在Redis中，可以使用以下几种方法判断热点数据：
命中率统计：可以通过记录每个key的访问次数和命中次数来计算命中率。如果某个key的命中率较高，则可以认为它是热点数据。
时间窗口统计：可以使用滑动时间窗口来记录一段时间内的访问次数或命中次数。如果某个key在一个时间窗口内的访问次数或命中次数超过了阈值，则可以认为它是热点数据。
基于LRU算法：Redis的LRU算法可以根据key的最近使用时间来淘汰最少使用的数据。如果某个key最近被频繁使用，则它可能是热点数据。
基于TTL（Time to Live）：可以通过设置热点数据的过期时间来判断。如果某个key的过期时间较长，则可以认为它是热点数据。
基于Redis Streams：Redis Streams可以按照时间顺序记录和存储事件流。可以使用Streams来记录访问事件，并通过消费者组和消费者来处理这些事件，以判断哪些key被频繁访问，从而确定热点数据。
需要注意的是，以上方法都需要根据具体应用的特点和需求来选择和实现，因为热点数据的判断可能与具体业务相关。