01 社交媒體大數據分析(大數據分析有什么作用)

社交媒體中大數據的缺點有哪些？

社交媒體中大數據的缺點有數據質量不高，保密性不強等缺點。

大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理，大數據歸納有五大特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

定義詳解：

大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據輿情分析工具有哪些

大數據輿情分析工具有：識微商情監測系統、鷹眼速讀網系統、新浪輿情通。

1、識微商情監測系統

擁有自主研發的網絡爬蟲技術，在對全網輿情進行實時監測的同時，能夠自動對全網輿情進行分析，包括輿情溯源分析、輿情傳播轉載媒體類型分析、輿情演變發展趨勢分析、輿情情感分析等，輿情分析圖表以及輿情分析簡報等同步生成。

2、鷹眼速讀網系統

一款專業面向各級政府的的大數據輿情分析工具軟件，能夠提供對全網話題、全網熱點、重大事件、民生熱點等的分析，在全網范圍內分析挖掘輿情的傳播聲量、傳播來源、傳播媒體類型、轉載情況以及情感態度，為用戶“速讀全網”輿情，了解傳播路徑，把握發展態勢服務。

3、新浪輿情通

以中文互聯網大數據及社交媒體官方數據為基礎，提供輿情信息發現、熱度監測、預警到詳細分析、全程監控輿情信息路徑等服務，能夠對全網事件、社交媒體事件、競品等進行分析。

三大輿情大數據公司：

1、湖南識微科技有限公司

旗下代表產品識微商情監測系統，基于大數據服務云——蟻工廠（Antfact），專注于為企業提供互聯網信息挖掘分析服務，擁有一支專業技術團隊，確保后續的產品售后服務。

2、湖南蟻坊軟件股份有限公司

旗下代表產品鷹眼速讀網系統，專業從事互聯網大數據分析，具有日處理10億多條實時數據、毫秒級的實時數據處理、PB級的批量數據處理以及3萬QPS查詢處理能力。

3、上海蜜度信息技術有限公司

旗下代表產品新浪輿情通，公司專注于輿情和大數據分析，在互聯網信息采集、大數據處理和移動互聯網領域擁有核心技術和知識產權，建立了完整的運營隊伍，有著完善的內部作業流程和管理規范。

大數據分析有什么作用

很多人都擁有很強的商業分析能力，而這個很強的商業分析能力之所以強大是因為他們擁有足夠強大的數據分析能力，學會分析數據不僅有助于增強商業領域的分析能力，也將有助于其它領域的分析能力。那數據分析到底擁有哪些作用呢?

一、可以提高工作效率

當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個數據的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，是變量與變量之間的關系，還是變量與定量之間的關系，這個關系的尋找就需在借助數據分析的作用。有了數據分析，可以將數據之間的關系可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關系來闡述數據之間的關系;通過數據分析工具來找到數據之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。

二、可以使分析工作進行的更有條理

龐大的數據庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那么多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利于工作人員記住，更益于工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。

三、可以使分析的結果更加準確

當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析后無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的準確無誤。

現今各行各業一般都自帶數據分析工具或者軟件，正是因為它的作用在各項工作中必不可缺，故而人們只能借助數據分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應的工作。這也許就是數據分析在現實生活中的獨特魅力吧？

大數據體現在哪些方面?

1、疫情期間的大數據

就比如疫情期間我們所用的健康碼，其實也就是基于大數據，采集每位用戶的行動軌跡，然后自動生成綠碼或者紅碼。又比如說，在疫情爆發時，浙江通過使用交通流大數據技術，排查分析從疫情嚴重地區駛入的車輛，幫助提高疫情防控效率。另外，大數據也被廣泛應用到語音智能識別、智慧城市和信息安全、醫療、交通等方方面面。

2、業務流程優化

3、更了解用戶需求

大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日志、分析出文本和傳感器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。舉一個比較簡單的例子就是通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則會更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

4、提高醫療和研發

大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內就可以解碼整個DNA。并且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手表等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對于病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適癥狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。

5、金融交易

大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據算法應用于交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據算法進行，這些算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

6、改善安全和執法

大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防御網絡攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。

怎樣理解互聯網行業“數據分析”的意義

本文通過以下七部分拆解數據分析：

一、什么場景和行業需要數據分析

二、數據分析會騙人嗎？

三、怎樣排除虛假流量？

四、PC端數據分析指標&方法論

五、電商、金融行業數據分析

六、數據分析的趨勢

七、怎么培養數據分析的能力？

第二部分拆解六、七部分

六、數據分析的趨勢

第三個趨勢，我認為數據分析的崗位可能慢慢就會消失了。數據分析崗位的消失在近幾年不會出現，但未來十年內不好說。我認為數據分析的技能對所有互聯網從業者來說，就像對于辦公軟件以及語言的掌握一樣，會成為人人必備的技能。

第四個趨勢，機器學習的發展將最大限度實現程序化數據應用。

目前數據應用的很多環節都在應用機器學習，比如程序化購買、自動化廣告素材優化、智能商品推薦等等，但相互之間是割裂的，還需要人去做各個環節的串聯。機器學習會慢慢替代人來串聯一個一個的程序化模塊，程序化的整體數據應用方案將會覆蓋互聯網領域。

這四個趨勢我認為是我們很快就能夠看得到的。

七、怎么培養數據分析的能力？

第一個建議，方向比努力還要重要。

數據分析并不是一個特別細分的領域，它里面包含了很多的方向。作為一個數據分析的入門者，當你了解了數據分析行業概況之后，你要做的一件事情就是了解這個行業有哪些方向，選擇一個方向深挖。數據分析有三個常見的發展方向。一是數據挖掘；二是數據建模和數據應用；三是商業數據分析。每個方向都不容易到達巔峰，所以盡快確定主攻方向，盡快扎進去有助于迅速成長為一個領域的專家，和其它專家共同協作攻克數據分析領域更前沿的課題。

第二個建議，懂生意比懂數據重要。

一開始我們就談到數據的價值是要最終服務于某個具體業務的，所以要想讓數據發揮更高價值，對于業務知識的掌握是需要重視的，否則數據分析結果和業務存在距離或不能落地，不能實現商業增值，數據就會因此貶值了。

第三個建議，在場景里做分析比理論分析更重要。

第二方面，用戶體驗輸出。你面向的是用戶，所以更重要的是你的內容如何跟用戶產生共鳴。并不是說你設計的多漂亮、運行的多流暢，而是涉及到用戶情感和用戶感受層面，這也是量化指標難以駕馭的，需要加入人腦對于場景的理解才能做好。

第四個建議，注重人機協作。

對剛入門的數據分析師，我非常建議把人機協作這件事情提上日程，作為重點學習的方面，善于利用機器的力量代替人的力量，把人解放出來做人更擅長做的事情，人機配合最大化。機器擅長數據清洗、數據建模、數據預警、數據可視化等，所以提升數據分析能力一定是面向未來的，善于讓機器去做它更擅長的事情，人去彌補機器的不足，更高效地完成分析工作，節省下來的時間就用來提升人獨有的能力。

當代的社交軟件對大數據有怎樣的運用表現？

一、社交網絡到社交媒體文化

社交網絡根據節點與節點的聯絡，區別于傳統的群體內的溝通交流。根據同樣的個人愛好，親屬關系等方法集聚在一起。在互聯網技術中，持續進入和撤出一個人群，對同一個人群主要表現出信任感。個體和個體之間的互動交流，內部相對性密切，外界相對性稀少，臨時維持的一種相對性平穩的關聯。

二、親子早教合理，優質教育資源

親子早教并不是填鴨式課堂教學，也不是塑造“天才兒童”，只是根據親子早教產生恰當的人格特質。根據世界各國文化教育數據分析，給予有效文化教育計劃方案，因人施教，尋找歸屬于自身的起跑點。融合線上教育，推動高品質教學資源的共享和運用。

三、醫療平臺融合

根據小區，社區居委會，兒童福利院等組織對本地的老年人，如年紀，居所，身體狀況，病癥情況等開展登記。老年人可根據手機app，簡易實際操作推送尋求幫助信息，獲得目的性的救助，附近醫院企業開展立即照護、醫治，避免出現意外的發生，預防不能錯過最好的治療時間。

四、面部人臉識別

最先根據面部識別技術性開展人臉識別算法、面部識別、性別鑒別、年齡層鑒別等解決搜集觀看廣告、數字標牌用戶的信息。在搜集很多數據信息以后運用數據處理技術指標分析客戶對內容的愛好，為不一樣性別、年紀、情緒狀態的客戶給予更為個性化的內容

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