京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在大数据的时代下,媒体是如何将大数据结合的
互联网时代就是一个大数据时代,在大数据时代带来的变革已在商界初露端倪,媒体行业亦敏锐地察觉到大数据将带来巨大的变革,因此各媒体通过平台合作的方式扩大对资源的利用、增强对数据的分析能力。但无论纸质媒体、电视媒体、网络媒体或社交媒体,对大数据的使用尚处于摸索阶段。

笔者认为,媒体在大数据时代的变革首先体现在新闻时效性方面,在下一阶段,媒体应充分借助大数据的预测功能进行预测性新闻报道;变革之二应体现在新闻采编方式上,媒体可利用“记者录入语音数据+大数据后台同步提取、分析、编写新闻”的方式进行新闻编写工作;变革之三应体现在扩大数据库规模上,媒体可借助媒介社区平台扩大现有数据库。此外,大数据时代媒体可通过媒介融合方式挖掘信息的二次价值。
大数据时代的反馈模式是一场新的生产革命:一切将以数据为中心,基于数据进行深度挖掘和分析,创造出有价值的信息,仅仅会采访、写稿已经不能满足新闻制作的需求了,对数据技术的应用也是必不可少的技能。
在“大数据时代”,新闻线索的获取需要更加专业,媒体可以通过自己的数据研究中心,或者依靠数据库新闻团队,利用专门的技术和工具从海量信息中去挖掘,从而得到更有价值的新闻线索,并进一步拓展新闻深度。
大数据时代一方面给我们带来了更多、更高质量的信息,另一方面也给人们带来了目不暇接、过载的信息量。过载的信息和用户个性化、定制化的有效需求之间出现矛盾,再好的内容,如果不能有效地和用户需求对接,也很难实现自身价值。
尤其是在当前已经进入信息智能化时代的大背景下,这就要求传统媒体在信息过载情况下树立起“内容为王,重视服务”理念,重视信息与用户的有效匹配。内容为王,实现个性化新闻订制。
网络信息的爆炸性与受众注意力的有限性,决定了用户只会根据自己的习惯和爱好选择有用的信息内容,这意味着个性化新闻将吸引更多的受众,成为媒体未来的生存之道。
大数据分析能够有效实现信息智能匹配,进而更好地实现信息价值的变现,实现信息的智能化生产、传播和匹配。运用大量用户数据,分析用户阅读习惯,找出相关关系,实现个性化新闻订制是媒体发展的新趋势。
如舆情服务—在“大数据”技术的帮助下,公众的意见、态度、情感等原来难以捉摸的内容也可以数据化,这使得网络舆论的研究可以更加精准。不仅如此,由于社会关系也已经在互联网上进行了充分展开,所以对公众舆论的研究就可以和社会关系等因素联系起来进行多维度的考察。这无疑对于提升舆情研究和服务具有重要价值。 “大数据时代”,也应树立“大舆情”观念。
再如数字营销—“大数据”技术为广告投放和数字营销也提供了基础。随着技术的发展,对于网络用户的行为追踪更加便利。通过网民行为追踪以分析网民消费行为,建立用户数据库,并据此采取一对一的广告投放,广告受众便细分到了某类人群,甚至一个上网终端对应一个受众来发布受众感兴趣的信息,广告的精准投放将进一步得到优化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23