1、在网络空间，尤其在大数据时代，隐私的丧失很容易发生在移动互联网络社交定位系统与大数据分析愈演愈烈的今天，手机导航仪电脑电视机，每个电机设备都有可能成为数据的记录端口，隐私保护则成为了最大的难题大数据时代隐私保护，提出三个应对措施政府加快调整隐私保护规则和相关法规企业让让；大数据big data，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产。

2、用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不；6 点击行为用户在手机上点击广告推荐等信息时，手机也会记录下这些点击数据高点击率的广告和信息属于用户兴趣度较高的内容，这有助于 phones 更精准地把握用户的喜好7 其他交互用户在手机上的各种点按滑动返回等其他交互行为，也会被手机广泛记录并分析这些复杂的交互行为和模式也包含了；常见数据分析模型较多，列举其中常见的八种供楼主参考1行为事件分析 行为事件分析法用来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册浏览产品详情页成功投资提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因。

3、这是一个非常初级的内容标签权重算法兴趣标签美女权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子 行为权重什么都不干 1 分，评论 +05，点赞 +05，转发 +2，收藏 +1 时长权重10S 以内权重为 05，10S－60S 为 1，60S 以上为 2 衰减因子03 天内权重为 1，37 天权重为 0；1 可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了2 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的。

4、大数据分析方法有对比分析漏斗分析用户分析指标分析埋点分析1对比分析 对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律2漏斗分析 这是业务分析的基本模型，最典型的就是筛选目标用户直到完成交易的这一过程就属于典。

5、5应用快速生成工具我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。