大数据可以通过多种方式识别用户去过外地。以下是一些常见的方法：
1. 地理位置数据：通过分析用户的IP地址、移动设备的位置信息、Wi-Fi热点位置等，可以判断用户是否去过外地。例如，如果用户在短时间内访问了多个不同地区的网站，那么可以认为他们去过外地。
2. 社交媒体数据：通过分析用户的社交媒体活动，如发帖、点赞、评论等，可以发现用户是否去过外地。例如，如果用户在一段时间内频繁发布与旅游相关的内容，那么可以认为他们去过外地。
3. 在线购物数据：通过分析用户的在线购物记录，可以发现用户是否去过外地。例如，如果用户在短时间内购买了来自不同地区的商品，那么可以认为他们去过外地。
4. 网络行为数据：通过分析用户的网络行为，如搜索历史、浏览记录、点击率等，可以发现用户是否去过外地。例如，如果用户在某个地区搜索过某个景点，但在其他地方没有搜索过，那么可以认为他们去过外地。
5. 通信数据：通过分析用户的通话记录、短信内容等，可以发现用户是否去过外地。例如，如果用户在某个地区拨打了某个电话号码，但在其他地方没有拨打过，那么可以认为他们去过外地。
6. 支付数据：通过分析用户的支付记录，可以发现用户是否去过外地。例如，如果用户在某个地区进行了一笔大额支付，但在其他地方没有进行过，那么可以认为他们去过外地。
7. 社交网络数据：通过分析用户的社交网络数据，如好友关系、关注对象等，可以发现用户是否去过外地。例如，如果用户在某个地区关注了一个旅游博主，但在其他地方没有关注过，那么可以认为他们去过外地。
总之，大数据可以通过多种方式识别用户去过外地。这些方法通常需要结合多种数据源和分析技术来实现。随着技术的发展，未来可能会有更多创新的方法来识别用户去过外地。
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