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❑数据分析（挖掘）成果的时效性明显变短。由于互联网行业的用户行为相对于传统行业而言变化非常快，导致相应的数据分析挖掘成果的时效性也比传统行业明显缩短。举例来说，互联网行业的产品更新换代很多是以月为单位的，新产品层出不穷，老产品要及时下线，因此，针对具体产品的数据分析（挖掘）成果的时效性也明显变短；或者说，用户行为变化快，网络环境变化快，导致模型的维护和优化的时间周期也明显变短，传统行业里的“用户流失预测模型”可能只需要每年更新优化一次，但是在互联网行业里类似的模型可能3个月左右就有必要更新优化了。
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❑互联网行业新技术、新应用、新模式的更新换代相比于传统行业而言更加迅速、周期更短、更加具有颠覆性，相应地对数据分析挖掘的应用需求也更为苛刻，且要多样化。以中国互联网行业的发展为例，作为第一代互联网企业的代表，新浪、搜狐、雅虎等门户网站的Web 1.0模式（传统媒体的电子化）从产生到被以Google、百度等搜索引擎企业的Web 2.0模式（制造者与使用者的合一）所超越，前后不过10年左右的时间，而目前这个Web 2.0模式已经逐渐有被以微博为代表Web 3.0模式（SNS模式）超越的趋势。具体到数据分析所服务的互联网业务和应用来说，从最初的常规、主流的分析挖掘支持，到以微博应用为代表的新的分析需求，再到目前风头正健的移动互联网的数据分析和应用，互联网行业的数据分析大显身手的天地在不断扩大，新的应用源源不断，新的挑战让人们应接不暇，这一切都要求数据分析师自觉、主动去学习、去充实、去提升自己、去跟上互联网发展的脚步。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第3章 数据化运营中常见的数据分析项目类型
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千举万变，其道一也。
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——《荀子·儒效》
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3.1 目标客户的特征分析
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3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型
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3.3 运营群体的活跃度定义
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3.4 用户路径分析
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3.5 交叉销售模型
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3.6 信息质量模型
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3.7 服务保障模型
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3.8 用户（买家、卖家）分层模型
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3.9 卖家（买家）交易模型
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3.10 信用风险模型
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3.11 商品推荐模型
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3.12 数据产品
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3.13 决策支持
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数据化运营中的数据分析项目类型比较多，涉及不同的业务场景、业务目的和分析技术。在本章中，按照业务用途的不同将其做了一个大概的分类，并针对每一类项目的特点和具体采用的分析挖掘技术进行了详细的说明和举例示范。
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一个成功的数据分析挖掘项目，首先要有准确的业务需求描述，之后则要求项目相关人员自始至终对业务有正确的理解和判断，所以对于本章所分享的所有分析项目类型以及对应的分析挖掘技术，读者只有在深刻理解和掌握相应业务背景的基础上才可以真正理解项目类型的特点、目的，以及相应的分析挖掘技术合适与否。
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对业务的理解和思考，永远高于项目的分类和分析技术的选择。
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