京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的现象分析价值
大数据是指无法再可承受的时间范围内用常规软件进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。在本次高峰论坛上,有一部分专家学者就针对大数据的现象分析价值进行了阐释,掌握大数据的规律,有效抓取和准确分析才是挖开大数据矿藏的关键。
大数据更准确
观数科技创始人、前阿里巴巴副总裁涂子沛认为所有的信息可以分成两个部分,第一是事实,第二是观点。然而信息一经产生,通过传播就会加上立场、感情,所以事实和观点往往是掺杂的。
以不同方式报道,效果不一样。最近新闻领域发生了很多事件,侧面反映社会进入了新闻消费的时代。比如雷阳案,事件的标题直接影响了人们如何判断事实。今天的公众信息平台实际上不仅仅是社交平台,也已经具备媒体属性。在徐子沛看来,人们常常看到的标题党,是一种雍众的胜利。
以不同方式提问,效果不一样。今年是切尔诺贝利三十周年,若问“核事故几十万人死亡,你支不支持核电站”或问“核电站可以节省排放6亿吨,减少环境的污染,你是否支持”,得到的结果是不一样的,这就是语言的迷惑性。语言是不精确的,带有片面性和感情色彩,导致传播过程中事实的失真。
除了语言,图片也永远代表的是局部。很多人在见到网络真人后,会产生落差感,因为他们在传播中的形象已经在受众的思想和精神中建立起来,所有的信息是带有立场和偏见的。所以最精确的就是数据,数据是对事实最客观、最锐利的描述。
大数据更具说服力
两年美国普林奖的一位获得者,他在发现警察开快车肇事后,大胆怀疑警察开快车是常态。在尝试诸多方法不利后,他申请数据开放,获得100万条警车给收费站的记录,根据两个收费站之间的距离除以时间就是车辆在路上平均行驶速度,记者最终发现一年中有5100辆警车超速,平均140公里/小时,而且很多是下班时间。报道引起了当地的关注,而除了利用大数据,似乎没有其他有效的办法能证明警察开快车的普遍性。
用数据做新闻其实并不是从现在才开始的。南丁格尔在1850年代用数据分析发现了战争死亡的人数远远少于医务条件恶劣的非战争死亡人数,最终催生了野战医院的建立。
数据很重要。因为数据是对客观世界的测量和记录。而大数据和小数据又是有区别的,传统小数据是测量,而大数据不仅仅包括传统的小数据,还包括现代的大记录。大数据的魅力在于:事实只有一个,但大数据可以从无数个维度,无数个方向去描述一个事实,让它无限的逼近真相。传播的本质就是收集信息、处理信息、生产信息、分发信息,而信息就是数据,就是基于事实,所以大数据的出现一定有利于传媒的发展,更好去反映现实。
大数据是未来
未来基于传媒的变化,徐子沛认为传媒将出现三种阶层,即产生数据的人、收集数据的人和分析数据的人。而记者也相应地会分成三类,即收集数据的记者、呈现数据的记者、分析数据的记者。会不会用数据、会不会分析数据,将会成为一个记者水平的分水岭。
未来媒体是什么样子?所有的公司都已成为传媒公司,所有传媒公司都将成为数据公司。而媒体的核心竞争力:一是数据,即拥有大数据的量;二是算法,即处理数据的能力。未来好的传媒公司首先是拥有大数据的公司,然后是能处理大数据的公司。
未来媒体怎么转型?媒体公司不仅仅是传播事实和观点的公司,更应该要提供服务,提供知识和情报的服务。事实上,整个互联网是一个开源的情报系统,传媒公司发展到一定阶段后,实际上可以提供情报服务。
怎么提供情报服务?具体来看,所谓的情报机构都在做一个事情——监控所有的新闻报道。从对美国的新闻报道监控来看,一个重大项目开始实施时会有新闻报道,实施的过程中新闻也有报道,但是突然有一天没有报道了,只有两种可能,第一是该项目行不通停止实施了,第二是它已经成功划了句号,并具有战略意义所以不报了,这就是情报。
所以,我们现在应该做的是,唤醒媒体领域沉睡的数据库。
新榜创始人、CEO徐达内则带来了一系列真实的大数据以及数据背后的现象。
新榜从2014年8月份起开始做微信号评估。近期完成了对1000万个公众号的分析,占据了中国内容端分享的40%流量。微信公布的数据显示,公众号日PV是30亿,今日头条包括文字和视频播放量是10亿左右,微博计算方法不一样,以微信来算是30亿日PV,每天保持20万的同步,大概是8亿PV,1%的同步却占据了1/3的流量。从这些数据可以窥见,自媒体领域不遵循二八定律,而是一九定律。
集体意识使得大众生产内容的成本降低了,现如今流量在移动端的入口主要分为四类——媒体机构、自媒体、政务和企业。据统计,2015年微信500强公众号分布中90%是来自自媒体,民间的传媒公司甚至个人是主体;10%是来自传统传播机构,最有势头的是人民日报。
在不断进行数据汇总和大数据分析的过程中,新榜也发现,2016年自媒体从图文向视频直播领域的转变,已然形成风口。在另外一个层面上,网络视频直播利用了真实感对抗专业度,在未来一段时间一定会实现对电视台的颠覆,至少说是对抗。
大数据验证地域特性
除了平台类型,平台的地域性也能通过大数据精准分析出来。目前来看,最活跃的自媒体分布在长三角和珠三角地区。而结论的来源则是经过数据验证的大的公众号坐标以及高收入的自媒体坐标。
徐达内说,身边的这些自媒体人,很多都是从草根中走出来的,天天网、人人网的创始人都是草根中运营良好、获得较高收入的。一年多来,长三角和珠三角内容创业占比很大,而较为活跃的创业者基本上是在南京、杭州、上海、深圳等地区。比如微信公号中的秦朔朋友圈和吴晓波,就在长三角和珠三角,还有浙江地区的电商创业、珠三角地区的汽车品牌等。
大数据厘清广告价值
广告收入仍然是中国自媒体的最主要收入构成,媒体的广告模式包括自媒体端基本的盈利逻辑并没有变化。
如今广告主投向自媒体的预算比例正在由个位数向20%-30%提升,大家越来越重视在自媒体上的投产。单个顶尖自媒体全年广告收入峰值是3000万人民币左右。假设300天有广告,一条单12块钱,顶尖的账号图文类最高是40万人民币,视频是100万左右。除了广告收入,内容电商、线下活动、IP授权构成了自媒体的新钱包。
互联网的核心是流量,现在流量越来越贵,通过内容来做流量这个逻辑是走得通的,淘宝头条就采取了这种战术。新榜从针对VC做的调研和访谈中发现,对VC来说只依赖广告模式的自媒体投资价值有限。
如果按CPM的传统广告计价模式,自媒体广告能达到两三百万,且主要来自汽车、金融和时尚行业。因此很多自媒体人会专门参加各种展会,邀请企业决策者观看自媒体运营效果,从而能形成一种新的商业模式。
中国商业文明研究中心、秦朔朋友圈发起人秦朔则更多从传播规律的角度,分析了对大数据的理解。三十年以前秦朔也跟很多传统媒体人一样,很少考虑传播的问题,因为传播的载体、传播的介质是永恒的,主要形式就是报纸。
延伸与连接能力
说到传播的问题,众所周知媒介即延伸,一切媒介的根本是人的能力的延伸,而延伸在今天互联网环境里又变成了连接。
对于今天的传统媒体来说,其灾难就在于,缺乏连接的能力,可能只在自发订阅少数的定单里能看到残缺不全的画像,而绝大多数的画像都在邮局。
那么,需要如何理解媒介呢?今天,站在新闻意义上看待,衰败是必然的,因为从媒介即内容和媒介即延伸的角度来思考传统媒体都过时了。建立在传统价值链上,由国家发放牌照进行生产的特殊传输方式已经一去不复返。
现在用户的力量极大提升,所有人用最便捷的方法争取一天24小时中最大的内容消费时间时,需求就极大上升了。最后谁跟用户最近,广告就是往那个方向偏离。所以可以理解今天机器化、程序化的购买变成了流行,而不是以前广告策划和广告购买的方式。
媒体形态根本改变
从PC到移动、存储到大数据和云计算,再到LT和VR,新的传播模式和技术在过去几年里加速发展,以往媒体的形态在九个方面发生了根本性改变。
第一是从样本变成添量。过去通过样本收集用户反映,而且从前的很多信息都无法完整保留下来。但是通过今天的微信订阅号,尽管每天搜到的是浅度的信息,但是全样板,会完整保留浏览、保存、点赞量,同时又是全流程,它会基于这样没有残缺、没有断裂、没有空白的数据矿产进行这个时代的传播。
第二是是实时。第三是去中介。一切公司是媒体公司,一切人都可以成为媒体人。分析师可以在自己的公众号上传播分析,央行发布信息半个小时后,分析师已经有很简单的报道,而且写的比媒体人再加工还要好。
第四是整个传输发生了巨大的改变。第五是社交化趋势日益明显。第六是整个内容变现模式的颠覆,例如超级IP这样的爆款。
第七是从内容生产的免费时代到付费时代的到来,90后已经习惯为内容付费。第八是每个用户都成为一组标签所包含的方程式,这个方程式永远在动态调整的过程中,所以用户变成了实时动态调整的方程式。
最后一个方面就是速度在加快,时代不会允许传统媒体这种慢吞吞的调整与转型。
在大数据年代,经验式、片断式的生产模式已经过时了,与未来高度相关联的是媒体革命,特别是移动互联网领域将有更多革命来指引人们改变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09