
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
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16