京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
新媒体行业如何利用大数据掌握受众趣味
数字信息爆炸时代,我们生活的每时每刻都在产生着数据信息。沃尔玛通过对过去一年原始交易数字的详细分析将尿布与啤酒一起销售,取得赫然的业绩;Google通过分析美国人最频繁检索的词汇,将之与季节性流感传播时期的数据进行比较,从而建立了一个特定的数学模型,最终成功预测了冬季流感的易发地区。在电信、金融等行业已经达到“数据就是业务”的地步。这不由让人联想,大数据能为媒体带来什么?
1 揭开大数据的神秘面纱
大数据(Big Data)是指以多元形式、自许多来源搜集而来的庞大数据组,也有一种说法称大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据的特点就是“庞大”、“海量”。这是因为人类每时每刻的活动都伴随着数据信息的产生,数据集合的范围已经从兆字节(MB)到吉字节(GB)再到太字节(TB),甚至还有拍字节(PB)、艾字节(EB)和泽字节(ZB)的计数单位出现。
大数据可能取自社交网络、商务和视频网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。用户电脑浏览记录、手机通信记录、网页浏览习惯、微博使用习惯、手机GPS定位跟踪记录等这些行为都会被作为数据记录下来。
2 大数据时代下的媒体思维转变
大数据在物理学、生物学、环境生态学、医药学等科学领域已有广泛应用,对军事、通讯、金融等行业也有广泛的影响。随着互联网的风行,大数据对互联网的影响日渐加深,而对于依托互联网发展起来的新媒体行业也初现端倪。
大数据统计技术发展到今天,生产、存储、积累的数据量之大,已经超越了一般人所能想象的范围。“以铜为镜,可正衣冠;以古为鉴,可知兴替”,而以“数据”为镜不仅能掌握历史信息,还能更好地预测未来。
①利用大数据掌握受众趣味
美剧《纸牌屋》的成功让人们将焦点聚集在数据分析对媒体的应用层面。这部收视火爆的美剧出自影片租赁提供商Netflix。Netflix对2700万名美国订阅用户、3300万名全球订阅用户的评分、观看记录、好友推荐等信息进行深度挖掘,从而找出用户喜欢的视频风格、内容风格、导演和演员,利用这些关键信息确定了观众喜爱的体裁、演员、导演。
②注重个体用户体验
因为大数据技术的支持,促进了各类终端、平台的发展,为用户带来了多样化的信息获取渠道,并使用户在意见的表达和信息的发布中占据一席之地,终端和平台为了吸引用户,会根据用户的搜索记录,得出每个用户的爱好、兴趣,为他们推荐适合自己的社群。
③实现多屏互动
随着互联网的快速升级和智能终端的发展,用户收看渠道从单一媒体到多终端整合。全媒体、全渠道、全终端,已成为媒体发展自身的必然趋势。目前,较多电台将自己的品牌节目,放到自己的PC、移动互联网、IPTV和OTT等平台进行播放,并且开设微博、微信公众平台,通过与观众的亲密互动,把握他们的观看需求。
3 大数据对新媒体的作用
大数据的云计算能力可以为手机APP、微博、微信等移动终端提供大数据服务,成为媒体融合的底层平台基础,微博的推荐用户、搜索引擎的相似关注都是在大数据的支持下实现的,新媒体的大数据系统需要具备信息采集的功能, 根据用途的不同,设计系统的日信息处理量,对信息进行过滤、去重、相似性聚类、情感分析、文摘、自动分类等处理。
①手机APP
大数据可以使APP应用实现精准推送,并借助APP互动的环境,对用户爱好进行挖掘。例如电商会透过不同的生活服务APP,对每位消费者产生的支付数据进行估量和测评,然后量体裁衣的对自身的商品实施推送。无论是购物类APP、团购类APP还是咨询类APP,用户规模越大,数据采集时间越久,对用户的需求分析就越精确。
②微信
微信的公众账号管理平台可以实时统计每个自定义菜单的点击量、分析每次推送消息的点击率,并自动进行客户分层。这意味着每一个公众账号都可以通过微信平台的数据收集与分析功能了解到哪一类的信息更易于被订阅用户接受、哪一些订阅用户对产品的关注度高,从而为不同的客户推送个性化的服务内容,实现有效的信息推送。
有人预言未来的几十年,数据将会成为人类最宝贵的财产之一,大数据对新媒体的作用是否能持续发酵,我们都将期待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28