京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何作用于”舆情“
随着互联网技术的迅速发展,信息量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高的大数据吸引了越来越多的关注目光,大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。毋庸讳言,舆情服务在进行行业规范和整合的同时,正面临着大数据的挑战。
大数据时代,对信息的“加工”是基础。据 互联网专家介绍,大数据体量巨大,非结构化数据的超大规模和增长分别占总数据量的80%至90%,比结构化数据增长快10到50倍。从舆情产品服务的角度 看,浓缩海量信息,抵抗“数据爆炸”已成舆情工作基本要求。故此,掌握数据抓取能力与舆情解读能力,通过“加工”实现数据的“增值”,将是未来舆情分析的 必备技能。目前,国内很多舆情服务机构甚至没有专门的数据管理、分析部门和专业分析团队,分析人员对信息的鉴别力、萃取力、掌控力仍有待提高。在信息广度 上大作文章的同时,未来需要一批有较高学习能力、分析能力、知识水平的数据从业人员占据舆情服务重镇。
大数据时代,对数据的解释是关键。目 前,数据的可获得度已经空前提高,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,实现真正的大数据挖掘和分析。数据的海量、 及时、动态、开放,有利于我们完善分析的效度和深度。同时,大数据也有价值密度低、传播速度快等特点,数据分析的模式是否科学,这将直接影响数据分析的质 量。大数据的异构和多样性,需要舆情分析人员对一些危机事件进行高质量的数据解释。基于数据分析,能否提炼出独到、高质量的观点,在凌乱纷繁的数据背后找 到更符合客户要求的舆情产品和服务,并进行针对性的调整和优化,这是大数据时代舆情最大的变量。
大数据时代,对趋势的研判是目标。大 数据的核心和目标就是预测,具体到舆情服务,舆情工作人员从互联网浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益,虽然获得广泛且实际的应用,但还远远不 够。舆情分析人员要不断增强关联舆情信息的分析和预测,把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展,跟踪关联舆情,不再局限于危机解决,还 要辅之以决策参考,从注重“静态收集”向注重“动态跟踪”拓展,从致力“反映问题”向致力“解决问题”拓展,使舆情产品和服务“更高、更快、更强”(视点 高、预警快、处置强)。
大数据时代,分众服务是方向。数 据的互通互联,改变了数据库、应用软件和用户界面等系统之间的“孤岛”状态。舆情服务机构应树立大舆情观念,对数据进行生产、分析和解读,探索一条为用户 提供分众化服务的信息增值之路,使舆情服务的主体和边界形成一条完整的“舆情闭环”。在这个认识基础上,舆情服务机构需把握未来几年大数据在公共及企业管 理领域发展的重要方向:横向看,将服务主体延伸至政府、企业和社会的各领域,通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等,充分整合政府和企业的数据资 产;纵向看,将产品内容延伸至包括舆情抓取、预警到决策、评估等在内的各环节,协助客户丰富和完善决策参考体系。
大 舆情,强调大数据的关联性。发展和利用好数据资源,充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求,这是大数据时代最大的舆情变革。目前,国内经济社会转型 发展环境压力加大,社会周期结构性突发舆情因素增多,舆情工作者尤其需要树立前瞻意识,提高媒介素养,加强互联网“大数据”分析研判,获取情报,抓住机 遇,为长远发展打下良好的基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16