運用了數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)對大量交易數(shù)據(jù)進行深度分析，為用戶提供更加精準(zhǔn)的投資建議。在這個過程中處理大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如交易記錄），處理非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（如用戶評論和社交媒體數(shù)據(jù)）。

這個領(lǐng)域的特點是用戶行為數(shù)據(jù)多且雜，用戶的瀏覽歷史、購買行為、課程評價等都被記錄和分析。因此選擇能夠支持大數(shù)據(jù)量和復(fù)雜數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，要注意保護用戶隱私。

雖然拉鏈行業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)?？赡芟鄬^小，但是產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)過程的控制非常重要。因此考慮使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來保證數(shù)據(jù)的致性和準(zhǔn)確性，有良好的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機制以防數(shù)據(jù)丟失。