(系统建立关联模型，将具备逻辑和因果关系的标签连接起来，实现跨标签的横向连接，企业的营销人员就可以更加的有的放矢，精准的找到适合的人群投放广告。)只有建立的标签之间的连接,才能产生价值.为什么这么说?
数据需要积累,仅凭几次客户行为来推断的话,标签就是孤立的,
系统无法知道用户的真实情况,如性别\家庭状况\婚姻等,也无法判断是否买过保险,通过追踪用户大量行为轨迹,大数据就可以挖掘出隐藏在背后的信息.
企业技术人员首先要发现标签和标签之间的逻辑关系然后将它们横向的关联起来,这是指标签与企业相邀找的目标人群之间的关系.比如,在国外,开"哈雷"机车的人也同时喜欢"皮卡"车,“哈雷”，“皮卡”这些品牌作为数字标签之后，系统会根据大量用户历史搜索的内容和购买记录进行分析，从而获得其购买的相关性。 所以，品牌名称也是重要的标签，某一类人的标签的共性会体现在品牌的关联上，而这一关联性在奢侈品牌中尤为明显，如购买ＬＶ的用户会有明显的特征去关注其他某一种类或品牌的服饰。我们需要的就是具备这样的数据洞察力，实际的例子就是广告推荐，系统能将相匹配的广告精准的推荐给购买能力、生活方式相近的用户。
一个购买“奔驰”的用户拥有“高净值客户”这一标签，这是高端房产的营销人员就可以借助第三方数据公司或网站，在网上寻找拥有
“高净值客户”这一标签人群来投放广告，也可以通过Ｃｏｏｋｉｅ来帮助追踪。当然，能结合线下搜集信息，能更加精准的作出判断，如同样是在网上找购车信息，但是如果我们知道他的个人信息，他是单身，还是有家庭的，将会有助于我们更好的建议，有家庭的可能倾向于ＳＵＶ车型。
在实际应用中，除了了解用户年龄、性别、职业，系统还有发现他们关注哪些杂志，喜欢怎样的电影，阅读了怎样的博客，从中找到逻辑和因果关系，既要基于核心数据，也要善于发现衍生数据 这样才能采取有针对性地推广。