按照这种大数据思路，瞄准星巴克用户进行投放，一般可以获得A轮融资;进一步扩大投放范围，把Costa、太平洋、Zoo、逐鹿茶楼这些都搂一遍，即可获得B轮融资;如果拓展视野，再定位到夜店和二线女明星的公寓，那么C轮就大有希望了!
　　受众数据模型有了，我们不禁要多问一句：数据从哪里来呢?在多数大数据研讨中，与会专家们往往在口吐了一地白沫、抽完了几条红梅，推演出了天花乱坠的数据模型和日进斗金的商业模式后，面对此哲学问题而黯然休会。而我们这里说的大数据融资思路跟他们是不同的，因为我们知道落地的数据来源在哪里。

　　其实，这样精细的地理位置数据，可以从室内定位技术的提供商处获得。所谓室内定位，就是能获得数米精度的用户位置，而且能准确区分楼层的定位方式。目前：室内定位主要有两种技术手段：

　　一、通过iBeacon。iBeacon是苹果提出的一种技术方案，它需要在室内布设一些Beacon，这些家伙体积很小，并且可以用电池工作一年左右的时间。如果你的手机打开蓝牙，就会接收到这些Beacon的信号，于是也可以计算出收集的位置。像商场里的微信摇一摇功能，主要就是由这种技术支持的。这种方式的限制，主要是手机的蓝牙打开率，目前随着使用蓝牙的功能越来越丰富，这个比率一直在上升，现在已经接近20%了。



Baer得出了如下结论，机器学习项目，物联网(IoT)和实时流媒体分析，这些技术在2016获得了广泛关注，在未来一年，他们依然将技术趋势。在一次采访中，他深入讨论了这些话题，他认为，基于云技术的Hadoop系统的发展，特别是在流分析领域，用例和技术可能是会形成一个集合，“技术风暴”，他说。

　　您认为，机器学习将是2017大数据分析搅局者。不过，机器学习项目是否于那些大型公司，其使用范围是否更为广泛?
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