电商运营该怎样进行更有深度的数据分析而不是仅仅有漏斗模型，感觉一个模型不够用( 三 )
时间序列可以解决在只有时间（序列项）而没有其他可控变量下对对未来数据的预测问题，常用于经济预测、股市预测、天气预测等偏宏观或没有可控自变量的场景下。
7. 异常检测
大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。
异常值检测常用于异常订单识别、风险客户预警、黄牛识别、贷款风险识别、欺诈检测、技术入侵等针对个体的分析场景。
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