數據分析在新媒體中的應用

1、互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些？

互聯網大數據在輿情方面的應用的應用就是數據的抓取和分析。

輿情是「輿論情況」的簡稱，是指在一定的社會空間內，圍繞中介性社會事件的發生、發展和變化，作為主體的民眾對作為客體的社會管理者、企業、個人及其他各類組織及其政治、社會、道德等方面的取向產生和持有的社會態度。它是較多群眾關於社會中各種現象、問題所表達的信念、態度、意見和情緒等等表現的總和。

需要輿情資訊可以聯繫上海蜜度。上海蜜度信息技術有限公司研發的政企輿情大數據服務平台。 新浪輿情通以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，7*24小時不間斷採集新聞、報刊、政務、微博、公眾號、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源，每天採集超過1.4億條數據。

2、關於互聯網數據分析對信息傳播有多重要？

隨著互聯網迅猛發展，網民用戶數量更加龐大，網路傳播逐漸成為主要輿論場。互聯網結構的變化是一個動態的過程。同時，男女老幼，特別是中老年人、農村網民數量的大量提升，使網民結構漸趨接近於社會人口結構的實際比例，網路輿論民意也具有更大的代表性。這也為用戶探討互聯網數據分析對信息傳播效果提升，提供了一個現實基礎和輿論底盤。

政務新媒體發展概況

目前在國內最為流行的政務新媒體主要包括政務微博、政務微信公眾號、政務頭條號、政務一點號和政務企鵝號及其自有App。

截至2016年12月，我國包括支付寶/微信城市服務，政府微信公眾號、網站、微博、手機端應用等在內的在線政務服務用戶規模達到2.39億，占總網民的32.7%。各互聯網政務服務平台的互聯互通及服務內容細化，大幅提升政務服務智慧化水平，提高用戶生活幸福感和滿意度。各級政府及機構加快「兩微一端」線上布局，推動互聯網政務信息公開向移動、即時、透明的方向發展。

另外，截至2017年4月15日，經過新浪平台認證的政務微博達到168839個，較2016年底增加4317個。其中政務機構微博129568個，公務人員微博39271個。政務民生微信公眾號2016年初已超過10萬家，部委微信公眾號擁有率超過40%。縣鄉級微信公眾號也佔到了50%以上。

今日頭條數據，頭條號賬號總數44萬多，政務頭條號數量在2016年底已超過3.5萬個。2016年底，一點資訊政務號，各級政府機關及官方組織在一點資訊平台共開設政務服務號近5300個。其中，中央級政務一點號共計184個，國務院各部委中已有近七成入駐。

網路信息傳播中大數據的精準應用

互聯網和大數據時代的到來，給我國的信息傳播提供了非常好的進行精準定量研究的條件和基礎。但目前國內傳播者，對於網路大數據的精準把握和運用並不夠。

例如，「腳臭鹽」事件，從3月15日平頂山當地舉報，一直到5月初輿情在全國大面積爆發，當地部門和企業在傳播方面並沒有做到很好的引導作用，輿情應對也顯得很被動，對於網路上的各種數據及其發展趨勢不太敏感，在觀念上和處置辦法上都顯得不足。

所以，信息傳播應該精準地把握傳播的對象特徵，找准目標受眾，貼近、理解和傾聽，只有如此，才能真正「入腦、入耳、入心」。

通過掌握和分析互聯網數據，更准確地認識和把握，是什麼樣的受眾在關心所傳播的議題，網民眼中的議題跟傳播者的主觀目標是否一一對應。

《人民的名義》受眾畫像

例如，在電視劇《人民的名義》中「達康書記」的粉絲量和火爆程度一度超過了這部劇的主角。這部劇這么火，也超出了編劇和播出方等的預估。騰訊視頻數據顯示，觀看人群中男性遠超過女性，本科學歷的佔比最大，85後、90後是該劇的忠實粉絲。追劇也不分年齡層，年輕人同樣對該劇產生極大興趣。

再如，2016年10月21日，國務院印發《關於激發重點群體活力帶動城鄉居民增收的實施意見》（以下簡稱《意見》），部署對重點群體實施激勵計劃，帶動城鄉居民實現總體增收。《意見》對技能人才、新型職業農民、科研人員、小微創業者、企業經管人員、基層幹部和勞動能力困難群體七大群體，分別提出了激勵計劃。同時，也公布了為實現激勵目標所配備的六大支撐行動。值得注意的是，在涉及個稅的「收入分配秩序規范行動」一項，引發了不少熱議和解讀。

新華社10月24日援引多名財政專家澄清，「12萬元」的說法是謠言，它不是劃分高低收入者的界限。根據新聞熱詞「12萬元」近期被檢索的情況，我們通過百度指數進行檢索可以發現，當時有一個明顯上升走勢。相關部門在發布公共政策的時候，應該更精準地了解今天社會輿論主體的真實構成和社會心理的敏感點，只有如此才能增強信息傳播的實效，也能避開一些輿論風險點。

傳播者對於傳播受眾把握，要避免捕風捉影，形式模糊化、刻板印象。

例如，網約車新政出台前後的輿論熱點。2015年，交通運輸部對外發布了《網路預約計程車經營服務管理暫行辦法》（徵求意見稿）。筆者綜合滴滴出行和優步（Uber）數據，嘗試以數據分析的方式為網約車司機勾畫群像。結果發現，多數網約車司機學歷較高、職業和家庭穩定的年輕中產階層，優步在北京、廣州、深圳、杭州、成都和武漢六市開展的網約車司機調查顯示，服務時間上，兼職「候鳥型」司機為主，上下班是接單高峰；服務質量上，一半能在6分鍾內接到乘客，五星評價佔99%；此外，這些司機在動機上也存在社交性、趣味性，生活空間的拓展上的滿足。這也與網上傳言基本不同。

繼對網約車司機進行數據化分析後，再次藉助滴滴出行的大數據支持，從社會地位、人口學背景、出行需求、行為屬性、地理位置屬性等方面來對網約車乘客的形象進行數據分析，勾勒其客觀形象。基於這方面的研究，為交通運輸和城市主管部門開展了深入的網約車輿情分析與調研報告，梳理境外處置網約車軟體的經驗和政策，以期對相關政策制定和輿情回應發揮積極的作用。

在對外傳播方面，互聯網數據分析也有助於我們改善國際交流的認知溝通能力。

近年來，人民網輿情監測室圍繞「一帶一路」倡議，製作一系列《基於中國互聯網輿論的國別形象研究報告》，通過分析義大利、日本、韓國、新加坡、越南、澳大利亞、俄羅斯、印度等不同的國家網民畫像與對外網路文化互動的情況。這些報告在領導人出訪、金磚國家會議報道期間，提供了一些重要的信息傳播互聯網數據、國別網民畫像、網路熱點話題以供參考。

只有深入研究，才能把握不同國家民眾的真實心理。我們也分析南海話題、釣魚島話題在越南、菲律賓和日本等網民中的意見表達，幫我們還原一個真實的民意構成。這樣的研究，提供給海洋局等機構，非常有利於在議題傳播中把握好尺度，擴大互利合作和相互理解。

加深理解，重在實現民意相通和共享共贏。涉外傳播研究越來越多，《「一帶一路」國際通道與走廊建設的輿情風險研判——基於中南半島國際通道的研究》《中國主流媒體Twitter傳播分析》《境外駐華官方機構微信發展趨勢報告（2016）》等研究報告，為國內一些港口等提供了全球港口網站建設的情況，提出了網站建設和對外傳播的有關建議。這些探索有助於加深對國內外輿情的認知、促進交流與合作。在全球治理格局和體系構建中，需要「走出去」，探索新的信息傳播方式，提升傳播效果。

最後，總體來看，各類報刊、網站、博客、論壇、微博、微信、客戶端、留言板、視頻等，打造較為完整的社會全息輿情信息傳播鏈。新浪、騰訊、今日頭條、滴滴出行、攜程、同程等，這些「大數據池」基本構成了當今社會的全息地圖，從中可以了解國人的思想和商業消費行為，在宏觀的數據規模上精準地把握中國社會發展的脈搏，也可以分析一座城市的智能化程度，預判發展形勢。新聞跟帖、BBS、微博、SNS社交網站中，有大量的是非結構化數據，這些數據的抓取、聚類和語義分析有很高的技術門檻，信息傳播分析也需要具有較強技術和傳媒經驗。筆者期望能通過互聯網數據的分析，輔助黨和政府、廣大媒體的政治傳播的能力得到更大的提升。

3、新媒體運營數據分析工具有哪些？

我也是運營，一般我都只用excel和BDP個人版，把微信微博後台的數據導出後，可以在excel直接寫函數做一些簡單的數據分析，包括數據透視表也是比較好用的功能；也可以直接在BDP個人版直接拖拽欄位進行數據分析，然後選擇各種好看的可視化圖表，如漏斗圖、詞雲、地圖等等，就算完成數據分析了。這一般是我處理新媒體數據的2種方式，都比較好用，推薦你都可以試試。

4、大數據分析在app中如何應用

如何做好的數據分析和運營？
APP分析四維度
做好APP運營分析，首先我們要把握住四個維度，分別是渠道推廣的全面、用戶體驗、商品（價格）、會員分析，這四個方面可以說囊括了APP分析的方方面面。
渠道推廣方面：可以通過SEM分析、網盟分析、SNZ等多種分析方式來挑選APP分發渠道，根據這些數據選擇適合APP推廣的渠道。
用戶體驗方面：轉化率是檢驗APP運營效果的一個重要指標，通過對APP內部搜索分析、訪問路徑分析、頁面布局分析等一些列數據，可優化提升用戶體驗，進而提升用戶的購物轉化率。
會員分析方面：通過RFM分析，商品推薦分析等評估會員的價值及會員對一些產品的復購率。
商品/價格方面：通過商品促銷分析、銷售分析、支付分析等這些數據，可為商品制定合理的價格及有效的商品推廣方案。

APP六大商業模式關鍵指標
APP六大商業模式關鍵指標分別是電子商務、SaaS、免費移動應用、雙邊平台、SNS、媒體。每一種商業模式在某個階段對應不同的關鍵指標。

電子商務模式，我們要關注這些關鍵性的指標，如轉化率、年均購買率、平均購物車大小、棄購率、客戶獲取成本、平均每位客戶營收、導入流量最多的關鍵字、熱門搜索詞、推薦有效性、病毒性、郵件列表有效性等等。
SaaS模式，我們要關注這些指標，用戶眼球、參與度、粘性、轉化率及系統正常運營時間和可靠性、流失率、終身價值等。
雙邊平台模式，它的指標有買賣雙方的人數增長、庫存增長、搜索有效性、轉化漏斗、評分及欺詐跡象、定價指標等。
免費移動應用模式，關注下載量、客戶獲取成本、應用運行率、活躍用戶比例、付費用戶率、首次付費時間、點評率、病毒性、流失率、客戶終身價值等。
SNS模式，關注活躍訪客數、內容生成、參與度漏斗的變化、生成內容的價值、內容分享與病毒性、消息提醒的有效性等。
媒體模式，關於訪客與流失率、廣告庫存、廣告價格、點擊率、內容與廣告間的平衡。
可以說掌握APP運營的六大商業模式關鍵指標，可以助力企業實現精準營銷。這點我們可以通過一張圖來簡單分析說明一下。

5、數據在電子商務中的應用有什麼作用

大數據在電子商務應用中的作用：
第一，對於利用大數據進行商品關聯進行的挖掘營銷來說，通過大數據挖掘技術，保證數據之間得到有效的關聯性，這樣在具體的企業運用過程中，應該保證有效分析原有數據的基礎上，建立起相關的數據聯系。比如，通過相關的啤酒和尿布的關聯營銷的案例，能夠給電商提供有效的解決思路，能夠有效實現電商企業產品信息的相關推薦以及結算界面的互補推薦的內容。利用小型的資料庫進行處理和分析，能夠使得用戶的短期需求得到滿足，但是，通過大數據對於商品關聯度進行關聯，則能夠有效保證界面信息的准確度大大提升，能夠更好保證用戶潛在需求得到一定激發。所以，利用大數據的分析，保證充分對於商品的關聯性進行挖掘，並能能夠保證推薦界面的有效性，這點則是電商應該注重的地方。
第二，對於利用大數據進行的社會網路營銷來說，當前，社會化媒體的高度發展，已經使得海量的人群得到覆蓋，並且社會網路營銷的傳播速度正在呈現飛速的發展，利用大數據，人們可以對於社會化網路的傳播進行充分地了解，能更好地開展電商進行類似於社會網路營銷活動的開展。對於電子商務企業來說，應該充分利用好大數據分析的優勢，能夠有效把握好社會化網路傳播媒介對於消費者的偏好的分析，在相關的社會媒介上進行分享活動的積極開展，使得傳播范圍不斷擴大，有效提高營銷效率。
第三，對於利用大數據進行的地理營銷來說，利用大數據的技術優勢，能夠充分對於網站的交易數據進行有效分析，在進行商品的地理營銷中，能夠根據地理位置區域特定區域中人們的不同喜好，因此有效地開展不同類型的營銷策略活動。對於電子商務企業來說，大部分電商則是在交易最後環節獲得用戶的收貨地址，只有部分的電商則會有效地在開始階段，就能夠獲得用戶地理位置，這樣的情況不利於進行商品的地理銷售。應該通過大數據技術，分析用戶地理位置的有效劃分，保證存在的差異性的確定，應該充分保證用戶地理信息和感興趣商品的關聯度，同時，能夠在對於產品的服務，在細節上更加完善。
第四，對於利用大數據進行用戶行為的分析營銷來說，電商主要分析消費者的歷史記錄以及涉及的購買行為，這樣就能有效獲得用戶的消費習慣，有效可以為企業提供用戶行為分析營銷。比如，用戶的心理、行為軌跡可以通過瀏覽網頁時停留在具體產品上的時間進行判斷，有利於發現潛在的用戶，進行具有針對性的商品廣告的投放，使得廣告轉化率大大增加，另外，電子商務企業來可以通過一定相關的搜索行為，針對潛在用戶的需求進行分析，使得商品種類進一步完善化。
第五，對於利用大數據實現的個性化推薦營銷來說，在實際市場分析過程中，滿足消費者的個性化要求顯得越來越重要，這就要求電子商務企業也能更好滿足個性化的營銷水平。根據大數據環境的發展特點，電子商務企業應該根據用戶的個性化要求來進行商品的推薦活動，以及產品分類等，能夠積極邀請用戶對於感興趣商品進行關注，之後還能夠繼續進行個性化信息的添加和推薦，保證用戶對於喜歡的類別進行有效修改，使得資料庫內容進行有效更新。

6、想一想,excel在新媒體數據分析中有什麼應用？

1、預測運營質量
2、控制運營成本
3、了解運營方向
4、評估方案的可行性

7、大數據與新媒體之間又存在著什麼樣的聯系呢？大數據給新媒體帶來了哪些新變化？

大數據之所以可能成為一個時代，在很多程度上是因為這是一個可以由社會各界廣泛參與，八面出擊，處處結果的社會運動，而不僅僅是少數專家學者的研究對象。數據產生於各行各業，這場變革也必將影響到各行各業，因此，機遇也蘊含於各行各業。致力於IT創業的人們緊緊盯著這個市場，洞察著每一個機遇。
數據對於科學進步有推動的作用，而海量數據對數據的分析既帶來了機遇，也構成了新的挑戰。隨著大數據的迅速發展，許多企業開始著手於大數據分析項目。大數據的能量和其為企業帶來的競爭力優勢已經逐漸顯現，現在大數據已經成為商業智能、分析和數據管理市場領域中討論度最高的話題之一，當然也是最熱門的流行語之一。
如果說雲計算主要提供了強大的後台運算能力，對大眾來說，看不見摸不著；那麼大數據卻是和人們的生活緊密相關的。大數據應用隨處可見可感可知。
未來會在內容自動采編、智能個性化推薦、數字化設備皮膚化（可穿戴設備、人體植入式設備...）的基礎上，形成一個跨平台（SEM、展示廣告位、信息流廣告位、訂閱推薦位...）、跨內容形式（文本、流媒體...）、跨交易類型（用戶付費訂閱、用戶付費購買、廣告主付費推廣、平台付費內容采編...）的內容交易所。

8、大數據處理在實際生活中有哪些應用

現在越來越多的行業和技術領域需要用到大數據分析處理系統。說到大數據處理，首先我們來好好了解一下大數據處理流程。

1.數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。

2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。

3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。

4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。

大數據處理在各行業的滲透越來越深入，例如金融行業需要使用大數據系統結合 VaR(value at risk) 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大數據系統實現輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大數據系統持續聚合和分析時序數據，各大科技公司需要建立大數據分析中台等等。