随着社会经济科技的发展，数据越来越多，人们需要更加仔细、准确地分析各个数据，而大数据技术正是为此提供了一种解决方案。大数据技术可以帮助企业分析用户浏览记录，实现精准智能化。
层次聚类是一种受欢迎的大数据算法，它的工作原理类似于把两个相似的对象归为一类，直到只剩一类。它可以将用户的购物习惯、搜索习惯等数据进行归类、分类，从而实现针对性推荐，又基于此，更可以实现准确预测，从而满足各类企业智能服务的需求。
需要指出的是，层次聚类也是一种考虑各个维度的复杂的数据挖掘，不仅需要考虑数据的宏观上的归类，还需要深入分析每个用户的详细习惯，从而实现多维度的聚类，从而对用户的未知浏览行为进行准确的预测。
基于此，大数据技术基于层次聚类算法，不仅用以解决企业级用户信息智能分析与处理问题，还能提升日常普通人员的消费体验、个性化服务，实现消费者、服务供应者之间完美的结合与良性互动。
总而言之，大数据技术基于层次聚类算法，可以实现对用户浏览记录的准确分析，这将为未来用户消费是提供更加智能化的服务，节约大量的时间与精力。
