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Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11