01 大數據在社交媒體中的應用和存在問題(互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些？)

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。

中國社交媒體使用現狀

隨著科技和互聯網的不斷發展，社交媒體已成為人們日常生活中不可缺少的一部分。在中國，社交媒體的發展也異常迅速。然而，盡管社交媒體使用的普及率很高，但不同社交媒體平臺之間的競爭也越來越激烈。本文將探討中國社交媒體使用的現狀和趨勢。

社交媒體的普及率

中國擁有世界上最大的互聯網用戶群體，而且這一數字還在不斷增長。根據中國互聯網絡信息中心發布的最新數據，2019年6月我國網民規模達到8.54億，互聯網普及率為61.2%。可以說，在中國，社交媒體普及率已經非常高了。據CNNIC數據，截至2018年6月底，中國社交媒體用戶規模達到了8.27億，占有率超過95%。這個數字已經相當驚人，但在未來，這一數字還有可能繼續增長。

社交媒體平臺的競爭

雖然社交媒體在中國的普及率很高，但不同平臺之間的競爭也異常激烈。當前，買粉絲和微博是中國最受歡迎的兩個社交媒體平臺。買粉絲是一個綜合性社交媒體平臺，擁有超過10億的用戶。在買粉絲上，人們可以進行聊天、發朋友圈、購物、點外賣等多種功能。而微博則是一個類似于Twitter的微博客社交平臺，2018年6月底，微博月活躍用戶數達到了411.3萬，略微領先于Twitter。此外，QQ、陌陌、釘釘等其他社交媒體平臺也在競爭中占據著一席之地。

社交媒體的使用場景

社交媒體在中國的使用場景非常廣泛，覆蓋面也很廣。人們在社交媒體上可以查看與關注自己的好友的生活動態，也可以關注一些名人、網紅人物等，了解他們的近況。此外，社交媒體還可以用來推銷產品、宣傳品牌、進行網絡營銷等。近年來，社交媒體上也出現了很多網絡直播、短視頻等新興的形式，受到年輕人的熱烈歡迎。

社交媒體的安全和隱私問題

雖然社交媒體在中國廣受歡迎，但使用社交媒體也存在一些安全和隱私問題。在過去的幾年中，中國多次出現因曝光個人隱私而引起的互聯網輿論風波。人們在社交媒體上發布的個人信息很可能會被濫用或外泄，這也是許多人對于社交媒體的擔心之一。此外，社交媒體網絡也存在著詐騙、網絡暴力、惡意營銷等問題，需要用戶保持這樣的警惕。

社交媒體的未來發展

結語

社交媒體在中國已經成為了人們日常生活中不可或缺的一部分。社交媒體的高普及率、多樣化的使用場景和激烈的競爭環境都預示著這一行業在未來將會發生許多變化和創新。然而，隨著社交媒體的不斷發展，用戶也需要保持警惕，謹防個人隱私受到侵犯。

互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些？

港澳臺居民來內地（大陸）旅游輿情調查、微博旅游輿情指數、2015家居建材消費趨勢研究。輿情大數據指數研究得到了國家旅游局、中國旅游報、中國旅游輿情智庫、家居建材大數據輿情智庫、新浪、微博、微博數據中心的大力支持，得到了中國社會科學院新聞與傳播研究所及輿情實驗室的全方位協助與合作。

擴展資料

大數據在電子商務中應用體現在哪些方面

1、通過大數據進行市場營銷

通過大數據進行市場營銷能夠有效的節約企業或是電子商務平臺的營銷成本，還能夠通過大數據來實現營銷的精準化，達成精準營銷。

通過分析大數據對消費者的消費偏好進行分析，在消費者輸入關鍵詞之后，提供與消費者消費偏好匹配程度較高的產品，節約了消費者的尋找商品的時間成本，使交易雙方實現快速的對接。實現電子商務平臺或是企業營銷的高效化。在數據化時代，針對消費者進行針對性的營銷能夠實現精準營銷，提升產品的下單率，提升電子商務 的營銷效率。

2、實現導購服務的個性化

對于電子商務的平臺來講，往往都會針對用戶提供一些推薦和導購服務。通過大數據的分析和挖掘能夠實現導購服務的個性化。針對消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、購買商品種類、查詢歷史等信息，對消費者的消費意向、消費習慣、消費特點進行系統性的分析，根據大數據的分析針對消費者個人制定個性化的推薦和導購服務。

對于一些大型的電子商務平臺來講，產品種類繁多，想要提升消費者的消費量，提升消費者的下單率就要通過分析消費者的消費偏好，主動進行商品的推送。這種通過大數據進行分析的方式不僅僅能提升產品的瀏覽量，還能針對消費者的消費需求提供商品的推送，提升消費者的用戶體驗，進而提升消費者的忠誠度。

3、為商家提供數據服務

大數據的分析不僅僅能夠幫助電子商務平臺提升下單率和銷售額，還能將大數據的分析作為產品和服務向中小型的電子商務商家進行銷售。這樣不僅僅能夠提升平臺的收益，還能幫助商家了解消費者的消費偏好、消費者對于該類 產品的喜好等信息，來幫助商家及時針對大部分消費者的消費偏好以及市場的動態，針對產品的性能等進行研發和調整。

擴展資料：

什么是大數據應用？

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，并通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對于患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由于醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平臺積累了海量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數據對于群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在數據庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平臺，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部征信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信托、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒并創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什么看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?后來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密后，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講“啤酒-尿布”這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎么樣?客戶的消費習慣是什么?市場對產品的認知度怎么樣?當前的市場供需情況怎么樣等等，這些問題背后包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大數據庫，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

大數據在哪些領域應用得較多？

一、電商行業

二、金融行業

三、醫療行業

醫療機構無論是病理報告、治愈方案還是藥物報告等方面都是數據比較龐大行業，面對眾多病毒、腫瘤細胞都處于不斷進化的過程，診斷時會發現對疾病的確診和治療方案的確定是很困難的，而未來，我們可以借助大數據平臺收集不通病例和治療方案，以及病人的基本特征，可以建立針對疾病特點的數據庫。

四、農牧漁

未來大數據應用到農牧漁領域，這樣可以幫助農業降低菜賤傷農的概率，也可以精準預測天氣變化，幫助農民做好自然災害的預防工作，也能夠提高單位種植面積的高產出；牧農也可以根據大數據分析安排放牧范圍，有效利用農場，減少動物流失；漁民也可以利用大數據安排休漁期、定位捕魚等，同時，也能減少人員損傷。

五、生物技術

基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以借助大數據技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因

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