百度大數據分析周報

❶ 大數據 輿情監測

近年來大數據不斷地向社會各行各業滲透，為每一個領域帶來變革性影響，並且正在成為各行業創新的原動力和助推器。這一時期，互聯網社交互動技術的不斷發展創新，人們越來越習慣於通過微博、微信、博客、論壇等社交平台去分享各種信息數據、表達訴求、建言獻策，每天傳播於這些平台上的數據量高達幾百億甚至幾千億條，這些數量巨大的社交數據構成了大數據的一個重要部分，這些數據對於政府收集民意動態、企業了解產品口碑、公司開發市場需求等發揮重要作用。
如今，雖然互聯網已經成為收集民意、了解政府和企業工作成效的一個非常有效的途徑。然而由於缺乏對互聯網發貼等行為的必要監管措施，在輿情危機事件發生後，難以及時有效獲取深層次、高質量的網路輿情信息，經常造成輿情危機事件處置工作的被動。於是，重視對互聯網輿情的應對，建立起「監測、響應、總結、歸檔」的輿情應對體系是成為大數據時代政務工作的重要內容之一。
在此背景下，輿情監測及分析行業就是為適應大數據時代的輿情監測和服務而發展起來的。其主要專注於通過海量信息採集、智能語義分析、自然語言處理、數據挖掘，以及機器學習等技術，不間斷地監控網站、論壇、博客、微博、平面媒體、微信等信息，及時、全面、准確地掌握各種信息和網路動向，從浩瀚的大數據宇宙中發掘事件苗頭、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態度情緒、並結合歷史相似和類似事件進行趨勢預測和應對建議。
大數據在輿情監測上的應用價值
（一）大數據價值的核心：輿情預測
傳統網路輿論引導工作的起點，是對已發生的網路輿情進行監測開始。然而這種方式的局限在於滯後性。大數據技術的應用，就是挖掘、分析網路輿情相關聯的數據，將監測的目標時間點提前到敏感消息進行網路傳播的初期，通過建立的模型，模擬模擬實際網路輿情演變過程，實現對網路突發輿情的預測。
（二）大數據價值的條件：輿情全面
大數據技術要預測輿情，首要條件是對各種關聯的全面數據進行分析計算。傳統數據時代，分析網民觀點或輿情走勢時，只關注網民跟帖態度和情緒，忽視了網民心理的變化；只關注文本信息，而較少關注圖像、視頻、語音等內容；只觀察輿論局部變化，忽視其他群體的輿論變化；只解讀網民文字內容，而忽視復雜多變的社會關系網路。從輿情分析角度看，網民僅僅是信息海洋中的"孤獨僵屍"，猶如蟻群能夠涌現高度智能，而單個螞蟻如附熱鍋到處亂竄。
大數據時代，突破了傳統數據時代片面化、單一化、靜態化的思維，開始立體化、全局化、動態化研究網路輿情數據，將看似無關緊要的輿情數據納入分析計算的范圍。
（三）大數據價值的基礎：輿情量化
大數據預測輿情的價值實現，必須建立在對已挖掘出的海量信息，利用數學模型進行科學計算分析的基礎之上，其前提是各類相關數據的量化，即一切輿情信息皆可量化。但數據量化，不等同於簡單的數字化，而是數據的可計算化。要在關注網民言論的同時，統計持此意見的人群數量；在解讀網民言論文字內容的同時，計算網民互動的社會關系網路數量；對於網民情緒的變化，可通過量化的指標進行標識等。
（四）大數據價值的關鍵：輿情關聯
數據背後是網路，網路背後是人，研究網路數據實際上是研究人組成的社會網路。大數據技術預測輿情的價值實現，最關鍵的技術就是對輿情間的關系進行關聯，將不再僅僅關注傳統意義上的因果關系，更多關注數據間的相關關系。按大數據思維，每一個數據都是一個節點，可無限次地與其他關聯數據形成輿情鏈上的乘法效應--類似微博裂變傳播路徑，數據裂變式的關聯狀態蘊含著無限可能性。
大數據時代的輿情監測瓶頸
目前，各地輿情監測工作的主要手段仍以人工檢索為主，盡管也使用了市面相對成熟的相關搜索軟體進行輔助搜索，但搜索輿情的技術仍採用傳統的二維搜索方式，即主題關鍵詞和網路平台二維坐標，由輿情員對採集的信息進行二次加工成輿情產品。
但搜索的輿情信息結果多為一級文本信息，對於深層次的多級輿情信息，如新聞、微博後的評論，網民的社會關系，網民針對某一事件評論反映出的情緒變化，以及網民煽動性、行動性的言論、暗示等數據無法深度挖掘，仍靠人工採集和分析判斷。受制於輿情員的知識水平和價值判斷的不同，極有可能導致有價值的輿情信息丟失，無法准確及時預測輿情走勢，大大降低了輿情監測工作的效率、准確性，增加了有價值輿情信息發現的偶然性和投機性，為重大突發事件的輿情預測埋下隱患。
大數據背景下輿情監測的實現
對大數據的採集加工是整個輿情監測的基礎，掌握數據抓取能力，通過「加工」實現數據的「增值」是輿情監測分析的必備技能。多瑞科輿情數據分析站系統網路輿情監測系統因配置自己研發不同於爬蟲技術的領先採集技術，用戶不但可以監測各種正文信息，還可配置系統採集獲取某些主題的最新回復內容，並獲取其詳細信息，如查看數，回復數，回復人，回復時間等。許多網站結構復雜或採用了Frame或採用了JavaScript動態寫入內容或採用了Ajax技術實時自動刷新內容，這些都是普通爬蟲技術很難處理或無法處理的。對於採集監測到的信息，系統可以自動加以分類，以負面輿情，與我相關，我的關注，專題跟蹤等欄目分類呈現，讓用戶可以直奔主題，最快找到自己需要的信息。
對趨勢的研判則是大數據時代輿情監測的目標。如今人們能夠從浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益，但這遠遠不夠，信息爆炸的時代要求人們不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把監測的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展。多瑞科輿情數據分析站系統輿情監測系統對監測到的負面信息實施專題重點跟蹤監測，重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存。監測人員可以對系統自動識別分類後的信息進行再次挑選和分類，並可以基於工作需要輕松導出含有分析數據圖表的輿情日報周報，減輕輿情數據分析，統計作圖的繁雜度。對於某些敏感信息，系統還可通過簡訊和郵件及時通知用戶，這樣用戶隨時都可遠程掌握重要輿情的動態。
大數據時代需要大採集，大數據時代需要大分析，這是數據爆炸背景下的數據處理與應用需求的體現，而傳統的人工採集、人工監測顯然難以滿足大數據背景下對數據需求及應用的要求。多瑞科輿情數據分析站系統網路輿情監測平台成功地實現了針對互聯網海量輿情自動實時的監測、自動內容分析和自動報警的功能，有效地解決了傳統的以人工方式對輿情監測的實施難題，加快了網路輿論的監管效率，有利於組織力量展開信息整理、分析、引導和應對工作，提高用戶對網路突發輿情的公共事件應對能力，加強互聯網「大數據」分析研判。
多瑞科輿情大數據做的挺好的

❷ 國內真正的大數據分析產品有哪些

大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。

基於數據挖掘技術的輿情監測系統為另外一個十分重要的產品。

很多政府，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。

實施後好處:
1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息
2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測
3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存
4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面
5. 系統可自動對信息進行分類
6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息
7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類
8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

❸ 大數據分析一般用什麼工具分析

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。樓主是JAVA畢業的，這無疑是極好的開頭和奠基啊，可謂是贏在了起跑線上，接收和吸收大數據領域的知識會比一般人更加得心應手。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

❹ 大數據監測工作怎麼做

建議直接找第三方平台
要不然一時半會這玩意兒還整不出來

❺ BAT的互聯網大數據應用有何不同

從數據類型看，騰訊數據最為全面，這與其互聯網業務全面相關，其最為突出的是社交數據和游戲數據，其中：社交數據最為核心的是關系鏈數據、用戶間的互動數據、用戶產生的文字、圖片和視頻內容；游戲數據主要包括大型網游數據、網頁游戲數據和手機游戲數據，游戲數據中最為核心的是游戲的活躍行為數據和付費行為數據，騰訊的數據最大的特點是基於社交的各種用戶行為和娛樂數據。阿里最為突出的是電商數據，尤其是用戶在淘寶和天貓上的商品瀏覽、搜索、點擊、收藏和購買等數據，其數據最大特點是從瀏覽到支付形成的用戶漏斗式轉化數據。網路的數據以用戶搜索的關鍵詞、爬蟲抓取的網頁、圖片和視頻數據為主，網路的數據特點是通過搜索關鍵詞更直接反映用戶興趣和需求，網路的數據以非結構化數據更多。

網路、阿里巴巴和騰訊的數據應用場景
網路、阿里巴巴和騰訊的數據應用場景都有共同的體系，該體系一共分為七層，代表了企業不同層面的數據價值應用場景，形成了企業運營的數據價值金字塔：

（1）數據基礎平台層。金字塔的最底層也是整個金字塔的基礎層，如果基礎層搭建不好，上面的應用層也很難在企業運營中發揮效果，這一層的技術目標是實現數據的有效存儲、計算和質量管理；業務目標是把企業的所有用戶（客戶）數據用唯一的ID串起來，包括用戶（客戶）的畫像（如性別、年齡等）、行為以及興趣愛好等，以達到全面的了解用戶（客戶）的目的；
（2）業務運營監控層。這一層首要的是搭建業務運營的關鍵數據體系，在此基礎上通過智能化模型開發出來的數據產品，監控關鍵數據的異動，通過各種分析模型等可以快速定位數據異動的原因，輔助運營決策；
（3）用戶/客戶體驗優化層。這一層主要是通過數據來監控和優化用戶/客戶的體驗問題。這裡面既運用了結構化的數據來監控，也運用非結構化的數據（如文本）來監控體驗的問題。前者更多的是應用各種用戶（客戶）體驗監測的模型或者工具來實現，後者更多的是通過監測微博、論壇和企業內部的客戶反饋系統的文本來發現負面的口碑，以及時的優化產品或服務；
（4）精細化運營和營銷層。這一層主要通過數據驅動業務精細化運營和營銷。主要可以分為四方面：第一，構建基於用戶的數據提取和運營工具，以方便運營和營銷人員通過人群定向把客戶提取出來，從而對客戶進行營銷或運營活動；第二方面，通過數據挖掘的手段提升客戶對活動的響應；第三，通過數據挖掘的手段進行客戶生命周期管理；第四，主要是用個性化推薦演算法基於用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，以實現推廣資源效率和效果最大化，如淘寶商品的個性化推薦；
（5）數據對外服務和市場傳播層面。數據對外服務一般為服務該互聯網企業的客戶或用戶，如網路通過提供網路輿情、網路代言人、網路指數等服務其廣告主客戶；淘寶通過數據魔方、淘寶情報和在雲端等產品服務其客戶；騰訊通過騰訊分析和騰訊雲分析等服務其開放商客戶。在市場傳播層面，主要通過有趣的數據信息圖譜和數據可視化產品來實現（如淘寶指數、網路指數、網路春節遷徙地圖）。
（6）經營分析層面。主要通過分析師對大數據進行統計，形成經驗分析周報、月報和季度報告等，對用戶經營情況和收入完成等情況進行分析，發現問題，優化經營策略。
（7）戰略分析層面。這方面既要結合內部的大數據形成決策層的數據視圖，也要結合外部數據尤其是各種競爭情報監控數據、國外趨勢研究數據來輔助決策層進行戰略分析。
雖然網路、阿里巴巴和騰訊在企業運營的數據價值的應用體繫上有共同的特點，但由於企業的商業模式以及數據資產不同，他們在整體的大數據發展策略也有顯著的不同。
網路大數據策略
網路大數據最重要的是來源是通過爬蟲搜集的100多個國家的近萬億網頁數據，數據量是在EB級的規模。網路的數據非常多樣化，其收集的數據既有為非結構化的或者半結構化的數據，包括網頁數據、視頻和圖片等數據，也有結構化的數據，如用戶的點擊行為數據，廣告客戶的付費行為數據等。
網路大數據主要服務三類人群：一類是互聯網網民，通過大數據和自然語言處理技術讓網民的搜索更加准確；第二類是廣告主，通過大數據讓廣告主的廣告和搜索關鍵詞的匹配度更高，或者和網民正在看的網頁內容匹配度更高；第三類是，也是在重點推進的網路大數據引擎，重點是服務傳統行業擁有一定規模數據的企業。
網路大數據引擎代表了互聯網企業數據服務能力開放和合作的趨勢，網路大數據引擎由以下三方面構成：

開放雲：網路的大規模分布式計算和超大規模存儲雲，開放雲大數據開放的是基礎設施和硬體能力。過去的網路雲主要面向開發者，大數據引擎的開放雲則是面向有大數據存儲和處理需求的「大開發者」。據網路相關人員稱，網路開放雲還擁有CPU利用率高、彈性高、成本低等特點。網路是全球首家大規模商用ARM伺服器的公司，而ARM架構的特徵是能耗小和存儲密度大，同時網路還是首家將GPU（圖形處理器）應用在機器學習領域的公司，實現了能耗節省的目的。
數據工廠：數據工廠為網路將海量數據組織起來的軟體能力，與資料庫軟體的作用類似，不同的是數據工廠是被用作處理TB級甚至更大的數據。網路數據工廠支持超大規模異構數據查詢，支持SQL-like以及更復雜的查詢語句，支持各種查詢業務場景。同時網路數據工廠還將承載對於TB級別大表的並發查詢和掃描，大查詢、低並發時每秒可達百GB。
網路大腦：網路大腦將網路此前在人工智慧方面的能力開放出來，主要是大規模機器學習能力和深度學習能力。此前它們被應用在語音、圖像、文本識別，以及自然語言和語義理解方面，並通過網路Inside等平台開放給了智能硬體。現在這些能力將被用來對大數據進行智能化的分析、學習、處理、利用，並對外開放。
網路將基礎設施能力、軟體系統能力以及智能演算法技術打包在一起，通過大數據引擎開放出來之後，擁有大數據的行業可以將自己的數據接入到這個引擎進行處理。從架構來看，企業或組織也可以只選擇三件套中的一種來使用，例如數據存放在自己的雲，但要運用網路大腦的一些智能演算法或者數據存放在網路雲，自己寫演算法。
網路大數據引擎的作用
我們可以從兩方面來具體看網路大數據引擎的作用：
（1）對於政府機構：如交通部門有車聯網、物聯網、路網監控、船聯網、碼頭車站監控等地方的大數據，如果這些數據與網路的搜索記錄、全網數據、LBS數據結合，在利用網路大數據引擎的大數據能力，則可以實現智能路徑規劃和運力管理；衛生部門擁有流感法定報告數據、全國流感樣病例哨點監測和病原學監測數據，如果和網路的搜索記錄及全網數據結合，便可進行流感預測、疫苗接種指導。
（2）對於企業：很多企業也擁有海量大數據，不過很多企業的大數據處理和挖掘能力比較弱，如果應用網路大數據引擎，則可以對海量數據進行可靠低成本的存儲，進行智能化的由淺入深的價值挖掘。如在2014年4月的網路技術開放日上，中國平安便介紹了如何利用網路的大數據能力加強消費者理解和預測，細分客戶群制定個性化產品和營銷方案。
阿里巴巴大數據策略
阿里巴巴大數據整體發展方向是以激活生產力為目的的DT(data technology，數據技術驅動)數據時代發展。阿里巴巴大數據未來將由「基於雲計算的數據開放+大數據工具化應用」組成：
（1）基於雲計算的數據開放。雲計算使中小企業可以在阿里雲上獲得數據存儲、數據處理服務，也可以構建自己的數據應用。雲計算是數據開放的基礎，雲計算可以為全球的數據開發者提供數據工作平台，阿里分布式的存儲平台和在這個平台上的演算法工具，可以更好的為數據開發者所用；同時，阿里巴巴還需要做好數據的脫敏，把數據的商業定義，每個標簽打得足夠清晰，能夠讓全球的數據開發者在阿里巴巴平台展開數據思維，讓數據為政府所用、消費者所用以及行業所用。阿里的大數據開放之後，線上線下的數據能夠串聯起來，所有人都是數據提供方，也是數據的使用者。
（2）在大數據應用上，馬雲已經在整個數據應用上確定了兩個方針：
第一個方針：從IT到DT（數據技術），DT就是點燃整個數據和激發整個數據的力量，被管理所用，被社會所用，被銷售所用，為製造業所用，為消費者信用所用。前文已經分析道，阿里巴巴的數據資產是以電商為主，其中，淘寶和天貓每天會產生豐富多樣的數據，阿里巴巴已經沉澱了包括交易、金融、生活服務等多種類型的數據。這些數據能夠幫助阿里巴巴進行數據化運營（如下圖）。

另外一個其最為重要的應用是金融領域——小微金融。在小微金融企業融資領域。由於銀行無法掌握小微企業真實的經營數據，不僅導致很多企業無法拿到貸款，還因為數據類型的不足導致整個判斷流程過長，阿里已經通過其電商數據中的交易、信用、SNS等多種數據來決定是否可以發放貸款以及放貸的額度。
第二個方針：讓阿里巴巴的數據、讓阿里巴巴的工具能夠成為中國商業的基礎設施。阿里巴巴已經開始在轉型，阿里將由自己直接面對消費者變成支持網商面對消費者，阿里會根據其已有的運營和數據經驗，開發更多的工具，幫助網商成長，讓網商們更懂得用最好的工具、服務去服務好消費者。正如馬雲所言「我相信沒有一個網商不希望擁有自己的客戶，沒有一個網商不希望知道客戶對自己的體驗到底好還是壞，如何持久的擁有這些客戶，我們覺得一個國家的經濟，應該讓給企業家群體去做，我們覺得淘寶網商未來的經濟，是應該留給網商們去決定，而不是我們去做決定」。
騰訊大數據策略
騰訊的大數據目前更多的是為騰訊企業內部運營服務，相對於阿里和網路，數據開放程度並不高。因此，對於騰訊我們主要重點介紹騰訊大數據在服務企業內部的應用場景和服務。
騰訊90%以上的數據已經實現集中化管理，數據集中在數據平台部，有超過100多個產品的數據已經集中管理起來，而且是集中存儲在騰訊自研數據倉庫（TDW）。騰訊大數據從數據應用的不同環節可以分為四個層面，包括數據分析、數據挖掘、數據管理和數據可視化：

（1）數據分析層有四個產品：自助分析、用戶畫像、實時多維度分析和異動智能定位工具。自助分析可以幫助非技術人員通過簡單的條件配置實現數據的統計和展示功能；用戶畫像則是對某一群用戶或者某一業務的用戶實現自動化的人群畫像；實時多維度分析工具則是可以對某一指標可以實現實時的多個維度的切分，方便分析人員從不同角度對某一指標進行多維度分析；異動智能定位工具則實現數據異動問題的智能化定位。
（2）數據挖掘層面的產品應用有：精準廣告系統、用戶個性化推薦引擎和客戶生命周期管理。精準廣告系統如廣點通，是基於騰訊大社交平台的海量數據為基礎，通過精準推薦演算法，以智能定向推廣位導向實現廣告精準投放；用戶個性化推薦引擎根據每位用戶的興趣和喜好，通過個性化推薦演算法（協同過濾、基於內容推薦、圖演算法、貝葉斯等），實現產品的個性化推薦需求；客戶生命周期管理系統，則是基於大數據，根據用戶/客戶的所處的不同生命周期進行數據挖掘，建立預測、預警和用戶特徵模型，以根據用戶/客戶所處的不同生命周期特點進行精細化運營和營銷。
（3）在數據管理層面則有：TDW（騰訊數據倉庫）、TDBank（數據銀行）、元數據管理平台和任務調度系統和數據監控。這一層面主要是實現數據的高效集中存儲、數據的業務指標定義管理、數據質量管理、計算任務的及時調度和計算以及數據問題的監控和告警。
（4）在數據可視化層面有：自助報表工具、騰訊羅盤、騰訊分析和騰訊雲分析等工具。自助報表工具可以自助化的實現結構相對簡單和邏輯相對簡單的報表。騰訊羅盤分為內部版和外部版，內部版則是服務於騰訊內部用戶（產品經理、運營人員和技術人員等）的高效報表工具，外部版則是服務於騰訊合作夥伴如開發商的報表工具。騰訊分析是網站分析工具，幫助網站主進行網站的全方位分析。騰訊雲分析則是幫助應用開發商決策和運營優化的分析工具。
總的來看，網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。

❻ 管家周報在哪裡看我不知道

支付寶的發展速度非常的快，從當初的擔保交易到現在已支付作為核心功能，以大數據作為信用評價的芝麻信用分，使得整個的支付平台變得非常的完善，很多國際的企業都在學習支付寶的這種模式，但是支付寶的這種模式很難模仿，因此在全球市場上只有一個支付寶，而且實際上支付寶除了在國內市場上擁有很大的份額之外，在國際市場上只要是主流的國家基本上都能夠看到支付寶的身影，因此很多國人出國門旅遊的時候一點都不用擔心自己的現金不夠，因為幾乎只要有中國人的地方就有支付寶。

❼ 如何通過數據分析運營社區

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微博數據分析可深可淺，要想推測博主的經營策略則需要數據跟蹤一段時間，最少的時間是一個星期。微博要實行實名制，這一舉措對微博的健康發展作用很大，網路文化受到重視，微博營銷也勢必會越來越受重視，對微博進行數據分析有利於我們更好的去做微博，那麼收集微博數據具體收集什麼呢？從數據上看又能看出什麼呢？

1 粉絲：從粉絲來看，粉絲數多的人自然能引起人注意，如果增長快的又能說明什麼問題？

2 內容：從博主的微博內容來看，都是什麼類型的微博呢？是單純的原創，還是活動類的比如投票，有獎轉發？博主每天發內容的頻率如何？微博內容的來源，是原創的產品資訊還是各類的分享，還是說來自PP內容庫呢？

經過上述數據的收集後不難看出，博主最主要的策略是提高微博的轉發數，來提高微博的影響力。那麼怎麼樣提高微博的轉發數呢，最重要的還是微博的內容，從收集的數據來看，往往活動內容的轉發非常高，一般都會有幾百。比如說：轉發詞條微博並且@3位好友，就有機會獲得獎品。更甚者，博主會將某一條微博置頂，那麼這條微博的轉發數自然而 然就會提高了。

有部分企業博主的策略也值得借鑒，特別是對新建不久的企業微博來說。那就是先發大量有趣的微博分享，吸引大家來轉發，那麼有些人會固定的來訪問微博， 就好比蜘蛛很有規律的來爬網站。然後過一段時間後，有了穩定的訪客量後，適當的發些企業本產品的資訊，這條關於企業的微博轉發數雖然沒有其他的分享類高，但是其轉發數也是可觀的。

微博私信有什麼作用？大部分企業微博都留有私信功能。筆者認為留有私信功能會更好。私信對於博主和網友的互動非常好，新版微博的私信有一個類似於聊天 窗口的版塊，用過的人都很清楚，非常的方便。和網友溝通交流並不一定要@誰，@之後的語句是所有人都可見的，而私信則是私密的。作為一個粉絲數上了幾十萬 的博主和一個很普通的粉絲進行對話時，粉絲會非常樂於互動。這就增加了粉絲的黏性和忠實度。

微博的發展被很多人看好，特別是實名制後，分析對手的微博或者是排名在前的微博將有助於我們的微博潮流中站穩腳跟。

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❽ 大數據運維的主要工作內容是什麼

大數據運維，這里指互聯網運維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管理同為互聯網產品技術支撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。

一個互聯網產品的生成一般經歷的過程是：產品經理（proct manager，非技術部）需求分析、研發部門開發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。

一般來講國內的互聯網運維負責軟體測試交付後的發布和管理，其核心目標是將交付的業務軟體和硬體基礎設施高效合理的整合，轉換為可持續提供高質量服務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。

❾ 如何使用大數據進行輿情監測

1、將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。要運用大數據突破傳統輿情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據監測系統，實時採集網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態。
2、將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，掌握網民意見傾向，了解網民的喜好和特點。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，通過圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和脈絡，掌握網民情緒，帶著網民觀點去應對問題。
3、將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。