大数据测缘 - 量化你和TA的默契

摘要：本文主要从四个方面介绍大数据测缘——量化你和TA的默契。首先从什么是大数据测缘开始介绍，然后对于数据收集、算法选择、数据挖掘以及zui终结果展示与分析等方面进行了详细的阐述。zui后通过案例分析来更好地说明大数据测缘的实际应用及其优势。

1、什么是大数据测缘

众所周知，传统的默契度量常见方法是基于个人的主观经验和感受进行量化的。而大数据测缘通过收集大量的行为数据，并利用数据挖掘技术和机器学习算法进行分析，进而得出默契度量结果。所以，大数据测缘较之传统方法的优势在于：无需主观感受，所得结果更加准确客观，并且它还可以为默契度量提供更多的角度和视野。

在实际应用中，大数据测缘的数据来源十分广泛，比如可以利用移动设备、传感器等硬件收集相关数据；也可以利用线上平台（比如在线游戏、社交网络等）的用户行为数据，甚至利用非结构化数据——比如口碑、社会关系等等。

2、数据收集

数据源与数据的质量很大程度上决定了后续的分析结果。一开始就选好可靠的数据源、确定清晰的指标是必须的。另外，无论是线上还是线下收集的原始数据都需要经过数据清洗和整理后才能真正发挥作用。

线下数据的获取相对更加繁琐，比如需要安装传感器进行发掘，对于具体细节还需要根据不同场景灵活变通。线上数据的采集相对较为简单，应该在平台的开发阶段就进行指标标注，确定好数据采集周期，并做好日常维护。

数据收集是测缘分析的基础，在数据的采集上要做好前期工作。尤其值得注意的是：不同来源数据在量化时不能够混杂在一起。

3、算法选择和数据挖掘

从数据中提取、挖掘出代表默契程度的“特征”，是测缘过程的关键环节。机器学习基于海量数据范式，适用于探索性和预测性分析。分类器和聚类器是机器学习分析的两种重要方法。

对于分类器，我们可以通过对不同用户行为量化、分类的方式实现默契度量。例如可以将用户购买行为划分为三类：购买次数多、购买次数中等、购买次数少，并从中推导出不同行为类型与默契度增加的关联度。在实际运用中，可以利用数据挖掘工具（如Weka、R、Python等）做好分类标注，等待算法自动跑出强表达规律的算法。

聚类器是无监督学习的一种典型方法，它可以将用户划分为不同的类别。在默契度量中，我们可以基于用户兴趣、社交关系等数据指标，将不同用户划分为不同类别，评估不同用户间的默契关系。

4、结果展示与分析

依照既定流程，将结果通过程序化方式展示出来。结果分析要考虑多方面因素，例如指标的解释能力、实用性、可*作性，存在的问题等等。

可视化分析（如图表、地图等）是将结果呈现出来的zui直观的方式。精心构建的报告和典型案例的分享，将是进行默契度量结果分析、应用和实践一个很重要的环节。

默契度量结果分析向来是一个摸着石头过河的过程，在不断地实践应用中逐渐摸索方法和经验。逐渐发现更多的应用场景，为了保证结果的精度和客观性，数据的精挑细选和算法的不断改进都是需要持续关注的问题。

总结：大数据测缘作为一个新兴的探索方向，有着广阔的应用空间和惊人的技术潜力。对于群体的默契度量是其zui为有潜力的领域之一。上述几个方面只是我们探索的一个局部，随着时间的推进，大数据测缘的精细化度量将更加丰富多彩，同时也离我们的生活、工作会变得越来越贴近。