根据目前比较通用的大数据应用场景，做了如下整理和分析，具体算法，请自行百度：
| 应用场景 | 算法大类 | 具体算法 | 展现方式 | |
| 会员画像，会员细分 | 聚类模型 | KMeans聚类 | 饼状图,柱状图 | |
| 预测，预警 | 回归模型 | 线性回归 | 柱状图 | |
| IVR分析，功能埋点分析 | 关联分析 | Apriori算法 | 关系图 | IVR分析 |
| FP-growth算法 | 关系图 | 功能埋点 | ||
| 会员兴趣，偏好，行为分析 | 协同过滤 | User-Based CF | 雷达图 | 根据会员有共同的行为分析，历史记录，猜出想咨询的内容 |
| 市民标签 | 分类模型 | 决策树 | 分类图 | |
| K最邻近算法 | 分类图 | |||
| 朴素贝叶斯 | 分类图 | |||
| 神经网络 | 分类图 |