大数据与新媒体

1、大数据对营销有什么价值和意义

1.对用户个体特征与行为的分析
只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。
2.数据分析是保证广告与营销信息的精准推送
过去多年精准广告与营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要就是过去名义上的精准广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
3.数据分析才能实现对竞争对手的有效监测
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。通过大数据分析找准方向，例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。
4.数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。
5.大数据分析可以有效地改善商品用户体验
改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。

2、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。

3、大数据时代下新媒体广告有哪些特点

实效性

报纸、杂志的广告内容基本无法做到实效，除了发行当时一段时间，之后这些广告将成为历史，也无人会关注。而新媒体广告用户的主动性，互联网引擎本身的时间优先性，再经过卓战科技大数据分析使得新媒体给用户的信息都是最近的。

转化率高

转化率就是从广告变成成交的几率，和传统媒体相比，新媒体广告，连接的是强大的电商平台，迅捷的成交过程，方便得物流过程，还没等兴奋衰减，已经支付完成了。之后就是该受众会进行更兴奋的自我修复过程，分享、朋友圈。

交互性强

与传统媒体单向发送来等鱼上钩这种模式相比，大数据新媒体使用的是按需要推送，受众可以通过各种渠道来主动获取所需的广告信息。比如说通过引擎搜索来搜寻，手机app来检索。

便利性且广告模式灵活

互联网广告无处不在，可以在你的手机里，电脑上，接头的LED大屏幕，地铁里，只需要打开你手头上的屏幕，如手机平板电脑等，这些都是随身而致的。可以通过点击付费，关注付费，而不是数人流量这种粗犷的方式。

具有精准性

当用户自己需要某些广告的时候，卓战科技大数据下的新媒体会过滤掉许多与搜索内容无关的广告内容，从而达到由需求带入广告的精准性。

4、浅谈大数据时代下新媒体如何获得发展优势

这个问题也太大了，可以写一本专著了。一般而言新媒体时代肯定是方便了，效率高了、互动性强了，但是隐私问题、信息污染问题。

5、大数据有哪些误区？

误区1、大数据学习技术驱动论：大数据的核心目标是数据驱动的智能化，要解决具内体的问题容，学习之前要明确问题，理解问题，所谓问题导向、目标导向，这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用，这样才有针对性。大数据学习应该是业务驱动。

误区2、大数据学习重复造轮子：IT前沿领域的开源化已成不可逆转的趋势，Android开源让智能手机平民化，让我们跨入了移动互联网时代，智能硬件开源将带领跨入物联网时代，以Hadoop和Spark为代表的大数据开源生态加速了去IOE（IBM、ORACLE、EMC）进程，倒逼传统IT巨头拥抱开源，谷歌和OpenAI联盟的深度学习开源（以Tensorflow,Torch,Caffe等为代表）正在加速人工智能技术的发展。所以大数据学习要善用开源。

误区3、大数据学习求大求全：大数据技术庞大复杂，我们的精力很有限，短时间内很难掌握多个领域的大数据理论和技术，学习过程中应要把握好碎片化和系统性的关系。大数据学习要以点带面。

6、网络与新媒体和数据科学与大数据技术哪一个更难？

数据科学和大数据技术要更难
网络与新媒体属于新媒体、营销运营领域，而大数据技术属于开发领域，更偏编程。

7、网络与新媒体技术和数据科学与大数据技术，哪一个学起来难度更大？

个人认为是数据科学，数据科学是数学的一个分支，学起来晦涩难懂，且枯燥乏味。并且，你学数据科学很多时候为了做实验还必须会使用大数据技术和matlab等开发。

8、新媒体，大数据跟企业发展之间是怎样的关系

泻药！

新媒体（微信，微博等）是互联网跟实体的一座桥梁，未来社会的形态也是线上线下的联动。

大数据对于企业的应用，除了内部信息整合，还有外部信息采集。

内部的不说了。

说说外部。

外部来说，就涉及到信息采集，还有采集后的工作，可以成为舆情监测。

论坛、微博、博客、新闻评论作是目前网民在网络上发表个人意见的四大阵地，由于网民的数量庞大，发表信息没有门槛，相关信息传播速度极快，其形成的力量对于公司的品牌形象及产品的口碑正发挥着越来越大的影响。-采34534533集-

网络上用户的评论中的赞扬、喜好、抱怨等信息其实蕴含着巨大的商机，它是我们窥探竞争对手产品弱点以及发现新的用户需求与喜好的丰富来源。这些信息对于公关部门、品牌部门、研发部门深入了解用户状态与心理非常有帮助。

网络口碑在很大程度上也是现实口碑的一种反映，无论是正面评价还是负面评价都可以被迅速传播，而其中的负面评价更会被迅速放大。好的口碑传播可以推动企业的产品销售，而负面口碑的传播可以迅速导致企业的危机。

对于一家知名企业，关于网络口碑需要了解以下问题：

用户意见表达平台中关于自己品牌的言论有哪些？分属哪些类别？哪些具有重要反馈意义？哪些具有正面价值？哪些具有负面价值？究竟是谁在何时发表的这个意见？有多少人看了这个意见？有多少人回复了这个意见？哪些需要引导？哪些需要应对？哪些需要危机预警？26禁止9盗用0

用户意见表达平台中关于竞争品牌的言论有哪些？分属哪些类别？哪些具有重要反馈意义？哪些具有正面价值？哪些具有负面价值？哪些需要利用？

实时收集分类整理用户的各种评价信息是公司口碑监测的重点。

这就需要信息采集系统和舆情监测系统了。

它们工作原理，或者说解决方案就是这样的，这一类的系统一般是基于web2db knowlesys这一类的技术，这类技术的特点就有事抓得多同事抓得准，把标题，日期等都抓回来了。