数据建模、机器学习的数据集 UCI：UCI是加州大学欧文分校开放的经典数据集，是机器学习领域最有名的数据存储库。包含各种数据集，比如经典的泰坦尼克号幸存预测到最新的数据（如空气质量和GPS轨迹）。
大数据的来源主要包括以下几个方面： 商业数据。这主要来源于企业的各种业务系统和应用，如销售数据、采购数据、客户服务数据等。这些数据可以通过企业的内部系统记录和管理，从而得到大量的业务相关信息。这些商业数据通过数据分析能够为企业提供重要的商业洞察和业务价值。 社交媒体数据。
大数据的来源主要有以下几类：社交媒体平台。社交媒体作为人们交流和信息共享的主要渠道，产生了大量的数据。用户在社交媒体上发布的文字、图片、视频等信息，以及点赞、评论、分享等行为，都构成了大数据的重要组成部分。商业交易记录。
新闻报道信息 在搜索引擎上输入相关的姓名等关键词进行搜索，可以得到相关的搜索结果。搜索引擎的数据包括了从公开渠道、友情链接、新闻报道等方面这些信息。但要注意的是，虽然搜索引擎可以查询到一些信息，但查询结果并不一定准确。
在分析上市公司会计报表反映其财务及经营成果和现金流量情况的真实程度时，我们首先需要收集大量的公开信息资料。这些信息资料可以分为两大类：一类是上市公司历年公布的年度报告、中期报告、季度报告、董事会公告和其他公告；另一类是政府部分公布的统计数据和报告。这些信息资料的主要来源是报刊杂志和因特网。
新闻报道信息：通过搜索引擎输入相关姓名等关键词进行搜索，可以获得相关的搜索结果。搜索引擎的数据来源于公开渠道、友情链接、新闻报道等多个方面，但这些信息的准确性可能并不高。
在大数据分析中，常见的数据分析模型包括： 行为事件分析模型：这种模型以其强大的筛选、分组和聚合能力而著称，逻辑清晰，使用简便，因此在多个领域得到了广泛应用。
漏斗模型：揭示转化路径的瓶颈/漏斗模型就像产品用户的旅程地图，清晰展示从流量到转化的每个环节。例如在直播平台，从下载到消费，漏斗展示每个阶段的转化率，帮助我们找出优化点。对于复杂流程，漏斗分析提供了直观的问题诊断视角。
时间序列模型 时间序列模型如ARIMA和季节性分解时间序列预测（SARIMA），用于分析和预测数据随时间的变化趋势。 异常检测模型 异常检测模型如孤立森林和高斯混合模型，用于识别数据集中的异常值或离群点。这些模型在欺诈检测和安全监控等领域非常重要。
对收集的数据渠道不在意 如果从一开端收集的原始信息不懂得挑选，那么接下来做的剖析也算是白做了，信息众多构成巨大的数据库，但却没有任何特定的优点或有用的含义。忽略数据的质量 应该保证数据应该有的质量，需要整合很多数据，要确保一致性和统一性。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
所以整个闭环至少包括：明确业务问题/需求、明确分析目的、梳理分析思路和框架、梳理业务流程、数据采集与处理、数据分析过程、结论及意见反馈落地。每一步都至关重要，而在每一步都会有很多容易陷入的误区。
1、运用大数据分析法，分析用户的行为 通过积累数据，才能更加准确的分析出你的新老用户的喜好和消费习惯。
2、针对性营销 大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。
3、大数据精准营销方法如下：建立用户画像 根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。
4、利用大数据实现精准营销的策略有以下几个方面：明确消费目标群体、重视产品售后服务、准确传递商品信息、做数据信息的收集、对收集来的数据做汇总分析。明确消费目标群体 想要实现精准营销，必须首先明确产品的目标群体。
5、第三，实现点对点智能广告模式。 企业广告投入的核心问题在于：如何从海量数据中寻找目标受众，并投放相应的广告信息。大数据能通过互联网点击流，跟踪个体用户的行为，更新其偏爱，并实时模仿其可能的行为，让点对点的精准广告投放成为可能。第四，更好地进行顾问式营销。