商业模式以及数据的重要性（Data）
这是2B端的一些产品。基于这样的业务模式，数据对我们是很重要的。
首先是有很多的用户和业务增长，伴随着很多用户和业务增长，它们产生了很多数据，现在由于大数据收集比较便宜，无数数据都被收集起来。最重要的是紫色和红色这块，如何通过大量数据的收集和积累，创造更多相关的产品和服务，让更多的用户愿意到你这个平台上面来。这是一个闭环的正向积累。很多公司，尤其创业型公司，或者偏小发展型的公司，基本上环在这里闭不上，从蓝色到紫色这里怎么做?买流量，补贴，烧钱，但这个环闭不上，导致很多公司做不下去了。从原始数据的收集到从数据中提取产品价值，这块没有做的很好。
三种主要的数据类型
第一个是有用户身份数据，和微信不一样的地方是，你一上LinkedIn就会有很多信息，里面有学校、职位、技能等等各个方面的信息，我们把信息做 深度挖掘，能够提炼出很多有价值东西，一会儿给大家展示。第二个是用户行为展示，用户在我们的平台上点击浏览等等，我们可以把这些数据结合起来开发产品。 最后一个是社交数据的概念。
LinkedIn的数据产品
社交关系图谱
这是LinkedIn的社交关系图谱。这张图有很多不同的方法，假如这个数据放进来，看到我跟张三有一个连接，就会把我跟张三的距离拉近一些，看到我跟李四有连接，就会把我跟李四的距离拉近一些，假如看到张三和李四有连接，也会把他们的距离拉近一些，然后投射到二维空间里就会看到这个图。
我们看到这样一个有意思的图，当时非常惊讶，没有用任何的身份数据，只是通过社交数据就可以把很多信息表达出来。数据科学家这个词最早是从LinkedIn走出来的，这张图也是从那个时候开始功不可没的一个成果。
很多公司大量用户提供的数据，但是他不会用，就扔在那里不用了。我们也一样，简历给我们了，很多的信息。拿公司举例，假如我在微软公司，有多种写法，写他的总部，也可以写微软中文，甚至拼错了我的公司写法。但后台处理的时候我们希望把这个人的数据在后面做标准化，这个时候这种社交图谱背后的数据就变得非常有意思了。假如一个人拼错公司名字，通过社交图背后的数据看到，这个人其实被包围在这样一群员工里面，他是这个公司的员工，这是一个正向的用法。
聪明的同学就会想到，如果这样用的话，反向也可以用，很多网络公司遇到的一个问题是，很多用户是假的用户，比如今天在LinkedIn说我在京东工 作，但实际没有在京东工作过，在类似的图谱里面，我们通过这样的方式找到非常多的假的用户，这样的话也能对公司做一个很好的帮助。
Industry Trend
我们怎么通过用户简历挖掘数据呢?当我们正确知道很多用户信息，首先结合招聘解决方案，我们会看到一个例子，Industry Trend。
这是讲的美国某一个行业，过去一年在美国的发展情况，这个行业总体增长是5.5%，细分到每一个地区，西雅图增长27%，纽约、德州等等，我们都会做一个排列。这对很多公司做战略性决定是非常有帮助的，而且我们不仅仅做这样一个Industry Trend，我们会做出很多，供我们的客户使用。
来源：网络大数据
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