数据分析在新媒体中的应用

1、互联网大数据在舆情方面的应用有哪些？

互联网大数据在舆情方面的应用的应用就是数据的抓取和分析。

舆情是“舆论情况”的简称，是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的社会管理者、企业、个人及其他各类组织及其政治、社会、道德等方面的取向产生和持有的社会态度。它是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。

需要舆情资讯可以联系上海蜜度。上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，7*24小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过1.4亿条数据。

2、关于互联网数据分析对信息传播有多重要？

随着互联网迅猛发展，网民用户数量更加庞大，网络传播逐渐成为主要舆论场。互联网结构的变化是一个动态的过程。同时，男女老幼，特别是中老年人、农村网民数量的大量提升，使网民结构渐趋接近于社会人口结构的实际比例，网络舆论民意也具有更大的代表性。这也为用户探讨互联网数据分析对信息传播效果提升，提供了一个现实基础和舆论底盘。

政务新媒体发展概况

目前在国内最为流行的政务新媒体主要包括政务微博、政务微信公众号、政务头条号、政务一点号和政务企鹅号及其自有App。

截至2016年12月，我国包括支付宝/微信城市服务，政府微信公众号、网站、微博、手机端应用等在内的在线政务服务用户规模达到2.39亿，占总网民的32.7%。各互联网政务服务平台的互联互通及服务内容细化，大幅提升政务服务智慧化水平，提高用户生活幸福感和满意度。各级政府及机构加快“两微一端”线上布局，推动互联网政务信息公开向移动、即时、透明的方向发展。

另外，截至2017年4月15日，经过新浪平台认证的政务微博达到168839个，较2016年底增加4317个。其中政务机构微博129568个，公务人员微博39271个。政务民生微信公众号2016年初已超过10万家，部委微信公众号拥有率超过40%。县乡级微信公众号也占到了50%以上。

今日头条数据，头条号账号总数44万多，政务头条号数量在2016年底已超过3.5万个。2016年底，一点资讯政务号，各级政府机关及官方组织在一点资讯平台共开设政务服务号近5300个。其中，中央级政务一点号共计184个，国务院各部委中已有近七成入驻。

网络信息传播中大数据的精准应用

互联网和大数据时代的到来，给我国的信息传播提供了非常好的进行精准定量研究的条件和基础。但目前国内传播者，对于网络大数据的精准把握和运用并不够。

例如，“脚臭盐”事件，从3月15日平顶山当地举报，一直到5月初舆情在全国大面积爆发，当地部门和企业在传播方面并没有做到很好的引导作用，舆情应对也显得很被动，对于网络上的各种数据及其发展趋势不太敏感，在观念上和处置办法上都显得不足。

所以，信息传播应该精准地把握传播的对象特征，找准目标受众，贴近、理解和倾听，只有如此，才能真正“入脑、入耳、入心”。

通过掌握和分析互联网数据，更准确地认识和把握，是什么样的受众在关心所传播的议题，网民眼中的议题跟传播者的主观目标是否一一对应。

《人民的名义》受众画像

例如，在电视剧《人民的名义》中“达康书记”的粉丝量和火爆程度一度超过了这部剧的主角。这部剧这么火，也超出了编剧和播出方等的预估。腾讯视频数据显示，观看人群中男性远超过女性，本科学历的占比最大，85后、90后是该剧的忠实粉丝。追剧也不分年龄层，年轻人同样对该剧产生极大兴趣。

再如，2016年10月21日，国务院印发《关于激发重点群体活力带动城乡居民增收的实施意见》（以下简称《意见》），部署对重点群体实施激励计划，带动城乡居民实现总体增收。《意见》对技能人才、新型职业农民、科研人员、小微创业者、企业经管人员、基层干部和劳动能力困难群体七大群体，分别提出了激励计划。同时，也公布了为实现激励目标所配备的六大支撑行动。值得注意的是，在涉及个税的“收入分配秩序规范行动”一项，引发了不少热议和解读。

新华社10月24日援引多名财政专家澄清，“12万元”的说法是谣言，它不是划分高低收入者的界限。根据新闻热词“12万元”近期被检索的情况，我们通过百度指数进行检索可以发现，当时有一个明显上升走势。相关部门在发布公共政策的时候，应该更精准地了解今天社会舆论主体的真实构成和社会心理的敏感点，只有如此才能增强信息传播的实效，也能避开一些舆论风险点。

传播者对于传播受众把握，要避免捕风捉影，形式模糊化、刻板印象。

例如，网约车新政出台前后的舆论热点。2015年，交通运输部对外发布了《网络预约出租车经营服务管理暂行办法》（征求意见稿）。笔者综合滴滴出行和优步（Uber）数据，尝试以数据分析的方式为网约车司机勾画群像。结果发现，多数网约车司机学历较高、职业和家庭稳定的年轻中产阶层，优步在北京、广州、深圳、杭州、成都和武汉六市开展的网约车司机调查显示，服务时间上，兼职“候鸟型”司机为主，上下班是接单高峰；服务质量上，一半能在6分钟内接到乘客，五星评价占99%；此外，这些司机在动机上也存在社交性、趣味性，生活空间的拓展上的满足。这也与网上传言基本不同。

继对网约车司机进行数据化分析后，再次借助滴滴出行的大数据支持，从社会地位、人口学背景、出行需求、行为属性、地理位置属性等方面来对网约车乘客的形象进行数据分析，勾勒其客观形象。基于这方面的研究，为交通运输和城市主管部门开展了深入的网约车舆情分析与调研报告，梳理境外处置网约车软件的经验和政策，以期对相关政策制定和舆情回应发挥积极的作用。

在对外传播方面，互联网数据分析也有助于我们改善国际交流的认知沟通能力。

近年来，人民网舆情监测室围绕“一带一路”倡议，制作一系列《基于中国互联网舆论的国别形象研究报告》，通过分析意大利、日本、韩国、新加坡、越南、澳大利亚、俄罗斯、印度等不同的国家网民画像与对外网络文化互动的情况。这些报告在领导人出访、金砖国家会议报道期间，提供了一些重要的信息传播互联网数据、国别网民画像、网络热点话题以供参考。

只有深入研究，才能把握不同国家民众的真实心理。我们也分析南海话题、钓鱼岛话题在越南、菲律宾和日本等网民中的意见表达，帮我们还原一个真实的民意构成。这样的研究，提供给海洋局等机构，非常有利于在议题传播中把握好尺度，扩大互利合作和相互理解。

加深理解，重在实现民意相通和共享共赢。涉外传播研究越来越多，《“一带一路”国际通道与走廊建设的舆情风险研判——基于中南半岛国际通道的研究》《中国主流媒体Twitter传播分析》《境外驻华官方机构微信发展趋势报告（2016）》等研究报告，为国内一些港口等提供了全球港口网站建设的情况，提出了网站建设和对外传播的有关建议。这些探索有助于加深对国内外舆情的认知、促进交流与合作。在全球治理格局和体系构建中，需要“走出去”，探索新的信息传播方式，提升传播效果。

最后，总体来看，各类报刊、网站、博客、论坛、微博、微信、客户端、留言板、视频等，打造较为完整的社会全息舆情信息传播链。新浪、腾讯、今日头条、滴滴出行、携程、同程等，这些“大数据池”基本构成了当今社会的全息地图，从中可以了解国人的思想和商业消费行为，在宏观的数据规模上精准地把握中国社会发展的脉搏，也可以分析一座城市的智能化程度，预判发展形势。新闻跟帖、BBS、微博、SNS社交网站中，有大量的是非结构化数据，这些数据的抓取、聚类和语义分析有很高的技术门槛，信息传播分析也需要具有较强技术和传媒经验。笔者期望能通过互联网数据的分析，辅助党和政府、广大媒体的政治传播的能力得到更大的提升。

3、新媒体运营数据分析工具有哪些？

我也是运营，一般我都只用excel和BDP个人版，把微信微博后台的数据导出后，可以在excel直接写函数做一些简单的数据分析，包括数据透视表也是比较好用的功能；也可以直接在BDP个人版直接拖拽字段进行数据分析，然后选择各种好看的可视化图表，如漏斗图、词云、地图等等，就算完成数据分析了。这一般是我处理新媒体数据的2种方式，都比较好用，推荐你都可以试试。

4、大数据分析在app中如何应用

如何做好的数据分析和运营？
APP分析四维度
做好APP运营分析，首先我们要把握住四个维度，分别是渠道推广的全面、用户体验、商品（价格）、会员分析，这四个方面可以说囊括了APP分析的方方面面。
渠道推广方面：可以通过SEM分析、网盟分析、SNZ等多种分析方式来挑选APP分发渠道，根据这些数据选择适合APP推广的渠道。
用户体验方面：转化率是检验APP运营效果的一个重要指标，通过对APP内部搜索分析、访问路径分析、页面布局分析等一些列数据，可优化提升用户体验，进而提升用户的购物转化率。
会员分析方面：通过RFM分析，商品推荐分析等评估会员的价值及会员对一些产品的复购率。
商品/价格方面：通过商品促销分析、销售分析、支付分析等这些数据，可为商品制定合理的价格及有效的商品推广方案。

APP六大商业模式关键指标
APP六大商业模式关键指标分别是电子商务、SaaS、免费移动应用、双边平台、SNS、媒体。每一种商业模式在某个阶段对应不同的关键指标。

电子商务模式，我们要关注这些关键性的指标，如转化率、年均购买率、平均购物车大小、弃购率、客户获取成本、平均每位客户营收、导入流量最多的关键字、热门搜索词、推荐有效性、病毒性、邮件列表有效性等等。
SaaS模式，我们要关注这些指标，用户眼球、参与度、粘性、转化率及系统正常运营时间和可靠性、流失率、终身价值等。
双边平台模式，它的指标有买卖双方的人数增长、库存增长、搜索有效性、转化漏斗、评分及欺诈迹象、定价指标等。
免费移动应用模式，关注下载量、客户获取成本、应用运行率、活跃用户比例、付费用户率、首次付费时间、点评率、病毒性、流失率、客户终身价值等。
SNS模式，关注活跃访客数、内容生成、参与度漏斗的变化、生成内容的价值、内容分享与病毒性、消息提醒的有效性等。
媒体模式，关于访客与流失率、广告库存、广告价格、点击率、内容与广告间的平衡。
可以说掌握APP运营的六大商业模式关键指标，可以助力企业实现精准营销。这点我们可以通过一张图来简单分析说明一下。

5、数据在电子商务中的应用有什么作用

大数据在电子商务应用中的作用：
第一，对于利用大数据进行商品关联进行的挖掘营销来说，通过大数据挖掘技术，保证数据之间得到有效的关联性，这样在具体的企业运用过程中，应该保证有效分析原有数据的基础上，建立起相关的数据联系。比如，通过相关的啤酒和尿布的关联营销的案例，能够给电商提供有效的解决思路，能够有效实现电商企业产品信息的相关推荐以及结算界面的互补推荐的内容。利用小型的数据库进行处理和分析，能够使得用户的短期需求得到满足，但是，通过大数据对于商品关联度进行关联，则能够有效保证界面信息的准确度大大提升，能够更好保证用户潜在需求得到一定激发。所以，利用大数据的分析，保证充分对于商品的关联性进行挖掘，并能能够保证推荐界面的有效性，这点则是电商应该注重的地方。
第二，对于利用大数据进行的社会网络营销来说，当前，社会化媒体的高度发展，已经使得海量的人群得到覆盖，并且社会网络营销的传播速度正在呈现飞速的发展，利用大数据，人们可以对于社会化网络的传播进行充分地了解，能更好地开展电商进行类似于社会网络营销活动的开展。对于电子商务企业来说，应该充分利用好大数据分析的优势，能够有效把握好社会化网络传播媒介对于消费者的偏好的分析，在相关的社会媒介上进行分享活动的积极开展，使得传播范围不断扩大，有效提高营销效率。
第三，对于利用大数据进行的地理营销来说，利用大数据的技术优势，能够充分对于网站的交易数据进行有效分析，在进行商品的地理营销中，能够根据地理位置区域特定区域中人们的不同喜好，因此有效地开展不同类型的营销策略活动。对于电子商务企业来说，大部分电商则是在交易最后环节获得用户的收货地址，只有部分的电商则会有效地在开始阶段，就能够获得用户地理位置，这样的情况不利于进行商品的地理销售。应该通过大数据技术，分析用户地理位置的有效划分，保证存在的差异性的确定，应该充分保证用户地理信息和感兴趣商品的关联度，同时，能够在对于产品的服务，在细节上更加完善。
第四，对于利用大数据进行用户行为的分析营销来说，电商主要分析消费者的历史记录以及涉及的购买行为，这样就能有效获得用户的消费习惯，有效可以为企业提供用户行为分析营销。比如，用户的心理、行为轨迹可以通过浏览网页时停留在具体产品上的时间进行判断，有利于发现潜在的用户，进行具有针对性的商品广告的投放，使得广告转化率大大增加，另外，电子商务企业来可以通过一定相关的搜索行为，针对潜在用户的需求进行分析，使得商品种类进一步完善化。
第五，对于利用大数据实现的个性化推荐营销来说，在实际市场分析过程中，满足消费者的个性化要求显得越来越重要，这就要求电子商务企业也能更好满足个性化的营销水平。根据大数据环境的发展特点，电子商务企业应该根据用户的个性化要求来进行商品的推荐活动，以及产品分类等，能够积极邀请用户对于感兴趣商品进行关注，之后还能够继续进行个性化信息的添加和推荐，保证用户对于喜欢的类别进行有效修改，使得数据库内容进行有效更新。

6、想一想,excel在新媒体数据分析中有什么应用？

1、预测运营质量
2、控制运营成本
3、了解运营方向
4、评估方案的可行性

7、大数据与新媒体之间又存在着什么样的联系呢？大数据给新媒体带来了哪些新变化？

大数据之所以可能成为一个时代，在很多程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与，八面出击，处处结果的社会运动，而不仅仅是少数专家学者的研究对象。数据产生于各行各业，这场变革也必将影响到各行各业，因此，机遇也蕴含于各行各业。致力于IT创业的人们紧紧盯着这个市场，洞察着每一个机遇。
数据对于科学进步有推动的作用，而海量数据对数据的分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。随着大数据的迅速发展，许多企业开始着手于大数据分析项目。大数据的能量和其为企业带来的竞争力优势已经逐渐显现，现在大数据已经成为商业智能、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一，当然也是最热门的流行语之一。
如果说云计算主要提供了强大的后台运算能力，对大众来说，看不见摸不着；那么大数据却是和人们的生活紧密相关的。大数据应用随处可见可感可知。
未来会在内容自动采编、智能个性化推荐、数字化设备皮肤化（可穿戴设备、人体植入式设备...）的基础上，形成一个跨平台（SEM、展示广告位、信息流广告位、订阅推荐位...）、跨内容形式（文本、流媒体...）、跨交易类型（用户付费订阅、用户付费购买、广告主付费推广、平台付费内容采编...）的内容交易所。

8、大数据处理在实际生活中有哪些应用

现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理，首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

1.数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。

2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。

大数据处理在各行业的渗透越来越深入，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。