如何用大數據控制新動向

Ⅰ 如何利用大數據實現精細化運營

隨著大數據、AI等領域的飛速發展，以及區塊鏈技術的加持，與其關聯密切的諸多產業，都迎來了新的變革期。當我們邁入大數據時代，企業在運營上也相應發生了改變，由最初的粗放式運營逐步過渡到精細化運營。企業該如何實現精細化運營呢？

精細化運營

數據精細化運營四大前提

1.及時獲取運營所需的數據

明確應該獲取的數據是什麼，比如訂單量、注冊量、閱讀量、頁面訪問量、訪問時長等；可獲取到數據，並不是所有的數據都可以調取，只有前期埋點並能採集到的數據才能獲取；及時獲取數據，很多公司的運營並不能直接獲取數據，一般要先與技術溝通，明確需求以及排期。而很多數據是擁有時效性的。比如，在活動期間沒有及時獲 取到潛在購買用戶 id，導致發送優惠信息延遲，用戶在其他渠道購買了商品。

2.合理定義數據分析的維度與指標

「定義的維度與指標」越貼近業務需求，越能發揮數據的真實價值。但是，很多公司對數據的劃分很模糊，即使在分析時能合理定義，但因前期沒有對這些維度的數據進行採集，也無法進行分析。

3.選擇並使用高效的數據分析工具

好的數據分析工具，不僅要滿足現階段業務的數據分析，還要滿足企業發展過程中數據量增長與業務變化後的數據分析。

因此，可能會用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握這些工具，對運營人員的要求過高，按這樣標准去培養一個運營人員，所付出的財力與精力相當於培養一名數據分析師。

4.擁有極強的數據分析能力，能與實際工作相結合

數據分析能力，簡言之，能從繁雜的數據中發現問題、總結規律，並能給出優化方案。而做到與實際工作相結合，不僅要求運營人員深入了解業務，還要有極強的邏輯分析能力，才能將數據與實際業務融合。

Ⅱ 如何應用大數據

毫無疑問，各行各業因為大幅爆發的數據而正變得蒸蒸日上。在這10年中，幾乎所有行業都或多或少的受到這一巨變的影響。科技滲透到各個領域，並且已經成為每個處理單元的必要元素。談到IT行業，具體來說，軟體和自動化是最基本的術語，並且用於處理循環的每個階段。
相較於穩定性而言，企業更關心的是敏捷性和創新性，通過大數據技術，可以幫助公司及時實現這一願望。大數據分析不僅使企業能夠跟隨瞬息萬變的潮流而不斷更新，而且還具有預測未來發展趨勢的能力，使企業占據有競爭力的優勢。
讓我們找到行業廣泛採用大數據的原因：
1.大數據是企業核心競爭力，也是公司的軟實力
大數據席捲了全球，並帶來了驚人的利益，這一力量無需多說。大數據使IBM、亞馬遜等全球頂尖公司受益，這些公司通過利用大數據開發一些前沿的技術，為客戶提供高端服務。
「採用大數據，雲計算和移動戰略的企業發展狀況超過沒有採用這些技術的同行53%。」——《福布斯》
在戴爾開展的一項調查中顯示，採用大數據、雲計算以及移動戰略的企業中，優勢更加明顯，也就是，這些企業中有53%採用大數據起步較晚或者尚未採用，在這一結果令人驚訝不已。
雖然大數據尚處於初級階段，但通過在處理過程中，融合這一理念，將為企業贏得50%的利潤。顯然，在如今的商業中，大數據顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。
2.掌握數據能力，開采「暗數據」
全球著名的咨詢公司Gartner公司對黑暗數據的定義是「組織在正常業務活動過程中收集、處理和存儲的信息資產，通常不能用於其他目的」。
然而，大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息。過去沒有被認可或認為毫無用處的數據突然成為公司的財富，這一點令人驚訝不已。通過大數據分析，這些公司可以加快流程，從而降低運營成本。
3.軟體正在吞噬整個世界數據爭奪戰正在打響
我們目前處於數據驅動型經濟中，如果無法分析當前或未來的趨勢，任何組織都無法生存下去。搶奪數據已經成為決定下一步行動方案的關鍵。
客戶逐漸成為所有組織的焦點，對於及時滿足客戶的需求這一任務非常迫切。只有在強大的軟體支持下，業務戰略才有可能會支撐和加速業務運營。這最終促成了強大的大數據技術的需求，可以以許多方式使組織受益。
4.決策指導更智能更快速更精準
在這個激烈的競爭時代，人人都想脫穎而出。但問題是如何實現這一期望?雖然公司與競爭對手持有相同的運營模式，但公司應當如何展現其獨一無二?答案在於公司採用的策略。為了表現優於競爭對手，做出良好和智慧決策的能力在每一步中發揮關鍵作用。這些決定不僅應該是好的決定，而且應該盡可能做出又快又明智的決定，使公司能夠在積極的主動出擊。
將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
5.以用戶為中心用戶行為數據是營銷關鍵
現在客戶有機會隨時隨地購物，在相關信息幫助下，對於公司需要做出比之前更敏捷的反應這一要求而言具有更大的挑戰。但是公司將如何不斷地實現這一點呢?答案是藉助「大數據」。客戶動向是不斷變化的，因此營銷人員的策略也應該做出相應調整。通過整合過去和實時數據來評估客戶的品味和喜好，這樣可以使公司採取更快捷的應對措施。
例如，亞馬遜通過利用強大的大數據引擎的能力，從一個以產品為基礎的公司發展成為囊括1.52億客戶在內的大型市場參與者。亞馬遜旨在通過跟蹤客戶的購買趨勢，並為營銷人員提供他們即時需要的所有相關信息，從而來為客戶服務。此外，亞馬遜通過實時監控全球15億種產品，成功滿足了客戶的需求。
6.通過利用數據倉庫使數據資產變現
這些公司越來越大，因此不同的流程產生不同的數據。資料倉儲中的許多重要信息仍然無法訪問。然而，公司已經能夠使用大數據分析這一武器來挖掘這座大山，讓分析師和工程師深入研究，並提供新穎而又有意義的見解。
經過這番分析，有一件事值得肯定的是，這是一個高度數字化和技術驅動時代的開端，並伴隨著強大的實時大數據分析能力。

Ⅲ 如何充分利用好大數據

就目前而言，幾乎所有行業：醫療保健，製造業，金融業，零售業都在發生數字變化，而且這個名單還在繼續。如果用好大數據可以預測好未來的發展，那麼大家知道不知道如何充分的利用好大數據呢？這就需要建構一個新的結構，以及做好協作工作。

現在人工智慧是很普及的，機器人亦是如此，在不久的將來，隨著銷售和客戶服務的自動化，未來的發展重心將更高的價值放在人與人之間的互動上，當然，人們還會保持對提出服務的期望。這樣才能夠讓自己的需求得到充分的滿足。如果利用分析的強大功能去進行大數據分析，那麼企業將能夠對這些海量數據進行分析並分類，機器就會以驚人的速度從中學習。這樣就能夠獲得極佳的發展方向。從而推動科技的發展。

用好大數據必須建構一個新結構
大數據的分析需要一個新的結構，雖然公司將擁有了比以往更多的數據，但是要想進行大數據的分析，就需要重新考慮企業的結構，現如今，隨著公司適應技術不斷變化，轉型的速度將推動現代企業模式的發展。企業必須開始以反向思維的方式運轉，不能夠繼續使用新的企業結構。
當然，企業還應該培養分析文化，這是最重要的一件事情，企業培養分析文化就需要舍棄傳統的決策層次結構。這句是要求企業中的每個人都能夠做出基於事實的決策的能力。如果詢問一線員工，包括銷售人員和生產車間員工，他們使用哪些數據做出決策。通過這些問題才能夠讓未來的發展路線變得更加通透。
對於那些扁平化企業結構並消除決策障礙的公司將變得更加敏捷，因此使得這類公司更具有競爭力。我們需要全面拆除企業結構中的某些局部結構，這種轉變能夠使企業運作發生了巨大變化。使得企業有一個比較民主的氛圍。

大數據的適應需要做好協作工作
傳統的層次是公司的常態，但是並不是公司必須改變的唯一方面。對於扁平化的企業結構需要合作水平必須提高，必須培養共享協作的文化。這樣才能夠讓公司更具有凝聚力。企業還應選擇具有多學科背景的管理工作人員，並要求他們查看不相關的業務並借鑒想法。這將有助於鼓勵合作並吸收新的和創新的想法。
要想發展這種文化的作用，需要確定如何平衡個人貢獻與團隊合作。如果每個團隊成員沒有平等的貢獻，那麼過於緊密地合作可能會導致個人的靈感流失。就個人而言，專業人士需要在個人安靜的時間來完成工作。考慮到這些要素，理想的企業模式將能夠加快決策速度，減少層級的監督，並產生一種重視個人貢獻的協作工作環境。這樣才能夠讓人們更加團結。
看完上述的內容，想必大家已經知道了如何充分利用好大數據了吧，大數據的使用需要建構一個新結構和做好協作工作，這樣才能夠充分使用大數據，才能夠對未來做好精準預測。

Ⅳ 如何用大數據做高效社會創新

隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數則做據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經殲茄濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大孫改衡大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。

Ⅳ 如何運用大數據做好精細化營銷

現在大數據不斷發展衍生出了很多用途，而在營銷上面的用途是徹底改變了營銷模式。而該如何利用大數據來進行精準營銷呢？

1、針對性營銷

大數據可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以幫助業務部門對企業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大數據可以幫助信用卡中心追蹤熱點信息，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新卡用戶，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定製的理財產品，保險產品。

2、社交化營銷-善融商務

人們的社交行為產生了巨大的數據，利用社交平台，結合大數據分析，金融行業可以開展成本較低的社交化營銷，藉助於開放的互聯網平台，依據大量的客戶需求數據，進轎培鉛行產品和渠道推廣。通過互聯網社交平台返回的海量數據，評測營銷方案的階段成果，實時調整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業快速進行產品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。

3、信用風險評估

銀行可以利用大數據增加信用風險輸入緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形用風險。建立基於大數據的信用風險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業和個人的資金支持。個人信用評分標準的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領先。基閉好於大數據的動態的信用風險管理機制，將會幫助銀行提前預測高風險信用違約時間，及時介入，降低違約概率，同時預防信用欺詐。

4、欺詐風險管理

信用卡公司可以利用大數據及時預測和發現惡意欺詐事件，即使採取措施，降低信用開欺詐風險。銀行可以基於大數據建立防欺詐監控系統，動態管理網上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大數據提供了多緯度的監控指標和聯動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大數據具有較大的優勢。

5、提升客戶體驗

銀行可以依據大數據分析，可以對進入網點的客戶提供定製服務和問候，在節假日為客戶提供定製服務，預知企業客戶未來資金需求，提前進行預約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據大數據分析報告，幫助客戶進行金融市場產品投資，賺取超額利潤，形成競爭優勢，提高客戶體驗。保險業務可以依據大數據預測為客戶提前提供有效服務，提高客戶體驗，同時增加商業機會。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。

6、需求分析和產品創新

大數據提供了整體數據，銀行可以利用整體樣本數據，從中進行篩選。可以從客戶職業，年齡，收入，居住地，習慣愛好，資產，信用等各個方面中散對客戶進行分類，依據其他的數據輸入緯度來確定客戶的需求來定製產品。銀行還可以依據企業的交易數據來預測行業發展特點，為企業客戶提供金融產品服務。

7、運營效率提升

大數據可以展現不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行進行產品管理。同時大數據為管理層提供全方面報表，揭示內部運營管理效率，有力於內部效率提升。大數據可以幫助市場部門有效監測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大數據可以展現風險視圖控制信用風險，同時加快信用審批。大數據可以幫助保險行業快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產品也可以利用大數據動態提供行業報告，快速幫助投資人。

8、決策支持

大數據可以幫助金融企業，為即將實施的決策提供數據支撐，同時也可以依據大數據分析歸納出規律，進一步演繹出新的決策。基於大數據和人工智慧技術的決策樹模型將會有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支持。金融行業新產品或新服務推向市場前，可以在局部地區進行試驗，大數據技術可以對採集的數據精準營銷進行分析，通過統計分析報告為新產品的市場推廣提供決策支持。

Ⅵ 大數據賦能：如何利用大數據驅動，精細化運營

互聯網時代，很明顯的一個特徵就是大多數信息都是以數據的形式進行記錄，大數據的產生，簡化了人們對世界的認知。通過將人的行為轉化成無數個可以量化的數據節點，從而為人提供了一個「數據畫像」。

大數據等技術的出現，給平台提供多樣化的營銷渠道，比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定製等。類似這樣的大數據應用，既能提高用戶體驗又能提昇平台效率。

1、大數據時代，數據如何驅動運營 

在大數據的驅動下，呈現給用戶的內容都是經過演算法精密篩選的。

當你打開資訊類APP時，演算法根據你的歷史瀏覽類別算出你的閱讀偏好，據此向你推薦內容；當你打開短視頻APP時，你刷到的視頻都是你感興趣並且關注的標簽內容；當你使用打車軟體時，演算法給你推薦你可能會選擇的計程車和價格……

經過演算法推薦，用戶閱讀到的都是自己感興趣或與自己生活圈子相關的信息內容，不感興趣或者觀點相左的內容會被演算法過濾。

2、大數據識別有價值信息，輔助決策 

對於大數據來說，它不僅面臨著如何識別一些重要的信息，而且還要將這些用於決策。

目前業內對於大數據的分析更多地注重在數據識別、儲存、定性描述相關分析等領域。

大數據分析的優點不在於「大」，而在於「准」，尤其在這個信息量大的時代，採用哪些數據進行分析，從而得出更准確的結論則更重要。

3、大數據連接、賦能、跨行業數字化 

通過數據對不同行業賦能，幫助不同行業進行數據價值挖掘。傳統行業和數據行業結合的點在於將線上和線下的資源打通。例如新零售在大數據的賦能下，將廣告和營銷做結合，能夠清晰的看到你的用戶長成什麼樣。

4、如何解讀數據成了非常重要的技能 

互聯網時代，人人都在說大數據、數據分析、數據運營。數據是為你的工作提供反饋和指導的工具，數據會告訴你問題出在哪裡；你想達到一個運營推廣目標，數據會告訴你途徑和方法。

5、企業如何利用大數據分析精準運營 

無疑，大數據時代，數據資產已成為企業的核心競爭力。但數據在手，不會運用它，就會變得沒有價值。在當下企業數字化浪潮中，數據是企業轉型的基礎元素，如何將企業不同業務、類型的數據應用起來，推動企業運營，增加收入、降低成本、提高效率，控制風險等，是很多企業面臨的難點。

數據對運營的重要性已不言而喻，互聯網平台更是以數據驅動運營。產品研發從立項開始已經受到數據的驅動，而運營過程中的產品設計優化、市場渠道推廣、用戶需求、用戶行為和用戶價值等運營活動更離不開數據。

那麼，數據從何而來呢？

構建數據需求： 構建平台關心的數據需求，圍繞著用戶的需求展開，通過數據賣點制定重要事件的採集。可以從數據上，明確看到你的用戶增加、流失、渠道來源，從而幫助你做更好的數據管理，提升投放效率。

數據報表呈現： 數據採集完之後通過動態計算，形成報表，了解你關心數據的升降，你的運營、產品是否有效提升，都能在報表數據得到體現。

在精細化運營的大背景下，學會用數據分析來弄清用戶從哪來、對什麼感興趣、為什麼流失尤為重要。

01、用戶分群，尋找更多的核心用戶

用戶分群本質來上來說，就是將用戶分割成很多的群體，詳細的看每個群體用戶特徵。最經典的用戶模型是R（最近購買時間）F（頻次）M（消費金額），三個維度畫出九宮格立體的象限，了解你最高價值客戶的分布和特徵，輔助你進行決策。同時，通過高活躍核心用戶的運營，能夠幫助你理解你的客戶。

02、營銷轉化漏斗分析

互聯網營銷就像個漏斗，線上曝光後，客戶在瀏覽所發布的內容時，被層層過濾和篩選，沒有需求的、與目標客群不符的都會離開，直到意向客戶的預約。

03、客戶瀏覽來源分析

互聯網營銷要在線上的各個渠道曝光，建立線上營銷矩陣，官網、APP、公眾號、小程序、朋友圈等等，哪個渠道的推廣效果好，客戶瀏覽多，對後期的投放具有非常重要的指導意義，更好的發揮自身的優勢，同時彌補短板。

互聯網運營是個循序漸進的過程，大數據分析可以幫助你加快和不斷完善這個過程。我們來看看中移互聯網大數據如何通過大數據技術分析，真正從數據「觸摸」獲得實際價值。

中移互聯網大數據平台-利用數據驅動運營

中移互聯網大數據產品有數通過專業的SDK數據採集，經過大數據平台服務分析，提供專業的運營數據分析、用戶畫像分析、渠道分析、以及自定義事件分析等，實現數據化管理與運營。

幫助企業洞察用戶畫像和行為，根據用戶畫像結合實時用戶數據，精準定位目標用戶，實時了解用戶行為變化，從中發現用戶需求的改變，及時調整運營策略，降低業務推廣成本，實現效益最大化。

幫助企業隨時掌握各項數據，包括應用分析和網頁分析（含H5），提供全面准確的運營分析、用戶分析、渠道分析等系列服務，並輸出相應的數據報表。完美的解決了企業無法獲取應用或網頁運營分析數據、無法分析渠道投放效果、無法統計應用收入情況等疑難問題。

Ⅶ 大數據時代來臨，怎樣用互聯網大數據開啟LED行業新時代

非常榮幸，我是淺談電路板，很高興回答你的纖緩問題，根據題主的問題：「大數據時代來臨，怎樣用互聯網大數據開啟LED行業新時代？」所有的電子產品都需要電路板來作為載體，也包括題主的LED的各種產品，那麼我就站在PCB行業淺談一下我的個人想法。

麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素」。如果可以很好的利用大數據，那麼我相信，不管是什麼行業，都可以帶來革命式的創新。可以利用大數據對所處行業進行進和森行深入的調查與研究。

從我個人來看，LED的新時代也就是電路板的新時代，電路板作為所有電子元器件的載體，這兩個行業必然是一體的，都逃離不開供需關系，而LED與電路板就是供求關系，在大數據時代下，可以通毀棚模過整合渠道客戶資料庫和供應商資料庫，選擇最優質的的供應商，不斷挖掘有潛力的客戶，通過資料庫實現最優質的供求關系，實現成本和利潤的變化，開啟新時代。

LED與地電路板存在著最直接、最緊密的聯系，在同一個時代可以共同進步，以上是我的個人見解，我是淺談電路板，對電路板有任何疑問歡迎留言評論區，我會一一解答，記得點贊加關注哦~

Ⅷ 大數據時代下的輿情監控應如何做

輿情監測專員日常工作是什麼？工作主要職責是什麼？ 一般來說，為了有效監測網路輿情，一些相關部門單位都會設有輿情監測專員，每天進行實時信息監測收集的工作。可能有的對於網路輿情監測意識不夠，不太清楚輿情監測專員是做什麼的？也不太清楚其日常工作職責是什麼,針對這些問題總結出一下幾點。 輿情監測專員日常工作任務：
1. 綜合監測  綜合監測網路上（包括微信、微博、自媒體等各渠道）傳遞的與工作單位相關的輿情，一旦發現負面輿論，能夠在事情發生初期及時處理。避免輿論爆發產生負面的影響。 由於互聯網信息量大，網路輿情監測員需利用輿情監測系統進行實時監測，從新聞、微博、論壇、貼吧等渠道獲取相關的信息，儲存到資料庫。
2. 輿情分析研判  信息獲取後，需要對資料庫的信息進行處理。運用輿情監測系統對時間、熱度、強度、內容等方面的信息進行篩選，剔除不必要的垃圾信息，然後自動過濾分類，最終獲取有價值的信息。在輿情處理過程中，首先需要對輿情進行分析研判，判定是否能在短期內調查清楚輿情的真相和過程，並對外公布。  在輿情處理中重視「黃金4小時」和「黃金24小時」的重要節點，盡量在節點前還原真相並用官方或主流媒體對外公布，避免事態擴大，使輿情危機進入高潮階段而造成極大的影響。  如無法短期內完成，則要立即告知事情正在處理中，有時候態度比真 相更重要。而後也要盡快查清事情的真相和輿情的傳遞過程，並形成輿情報告對外公布。
3. 製作輿情分析報告  輿情反饋包括輿情發生初期的表態公告、處理過程中的及時反饋以及處理完成後的輿情報告公布。當網路輿情已經發生，網民已經重點關注，若是不及時反饋輿情處理進展，只會加劇網友對事件的各種揣測，而使輿情越走越偏。  將篩選出的精準信息進行分析，判斷輿情事件的走向以及事件的影響力，製作成輿情分析報告。輿情分析報告應包括仔圓對當下輿情監測工作的匯報總結和輿情處置行動的提示與指導。   由於互聯網信息量大，網路輿情監測員需利用輿情監測系統進行實時監測，從新聞、微博、論壇、貼吧等渠道獲取相關的信息，儲存到資料庫。  信息獲取後，需要對資料庫的信息進行處理。運用輿情監測系統對時間、熱度、強度、內容等方面的信息進行篩選，剔除不必基宴要的垃圾信息，然後自動過濾分類，最終獲取有價值的信息。
● 輿情監測專員基本素養：
1. 把握媒體環境的變化  新媒體時代極大地提高了民眾的參與性，網路輿情的廣泛傳播，使其影響力日漸提高，甚至成為政府單位、企業公司和名人個體決策的重要因素。網路輿情管理人員必須要隨時監測媒體環境的動向，以便隨時整合媒體傳播在輿情處理中的重要作用。
2. 具有強烈的新聞敏感性  網路輿情管理人員要善於通過媒體渠道及時把握社會的變動和輿論走向。最大限度地接觸與單位相關的信息，並對信息合理地篩選、評價和傳播，保證提供的信息能夠被媒體和公眾接受。 
3. 善與媒體溝通合作  在網路輿情處理的工作中，管理人員接觸最多的就是各類媒體。網路輿情處理中，需要通過各類媒體隨時公布處理的過程。因此與媒體達成友好搏戚銀良性的溝通合作，是網路輿情管理人員最重要的專業素養之一。 
4. 能有效引導輿情的走向  工作中，能對負面以及者虛假的輿情及時處理，發布正面、正確的觀點，鞭撻虛假醜陋，打擊謠言，向民眾傳遞正能量，引導輿情的正面走向。  蟻坊軟體認為網路輿情管理人員在處理輿情時，要把握溫情比冷漠好，面對比迴避好，主動比被動好，越早比越遲好，公開比掩蓋好，負責比推卸好的基本原則。

Ⅸ 大數據如何創新應用在社會治理、民生服務、產業升級等領域

大數據促進我國經濟社會創新發展

本文作者：工信部賽迪研究院互聯網研究所 陸峰博士

近日，國務院印發《「十三五」國家信息化規劃》，明確提出要建立統一開放的大數據體系，加強數據資源規劃建設，構建統一高效、互聯互通、安全可靠的國家數據資源體系，推動數據應用，強化數據資源管理，注重數據安全保護。

數據與煤炭、石油等能源資源一樣，是國家基礎性和戰略性資源。近兩年來，我國大數據產業生態體系不斷完善，管理服務應用創新層出不窮，新服務、新模式、新業態不斷涌現，為推進產業轉型升級、創新社會治理模式、優化民生保障服務提供了重要保障，成為中國經濟社會創新發展的重要驅動力。加快推進大數據在經濟社會各領域創新應用，促進產業創新、管理創新、服務創新和治理創新，已經成為落實創新、協調、綠色、開放、共享五大發展理念重要抓手，成為推動中國經濟社會創新發展重要途徑。

一、大數據促進了產業發展模式創新，推動了產業轉型升級和提質增效

一是大數據促進傳統產業組織和運行模式創新，讓傳統產業研發設計、生產製造、物流運輸、售後服務更加精準、高效和智能。基於客戶需求反饋大數據的研發設計模式，有效解決了研發設計閉門造車問題，讓企業研發設計更加具有針對性和導向性。物流大數據有效解決了物流運輸信息不對稱問題，讓物流資源調度更加優化和智能，物流倉儲、車輛、人員等物流資源利用更加匹配和高效。生產製造大數據解決了生產數據車間流動問題，讓企業生產流線更加柔性化，有效支撐了個性化定製、體驗式製造、網路製造等新型製造業態。遠程運維、在線監測等大數據有效解決了大型機械裝備售後管理和維修問題，加強了產品的全生命周期管理，實現了對產品故障提前智能預警，促進了維修資源的優化配置，顯著縮短了維修周期。

二是大數據促進了新型信息服務業態的孵化，各領域大數據分析挖掘行業信息服務快速崛起。營銷、徵信、互聯網金融等領域大數據信息服務的崛起，讓產業經濟發展更加高效、健康。營銷大數據信息服務的發展，指導了企業商業規劃，優化商業資源配置，提高商業營銷效率，實現了精準營銷。徵信大數據信息服務的發展，有效解決了交易雙方信用信息不對稱問題，提高了交易可靠性保障，讓商業活動發展更加守信和健康。互聯網金融大數據信息服務的發展，縮減了互聯網金融運營成本，降低了普惠金融的發展門檻，有效解決了中小企業短期資金缺口問題，對傳統金融服務起到了有效補充。

三是大數據倒逼著信息通信技術加速創新，為我國信息通信產業實現後發趕超、由大變強提供了難得歷史機遇。大數據技術倒逼著傳統單機數據存儲和計算分析模式向網路分布式存儲和協同計算模式方向發展，對主機存儲、網路傳輸、計算控制提出了新的要求，倒逼了存儲、傳輸、計算等技術升級換代，為我國企業利用互聯網產業發展契機，推進存儲、傳輸、計算等技術自主可控提供了歷史機遇。

二、大數據促進了社會治理模式創新，加速了國家治理能力和治理體系現代化

一是大數據提升了政府社會管理能力，基於大數據的社會管理模式讓社會管理更加主動、精準、高效。城市管網、園林綠化、市容市貌等市政管理大數據的採集、挖掘和利用，加強了對城市基礎運行部件的實時監控和智能管理，優化了市政管理資源的配置，促進了城市綠色、清潔、高效、安全運行。公路、鐵路、地鐵、水運、航空等交通大數據的採集、挖掘和利用，有效指導了道路交通規劃，促進了交通運輸資源配置優化，實現了對交通的實時疏導能力，提高了對交通事故的預判能力，更好地滿足公眾安全、高效出行需要。水災、火災、台風等應急救災大數據的採集、挖掘和利用，提高了對災難發生的預判能力，優化了救災資源配置和調度，強化了災難發展動向科學評估，促進了災難損失的降低。城市規劃大數據的採集、挖掘和利用，讓城市居住和產業規劃布局更加科學合理，實現了人口早晚合理潮汐流動，降低了城市交通擁堵，促進了城市宜商宜居和產城融合。

二是大數據提升了政府宏觀調控能力，讓宏觀調控更加精準和科學。電子支付、移動支付、互聯網金融等金融大數據的採集、挖掘和利用，實現了國家對金融運行精準掌控，提高了國家對金融運行的綜合分析能力和金融調控的決策能力。電子商務大數據的採集、挖掘和利用，實現了國家對社會商貿活動運行狀態的有效把控，促進了供需調控的精準化，為了推進供給側改革、促進產業結構調整、優化產業布局提供了科學依據。煤炭、電力、石油等能源大數據的採集、挖掘和利用，實現了國家對全社會經濟運行活躍性的有效評估，為推進節能減排、加強環境治理、優化產業政策提供了科學依據。

三是大數據提升了政府市場監管能力，強化線上線下一體化監管，實現事中監管和事前預防有機結合。煤礦、非煤礦山、煙花爆竹、石化冶煉、危化品等企業安全生產大數據的採集、挖掘和利用，提高了重點危險源企業安全生產在線監管水平，實現了對重點危險源風險的科學預判，有效防範了潛在事故和重特大事故發生，降低了安全生產事故發生概率。食品、葯品等大數據的採集、挖掘和利用，強化了產品全生命周期監管，提高了產品的溯源能力，保障了涉及民生產品安全。銀行、證券、外管等金融大數據的採集、挖掘、利用，強化了對洗錢、詐騙、非法集資、內幕操作等非法金融活動監管，有效防範了金融系統性風險的發生，保障了金融運行的穩定。金融、納稅、環保、行政處罰、刑事處罰等領域信用大數據的採集、挖掘和利用，促進了信用信息「全國一張網」建設，市場主體誠信檔案、行業黑名單制度和市場退出機制逐步健全，強化了聯合激勵與懲戒機制，實現了讓「守信者一路綠燈，失信者處處受限」。同時，大數據應用完善了政府市場監管機制，實現了讓權力運行處處留痕，把執法權力關進了「數據鐵籠」。

四是大數據提升了政府網路空間治理能力，網路社會治理更加高效、科學。網路輿情大數據的採集、挖掘和利用，提高了對網路社會關注焦點的即時發現能力，加強了對物理社會潛在燃點的研判，倒逼社會重要問題解決，為解決社會問題提供了有效的決策數據支撐和贏得寶貴時間窗口期。網路安全大數據的採集、挖掘和利用，強化了對網路安全態勢的全面感知，提高了網路黑客攻擊發現能力，完善了網路安全保障體系，提升了對網路空間的管控能力。

三、大數據促進了民生服務模式創新，提升了民生保障便民、利民和惠民水平

一是大數據促進了民生服務資源優化配置，以人為本發展理念得到更加充分落實。大眾出行大數據的採集、挖掘和利用，促進了公共交通運輸資源配置，提升對道路交通的實時誘導，實現讓大眾出行道路更加順暢和換乘更加銜接。電、水、熱、氣、通信等服務大數據的採集、挖掘和利用，促進了服務資源的優化調度配置，讓服務更加均衡協調。流動人口、老年人口、學前兒童、居住人口等大數據的採集、挖掘和利用，完善了流動人口計劃生育、子女入學、醫療保障等服務，促進了醫養、學前教育、生活服務等資源優化配置。

二是大數據提高了大眾醫療衛生保障水平，構建起了人類生命新守護環。電子病歷、居民健康檔案、可穿戴智能健康設備數據等醫療衛生大數據的採集、挖掘和利用，提高醫療機構臨床決策智能化水平和遠程病人監控精準化水平，提升了衛生部門公共衛生和公眾健康監控的效率，縮短科研機構醫療葯品研發周期，為全社會防控大規模疫情發生、優化醫療資源配置、提高人的健康保障提供了有效的決策依據。

大數據正在深刻影響和改變世界發展，對產業發展、社會治理、民生服務帶來影響才剛剛開始，應用前景非常寬廣。牢牢把握科技革命歷史機遇，率先搶佔大數據發展先機，大力發展數據產業，推進大數據在經濟社會各領域深入應用，完善大數據採集挖掘、存儲傳輸、流通交易、安全保障等相關制度，充分釋放數據資源紅利，必將為中國經濟社會創新發展注入新的發展動力，推動中國經濟社會發展邁上新的發展台階、開啟發展新方位。

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Ⅹ 大數據時代，數據如何應用

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，並通過大數據分析，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，對於患者的治療方案，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，但由於醫師的水平不相同，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，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.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。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(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於未然。通過大數據對於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資料庫和健康檔案中。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,這是未來賣耐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。

銀行在純配遲互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,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、信託、基金等各類金融產品，使金融做李企業能夠從其他領域借鑒並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並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼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?後來經過分析發現，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。發現這個秘密後，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?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後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。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(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，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、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。