如何用大数据控制新动向

Ⅰ 如何利用大数据实现精细化运营

随着大数据、AI等领域的飞速发展，以及区块链技术的加持，与其关联密切的诸多产业，都迎来了新的变革期。当我们迈入大数据时代，企业在运营上也相应发生了改变，由最初的粗放式运营逐步过渡到精细化运营。企业该如何实现精细化运营呢？

精细化运营

数据精细化运营四大前提

1.及时获取运营所需的数据

明确应该获取的数据是什么，比如订单量、注册量、阅读量、页面访问量、访问时长等；可获取到数据，并不是所有的数据都可以调取，只有前期埋点并能采集到的数据才能获取；及时获取数据，很多公司的运营并不能直接获取数据，一般要先与技术沟通，明确需求以及排期。而很多数据是拥有时效性的。比如，在活动期间没有及时获 取到潜在购买用户 id，导致发送优惠信息延迟，用户在其他渠道购买了商品。

2.合理定义数据分析的维度与指标

“定义的维度与指标”越贴近业务需求，越能发挥数据的真实价值。但是，很多公司对数据的划分很模糊，即使在分析时能合理定义，但因前期没有对这些维度的数据进行采集，也无法进行分析。

3.选择并使用高效的数据分析工具

好的数据分析工具，不仅要满足现阶段业务的数据分析，还要满足企业发展过程中数据量增长与业务变化后的数据分析。

因此，可能会用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握这些工具，对运营人员的要求过高，按这样标准去培养一个运营人员，所付出的财力与精力相当于培养一名数据分析师。

4.拥有极强的数据分析能力，能与实际工作相结合

数据分析能力，简言之，能从繁杂的数据中发现问题、总结规律，并能给出优化方案。而做到与实际工作相结合，不仅要求运营人员深入了解业务，还要有极强的逻辑分析能力，才能将数据与实际业务融合。

Ⅱ 如何应用大数据

毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是最基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。
相较于稳定性而言，企业更关心的是敏捷性和创新性，通过大数据技术，可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有预测未来发展趋势的能力，使企业占据有竞争力的优势。
让我们找到行业广泛采用大数据的原因：
1.大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力
大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。
“采用大数据，云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》
在戴尔开展的一项调查中显示，采用大数据、云计算以及移动战略的企业中，优势更加明显，也就是，这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用，在这一结果令人惊讶不已。
虽然大数据尚处于初级阶段，但通过在处理过程中，融合这一理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
2.掌握数据能力，开采“暗数据”
全球着名的咨询公司Gartner公司对黑暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。
然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。
3.软件正在吞噬整个世界数据争夺战正在打响
我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。
客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。
4.决策指导更智能更快速更精准
在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望?虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二?答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。
将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
5.以用户为中心用户行为数据是营销关键
现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢?答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。
例如，亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力，从一个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势，并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息，从而来为客户服务。此外，亚马逊通过实时监控全球15亿种产品，成功满足了客户的需求。
6.通过利用数据仓库使数据资产变现
这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。
经过这番分析，有一件事值得肯定的是，这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端，并伴随着强大的实时大数据分析能力。

Ⅲ 如何充分利用好大数据

就目前而言，几乎所有行业：医疗保健，制造业，金融业，零售业都在发生数字变化，而且这个名单还在继续。如果用好大数据可以预测好未来的发展，那么大家知道不知道如何充分的利用好大数据呢？这就需要建构一个新的结构，以及做好协作工作。

现在人工智能是很普及的，机器人亦是如此，在不久的将来，随着销售和客户服务的自动化，未来的发展重心将更高的价值放在人与人之间的互动上，当然，人们还会保持对提出服务的期望。这样才能够让自己的需求得到充分的满足。如果利用分析的强大功能去进行大数据分析，那么企业将能够对这些海量数据进行分析并分类，机器就会以惊人的速度从中学习。这样就能够获得极佳的发展方向。从而推动科技的发展。

用好大数据必须建构一个新结构
大数据的分析需要一个新的结构，虽然公司将拥有了比以往更多的数据，但是要想进行大数据的分析，就需要重新考虑企业的结构，现如今，随着公司适应技术不断变化，转型的速度将推动现代企业模式的发展。企业必须开始以反向思维的方式运转，不能够继续使用新的企业结构。
当然，企业还应该培养分析文化，这是最重要的一件事情，企业培养分析文化就需要舍弃传统的决策层次结构。这句是要求企业中的每个人都能够做出基于事实的决策的能力。如果询问一线员工，包括销售人员和生产车间员工，他们使用哪些数据做出决策。通过这些问题才能够让未来的发展路线变得更加通透。
对于那些扁平化企业结构并消除决策障碍的公司将变得更加敏捷，因此使得这类公司更具有竞争力。我们需要全面拆除企业结构中的某些局部结构，这种转变能够使企业运作发生了巨大变化。使得企业有一个比较民主的氛围。

大数据的适应需要做好协作工作
传统的层次是公司的常态，但是并不是公司必须改变的唯一方面。对于扁平化的企业结构需要合作水平必须提高，必须培养共享协作的文化。这样才能够让公司更具有凝聚力。企业还应选择具有多学科背景的管理工作人员，并要求他们查看不相关的业务并借鉴想法。这将有助于鼓励合作并吸收新的和创新的想法。
要想发展这种文化的作用，需要确定如何平衡个人贡献与团队合作。如果每个团队成员没有平等的贡献，那么过于紧密地合作可能会导致个人的灵感流失。就个人而言，专业人士需要在个人安静的时间来完成工作。考虑到这些要素，理想的企业模式将能够加快决策速度，减少层级的监督，并产生一种重视个人贡献的协作工作环境。这样才能够让人们更加团结。
看完上述的内容，想必大家已经知道了如何充分利用好大数据了吧，大数据的使用需要建构一个新结构和做好协作工作，这样才能够充分使用大数据，才能够对未来做好精准预测。

Ⅳ 如何用大数据做高效社会创新

随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数则做据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经歼茄济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大孙改衡大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。

Ⅳ 如何运用大数据做好精细化营销

现在大数据不断发展衍生出了很多用途，而在营销上面的用途是彻底改变了营销模式。而该如何利用大数据来进行精准营销呢？

1、针对性营销

大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。

2、社交化营销-善融商务

人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进轿培铅行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。

3、信用风险评估

银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基闭好于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。

4、欺诈风险管理

信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。

5、提升客户体验

银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。

6、需求分析和产品创新

大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面中散对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。

7、运营效率提升

大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。

8、决策支持

大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

Ⅵ 大数据赋能：如何利用大数据驱动，精细化运营

互联网时代，很明显的一个特征就是大多数信息都是以数据的形式进行记录，大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。

大数据等技术的出现，给平台提供多样化的营销渠道，比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制等。类似这样的大数据应用，既能提高用户体验又能提升平台效率。

1、大数据时代，数据如何驱动运营 

在大数据的驱动下，呈现给用户的内容都是经过算法精密筛选的。

当你打开资讯类APP时，算法根据你的历史浏览类别算出你的阅读偏好，据此向你推荐内容；当你打开短视频APP时，你刷到的视频都是你感兴趣并且关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法给你推荐你可能会选择的出租车和价格……

经过算法推荐，用户阅读到的都是自己感兴趣或与自己生活圈子相关的信息内容，不感兴趣或者观点相左的内容会被算法过滤。

2、大数据识别有价值信息，辅助决策 

对于大数据来说，它不仅面临着如何识别一些重要的信息，而且还要将这些用于决策。

目前业内对于大数据的分析更多地注重在数据识别、储存、定性描述相关分析等领域。

大数据分析的优点不在于“大”，而在于“准”，尤其在这个信息量大的时代，采用哪些数据进行分析，从而得出更准确的结论则更重要。

3、大数据连接、赋能、跨行业数字化 

通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。

4、如何解读数据成了非常重要的技能 

互联网时代，人人都在说大数据、数据分析、数据运营。数据是为你的工作提供反馈和指导的工具，数据会告诉你问题出在哪里；你想达到一个运营推广目标，数据会告诉你途径和方法。

5、企业如何利用大数据分析精准运营 

无疑，大数据时代，数据资产已成为企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会变得没有价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是很多企业面临的难点。

数据对运营的重要性已不言而喻，互联网平台更是以数据驱动运营。产品研发从立项开始已经受到数据的驱动，而运营过程中的产品设计优化、市场渠道推广、用户需求、用户行为和用户价值等运营活动更离不开数据。

那么，数据从何而来呢？

构建数据需求： 构建平台关心的数据需求，围绕着用户的需求展开，通过数据卖点制定重要事件的采集。可以从数据上，明确看到你的用户增加、流失、渠道来源，从而帮助你做更好的数据管理，提升投放效率。

数据报表呈现： 数据采集完之后通过动态计算，形成报表，了解你关心数据的升降，你的运营、产品是否有效提升，都能在报表数据得到体现。

在精细化运营的大背景下，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、为什么流失尤为重要。

01、用户分群，寻找更多的核心用户

用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体用户特征。最经典的用户模型是R（最近购买时间）F（频次）M（消费金额），三个维度画出九宫格立体的象限，了解你最高价值客户的分布和特征，辅助你进行决策。同时，通过高活跃核心用户的运营，能够帮助你理解你的客户。

02、营销转化漏斗分析

互联网营销就像个漏斗，线上曝光后，客户在浏览所发布的内容时，被层层过滤和筛选，没有需求的、与目标客群不符的都会离开，直到意向客户的预约。

03、客户浏览来源分析

互联网营销要在线上的各个渠道曝光，建立线上营销矩阵，官网、APP、公众号、小程序、朋友圈等等，哪个渠道的推广效果好，客户浏览多，对后期的投放具有非常重要的指导意义，更好的发挥自身的优势，同时弥补短板。

互联网运营是个循序渐进的过程，大数据分析可以帮助你加快和不断完善这个过程。我们来看看中移互联网大数据如何通过大数据技术分析，真正从数据“触摸”获得实际价值。

中移互联网大数据平台-利用数据驱动运营

中移互联网大数据产品有数通过专业的SDK数据采集，经过大数据平台服务分析，提供专业的运营数据分析、用户画像分析、渠道分析、以及自定义事件分析等，实现数据化管理与运营。

帮助企业洞察用户画像和行为，根据用户画像结合实时用户数据，精准定位目标用户，实时了解用户行为变化，从中发现用户需求的改变，及时调整运营策略，降低业务推广成本，实现效益最大化。

帮助企业随时掌握各项数据，包括应用分析和网页分析（含H5），提供全面准确的运营分析、用户分析、渠道分析等系列服务，并输出相应的数据报表。完美的解决了企业无法获取应用或网页运营分析数据、无法分析渠道投放效果、无法统计应用收入情况等疑难问题。

Ⅶ 大数据时代来临，怎样用互联网大数据开启LED行业新时代

非常荣幸，我是浅谈电路板，很高兴回答你的纤缓问题，根据题主的问题：“大数据时代来临，怎样用互联网大数据开启LED行业新时代？”所有的电子产品都需要电路板来作为载体，也包括题主的LED的各种产品，那么我就站在PCB行业浅谈一下我的个人想法。

麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素”。如果可以很好的利用大数据，那么我相信，不管是什么行业，都可以带来革命式的创新。可以利用大数据对所处行业进行进和森行深入的调查与研究。

从我个人来看，LED的新时代也就是电路板的新时代，电路板作为所有电子元器件的载体，这两个行业必然是一体的，都逃离不开供需关系，而LED与电路板就是供求关系，在大数据时代下，可以通毁棚模过整合渠道客户数据库和供应商数据库，选择最优质的的供应商，不断挖掘有潜力的客户，通过数据库实现最优质的供求关系，实现成本和利润的变化，开启新时代。

LED与地电路板存在着最直接、最紧密的联系，在同一个时代可以共同进步，以上是我的个人见解，我是浅谈电路板，对电路板有任何疑问欢迎留言评论区，我会一一解答，记得点赞加关注哦~

Ⅷ 大数据时代下的舆情监控应如何做

舆情监测专员日常工作是什么？工作主要职责是什么？ 一般来说，为了有效监测网络舆情，一些相关部门单位都会设有舆情监测专员，每天进行实时信息监测收集的工作。可能有的对于网络舆情监测意识不够，不太清楚舆情监测专员是做什么的？也不太清楚其日常工作职责是什么,针对这些问题总结出一下几点。 舆情监测专员日常工作任务：
1. 综合监测  综合监测网络上（包括微信、微博、自媒体等各渠道）传递的与工作单位相关的舆情，一旦发现负面舆论，能够在事情发生初期及时处理。避免舆论爆发产生负面的影响。 由于互联网信息量大，网络舆情监测员需利用舆情监测系统进行实时监测，从新闻、微博、论坛、贴吧等渠道获取相关的信息，储存到数据库。
2. 舆情分析研判  信息获取后，需要对数据库的信息进行处理。运用舆情监测系统对时间、热度、强度、内容等方面的信息进行筛选，剔除不必要的垃圾信息，然后自动过滤分类，最终获取有价值的信息。在舆情处理过程中，首先需要对舆情进行分析研判，判定是否能在短期内调查清楚舆情的真相和过程，并对外公布。  在舆情处理中重视“黄金4小时”和“黄金24小时”的重要节点，尽量在节点前还原真相并用官方或主流媒体对外公布，避免事态扩大，使舆情危机进入高潮阶段而造成极大的影响。  如无法短期内完成，则要立即告知事情正在处理中，有时候态度比真 相更重要。而后也要尽快查清事情的真相和舆情的传递过程，并形成舆情报告对外公布。
3. 制作舆情分析报告  舆情反馈包括舆情发生初期的表态公告、处理过程中的及时反馈以及处理完成后的舆情报告公布。当网络舆情已经发生，网民已经重点关注，若是不及时反馈舆情处理进展，只会加剧网友对事件的各种揣测，而使舆情越走越偏。  将筛选出的精准信息进行分析，判断舆情事件的走向以及事件的影响力，制作成舆情分析报告。舆情分析报告应包括仔圆对当下舆情监测工作的汇报总结和舆情处置行动的提示与指导。   由于互联网信息量大，网络舆情监测员需利用舆情监测系统进行实时监测，从新闻、微博、论坛、贴吧等渠道获取相关的信息，储存到数据库。  信息获取后，需要对数据库的信息进行处理。运用舆情监测系统对时间、热度、强度、内容等方面的信息进行筛选，剔除不必基宴要的垃圾信息，然后自动过滤分类，最终获取有价值的信息。
● 舆情监测专员基本素养：
1. 把握媒体环境的变化  新媒体时代极大地提高了民众的参与性，网络舆情的广泛传播，使其影响力日渐提高，甚至成为政府单位、企业公司和名人个体决策的重要因素。网络舆情管理人员必须要随时监测媒体环境的动向，以便随时整合媒体传播在舆情处理中的重要作用。
2. 具有强烈的新闻敏感性  网络舆情管理人员要善于通过媒体渠道及时把握社会的变动和舆论走向。最大限度地接触与单位相关的信息，并对信息合理地筛选、评价和传播，保证提供的信息能够被媒体和公众接受。 
3. 善与媒体沟通合作  在网络舆情处理的工作中，管理人员接触最多的就是各类媒体。网络舆情处理中，需要通过各类媒体随时公布处理的过程。因此与媒体达成友好搏戚银良性的沟通合作，是网络舆情管理人员最重要的专业素养之一。 
4. 能有效引导舆情的走向  工作中，能对负面以及者虚假的舆情及时处理，发布正面、正确的观点，鞭挞虚假丑陋，打击谣言，向民众传递正能量，引导舆情的正面走向。  蚁坊软件认为网络舆情管理人员在处理舆情时，要把握温情比冷漠好，面对比回避好，主动比被动好，越早比越迟好，公开比掩盖好，负责比推卸好的基本原则。

Ⅸ 大数据如何创新应用在社会治理、民生服务、产业升级等领域

大数据促进我国经济社会创新发展

本文作者：工信部赛迪研究院互联网研究所 陆峰博士

近日，国务院印发《“十三五”国家信息化规划》，明确提出要建立统一开放的大数据体系，加强数据资源规划建设，构建统一高效、互联互通、安全可靠的国家数据资源体系，推动数据应用，强化数据资源管理，注重数据安全保护。

数据与煤炭、石油等能源资源一样，是国家基础性和战略性资源。近两年来，我国大数据产业生态体系不断完善，管理服务应用创新层出不穷，新服务、新模式、新业态不断涌现，为推进产业转型升级、创新社会治理模式、优化民生保障服务提供了重要保障，成为中国经济社会创新发展的重要驱动力。加快推进大数据在经济社会各领域创新应用，促进产业创新、管理创新、服务创新和治理创新，已经成为落实创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念重要抓手，成为推动中国经济社会创新发展重要途径。

一、大数据促进了产业发展模式创新，推动了产业转型升级和提质增效

一是大数据促进传统产业组织和运行模式创新，让传统产业研发设计、生产制造、物流运输、售后服务更加精准、高效和智能。基于客户需求反馈大数据的研发设计模式，有效解决了研发设计闭门造车问题，让企业研发设计更加具有针对性和导向性。物流大数据有效解决了物流运输信息不对称问题，让物流资源调度更加优化和智能，物流仓储、车辆、人员等物流资源利用更加匹配和高效。生产制造大数据解决了生产数据车间流动问题，让企业生产流线更加柔性化，有效支撑了个性化定制、体验式制造、网络制造等新型制造业态。远程运维、在线监测等大数据有效解决了大型机械装备售后管理和维修问题，加强了产品的全生命周期管理，实现了对产品故障提前智能预警，促进了维修资源的优化配置，显着缩短了维修周期。

二是大数据促进了新型信息服务业态的孵化，各领域大数据分析挖掘行业信息服务快速崛起。营销、征信、互联网金融等领域大数据信息服务的崛起，让产业经济发展更加高效、健康。营销大数据信息服务的发展，指导了企业商业规划，优化商业资源配置，提高商业营销效率，实现了精准营销。征信大数据信息服务的发展，有效解决了交易双方信用信息不对称问题，提高了交易可靠性保障，让商业活动发展更加守信和健康。互联网金融大数据信息服务的发展，缩减了互联网金融运营成本，降低了普惠金融的发展门槛，有效解决了中小企业短期资金缺口问题，对传统金融服务起到了有效补充。

三是大数据倒逼着信息通信技术加速创新，为我国信息通信产业实现后发赶超、由大变强提供了难得历史机遇。大数据技术倒逼着传统单机数据存储和计算分析模式向网络分布式存储和协同计算模式方向发展，对主机存储、网络传输、计算控制提出了新的要求，倒逼了存储、传输、计算等技术升级换代，为我国企业利用互联网产业发展契机，推进存储、传输、计算等技术自主可控提供了历史机遇。

二、大数据促进了社会治理模式创新，加速了国家治理能力和治理体系现代化

一是大数据提升了政府社会管理能力，基于大数据的社会管理模式让社会管理更加主动、精准、高效。城市管网、园林绿化、市容市貌等市政管理大数据的采集、挖掘和利用，加强了对城市基础运行部件的实时监控和智能管理，优化了市政管理资源的配置，促进了城市绿色、清洁、高效、安全运行。公路、铁路、地铁、水运、航空等交通大数据的采集、挖掘和利用，有效指导了道路交通规划，促进了交通运输资源配置优化，实现了对交通的实时疏导能力，提高了对交通事故的预判能力，更好地满足公众安全、高效出行需要。水灾、火灾、台风等应急救灾大数据的采集、挖掘和利用，提高了对灾难发生的预判能力，优化了救灾资源配置和调度，强化了灾难发展动向科学评估，促进了灾难损失的降低。城市规划大数据的采集、挖掘和利用，让城市居住和产业规划布局更加科学合理，实现了人口早晚合理潮汐流动，降低了城市交通拥堵，促进了城市宜商宜居和产城融合。

二是大数据提升了政府宏观调控能力，让宏观调控更加精准和科学。电子支付、移动支付、互联网金融等金融大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对金融运行精准掌控，提高了国家对金融运行的综合分析能力和金融调控的决策能力。电子商务大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对社会商贸活动运行状态的有效把控，促进了供需调控的精准化，为了推进供给侧改革、促进产业结构调整、优化产业布局提供了科学依据。煤炭、电力、石油等能源大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对全社会经济运行活跃性的有效评估，为推进节能减排、加强环境治理、优化产业政策提供了科学依据。

三是大数据提升了政府市场监管能力，强化线上线下一体化监管，实现事中监管和事前预防有机结合。煤矿、非煤矿山、烟花爆竹、石化冶炼、危化品等企业安全生产大数据的采集、挖掘和利用，提高了重点危险源企业安全生产在线监管水平，实现了对重点危险源风险的科学预判，有效防范了潜在事故和重特大事故发生，降低了安全生产事故发生概率。食品、药品等大数据的采集、挖掘和利用，强化了产品全生命周期监管，提高了产品的溯源能力，保障了涉及民生产品安全。银行、证券、外管等金融大数据的采集、挖掘、利用，强化了对洗钱、诈骗、非法集资、内幕操作等非法金融活动监管，有效防范了金融系统性风险的发生，保障了金融运行的稳定。金融、纳税、环保、行政处罚、刑事处罚等领域信用大数据的采集、挖掘和利用，促进了信用信息“全国一张网”建设，市场主体诚信档案、行业黑名单制度和市场退出机制逐步健全，强化了联合激励与惩戒机制，实现了让“守信者一路绿灯，失信者处处受限”。同时，大数据应用完善了政府市场监管机制，实现了让权力运行处处留痕，把执法权力关进了“数据铁笼”。

四是大数据提升了政府网络空间治理能力，网络社会治理更加高效、科学。网络舆情大数据的采集、挖掘和利用，提高了对网络社会关注焦点的即时发现能力，加强了对物理社会潜在燃点的研判，倒逼社会重要问题解决，为解决社会问题提供了有效的决策数据支撑和赢得宝贵时间窗口期。网络安全大数据的采集、挖掘和利用，强化了对网络安全态势的全面感知，提高了网络黑客攻击发现能力，完善了网络安全保障体系，提升了对网络空间的管控能力。

三、大数据促进了民生服务模式创新，提升了民生保障便民、利民和惠民水平

一是大数据促进了民生服务资源优化配置，以人为本发展理念得到更加充分落实。大众出行大数据的采集、挖掘和利用，促进了公共交通运输资源配置，提升对道路交通的实时诱导，实现让大众出行道路更加顺畅和换乘更加衔接。电、水、热、气、通信等服务大数据的采集、挖掘和利用，促进了服务资源的优化调度配置，让服务更加均衡协调。流动人口、老年人口、学前儿童、居住人口等大数据的采集、挖掘和利用，完善了流动人口计划生育、子女入学、医疗保障等服务，促进了医养、学前教育、生活服务等资源优化配置。

二是大数据提高了大众医疗卫生保障水平，构建起了人类生命新守护环。电子病历、居民健康档案、可穿戴智能健康设备数据等医疗卫生大数据的采集、挖掘和利用，提高医疗机构临床决策智能化水平和远程病人监控精准化水平，提升了卫生部门公共卫生和公众健康监控的效率，缩短科研机构医疗药品研发周期，为全社会防控大规模疫情发生、优化医疗资源配置、提高人的健康保障提供了有效的决策依据。

大数据正在深刻影响和改变世界发展，对产业发展、社会治理、民生服务带来影响才刚刚开始，应用前景非常宽广。牢牢把握科技革命历史机遇，率先抢占大数据发展先机，大力发展数据产业，推进大数据在经济社会各领域深入应用，完善大数据采集挖掘、存储传输、流通交易、安全保障等相关制度，充分释放数据资源红利，必将为中国经济社会创新发展注入新的发展动力，推动中国经济社会发展迈上新的发展台阶、开启发展新方位。

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Ⅹ 大数据时代，数据如何应用

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来卖耐健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在纯配迟互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融做李企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。