斑馬數智，采用“參考”各種數據來源去獲取信息的技術方案，通過將各種數據源進行整合，以提高數據的準確度。斑馬數智擁有專業的數據清洗過濾技術，可以有效識別和清除失效和干擾數據，從而達到建模分析可用的標準。

斑馬數智通過Spike Detection和Noise Clean的內部過濾技術，可以識別并處理因GPS點漂移或者失效導致的異常數據，并對GPS噪聲進行過濾處理。

不同手機傳感器精度不同，直接使用誤差會非常大。斑馬數智采用動態擴展卡爾曼濾波器實現傳感器信號自動降噪，很大限度保留了原始sensor提供的信息，通過對sensor數據的分析計算以判斷或預測當前用戶的行為。

通過業界高質量的基準地圖，結合移動設備的禁止和移動狀態得出數億個準確的真實興趣點。利用神經網絡及馬爾科夫鏈技術，抽取不同行為模式對應sensor信號的74種特征及特征變遷規律，實現用戶行為判斷。

為滿足處理大數據的大規模性、多維度性、價值密度低、時效要求高、數據質量層次不齊的5V特性，斑馬數智在基于目前主流的開源大數據Hadoop、Spark、 Flink、Tensorflow等平臺基礎上，改造和運維搭建了一套支持實時/離線數據計算、深度學習、價值挖掘、交互式查詢的大數據綜合平臺，可處理PB級別的數據。