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2.4 本章小结
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以下是本章的重点内容。
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■ 整合详细的、顾客层面的网络行为数据，将有能力改变企业对顾客的认识。
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■ 正如交易数据引发了分析能力和分析深度的变革，网络数据同样会把分析带到新的高度。
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■ 还有一些其他的客户接触点可以通过类似于网站的方式被追踪到，例如，信息服务亭、移动电话应用等，同样的原理对它们也适用。
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■ 任何可以被收集的数据都应当被收集，包括页面视图、搜索、下载以及在其他网站上的活动。
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■ 隐私是关于网络数据最主要的考虑，在制定这些数据如何被使用的政策时，一定要小心谨慎。这些政策一定要被严格地执行和遵守。
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■ 通过分析蒙面顾客可以获得极大的利益，企业仅仅通过一个随机的ID来识别这些顾客。通过这种方式，不管是分析专家还是其他人，都无法确定每个顾客的真实身份。重要的是发现其中的模式。
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■ 网络数据使得你可以获悉详细的顾客购物行为、购买路径、调研行为以及反馈行为，就像是你几乎可以读懂顾客的想法一样。
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■ 网络数据使得推荐商品、流失模型、响应模型、顾客分类、顾客搜索及在线广告分析等方面都取得了更好的效果。
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■ 成为早期的技术采用者，并处于竞争前列的机会稍纵即逝。现在就开始学习如何驾驭大数据吧！
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驾驭大数据 第3章典型大数据源及其价值
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当你开车路过一家餐厅的停车场时，你的手机屏幕上弹出了这家餐厅的当日特价菜品推荐，这种体验是不是很棒？如果赌场老板把发牌人忘记付给你的20美元亲自送还给你，你的心里是不是有点儿小激动？如果在线视频游戏能够把和我们玩法相近的用户即刻告知我们，这世界会不会变得很美妙？你是不是要下调汽车保险费率？大数据能让这一切变成现实。
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在第2章中，我们已经讨论过了网络数据。网络数据即使不是最原始的大数据源，也是使用最广泛、认可度最高的大数据源。除此之外，还有很多大数据源，它们都有各自的使用价值。其中一些广为人知，而另一些几乎没有名气。我们在此要借用本章的篇幅一起来回顾除网络数据以外的其他9种大数据源以及它们的用途。我们将站在一个较高的层次上讲解这部分内容，意图是在简单描述各类数据源的基础上，回顾每种大数据源的应用与商业含义。
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第2章和第3章并不是要介绍排名前10位的大数据源，而且排名在前10位也不意味着它们就是最重要的10种大数据源。同理，我们的讲解顺序也并没有暗含任何级别高低。我们的重点是有代表性地描述大数据源，并希望读者们能够理解现有大数据的广度和种类，以及大数据分析能够达到的广度。希望每一位读者都能从中找到自己感兴趣的地方。
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我们发现了一个非常明显的趋势，各行各业虽然生成了许多大数据源，但其底层的支撑技术却是相同的。而且，不同行业还可以使用相同的大数据源。大数据并非只有单一的用途，它的影响将会非常深远。
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我们将要讨论以下几种大数据源。
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■ 汽车保险业：车载信息服务数据的价值。
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■ 多个行业：文本数据的价值。
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■ 多个行业：时间数据与位置数据的价值。
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■ 零售制造业：RFID数据的价值。
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■ 电力行业：智能电网数据的价值。
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■ 博彩业：筹码跟踪数据的价值。
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