大數據在社交網路中的應用

❶ 大數據時代下的社交網路

大數據時代下的社交網路

互聯網的發展為社交網路的發展奠定了基礎，社交網路的發展同時也為讓互聯網的關系網越來越復雜，在這個需求背景下，就提出了一個社交圖譜的概念，也就是網路社交上表示人與人之間關系的網路圖譜,但是我們有沒有想到，其實社交圖譜也是大數據時代的一個產物。

FB的創始人扎克伯格就是提出了社交圖譜的概念，也讓他的網站獲得了成就，在大數據時代下的社交網路在對於用戶分類、用戶行為以及人際關繫上有更加明顯的表現力，通過這些用戶行為分析，可以時時刻刻與用戶之間進行互動看，也可以為用戶提供很多需要的信息和觀點。

最近很多社交網站也開始使用大數據了，進行網路的分析，從一些簡單的人際關系的分析，到與他們相關行為的數據分析，不管是對人還是對時間，可能彼此之間都有一些內在的聯系，因為社交網路時時都有動態在更新，根據這些信息來預測用戶接下來可能產生的行為，這個是社交圖譜也是大數據分析的目的之一，但是真的可以這么快就實現嗎?還是說只是天方夜譚，當然現階段的社交大數據還是處於探索階段，更好的潛能還在等待著被激發。

同時大數據技術的應用也使得社交網路的圖形分析有了更進一步的發展，伴隨著需求的不斷發展，數據的產生以及數據收集的難度越來越大，大數據分析工作也在不斷的增長，這也促進了大數據的分析實時性以及需求性都達到了一個新的高度，當然我們也不會滿足現階段的大數據規模，通過不斷的推動社交網路圖形化，大數據的復雜程度也會提升到下一個高度。

如果你對大數據有興趣，同時你對社交網路也有興趣，隨著大數據技術的不斷發展，在未來的很長一段時間里，將會有更多的組織從事這方面的研究和發展，社交網路圖形化的處理技術也會不斷發展。

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❷ 什麼是大數據，它有哪些用途

專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。
希望對您有所幫助！~

❸ 大數據技術的應用

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

❹ 結合實際大數據的應用體現在哪些方面

社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。大數據的價值主要就是，從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶口味或需求的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身。
簡單的說，如果我擁有了客戶大量的信息，我就能從收集到的信息中知道客戶的消費習慣和消費方向，通過這些數據分析出自身產品有哪些缺失，可以及時改變策略，而不是盲目的生產一些客戶並不喜歡的產品增加自身成本。大數據的核心價值就是，提升決策准確性，降低風險，提升運營精準度，降低成本。現在就讓我們通過一些案例來了解大數據在實際生活中的應用。
在醫療行業。通過一些技術企業能找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，能更好地分析病人的信息。在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
在能源行業。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
在汽車製造業。福特公司在產品的研發設計階段，大數據就已經對汽車的部件和功能產生了重要影響。比如，福特產品開發團隊曾經對SUV是否應該採取掀背式(即手動打開車後行李箱車門)或電動式進行分析。如果選擇後者，門會自動打開、便捷智能，但這種方式會影響到車門開啟有限的困惱。此前採用定期調查的方式並沒有發現這個問題，但後來根據對社交媒體的關注和分析，發現很多人都在談論這些問題。
在音樂方面。在車內聽的歌曲很可能反映你的真實喜好，Grace note就擁有此種技術。它採用智能手機和平板電腦內置的麥克風識別用戶電視或音響中播放的歌曲，並可檢測掌聲或噓聲等反應，甚至還能檢測用戶是否調高了音量。這樣，Grace note可以研究用戶真正喜歡的歌曲，聽歌的時間和地點。Grace note擁有數百萬首歌曲的音頻和元數據，因而可以快速識別歌曲信息，並按音樂風格、歌手、地理位置等分類。
像這樣的案例還有很多很多，涉及到了生活的方方面面，而且正在逐步滲透，由此可以看到大數據對我們生活產生的影響有多麼深刻。但是現在國內大數據技術正在發展階段，大數據人才非常緊缺，因此從大數據廣闊的未來前景和明朗自身的行業形勢都告訴我們，學習大數據，不光是自身這份技能對未來工作有很大的幫助，對企業來說也非常希望大數據能給企業帶來巨大的利益，對大數據人才的渴求度自然是持續高漲的。

❺ 大數據有什麼應用

主要由以下三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

❻ 大數據在互聯網用戶系統中的應用

大數據在互聯網用戶系統中的應用
但是對於今日的互聯網和移動互聯網，大數據的規模和應用深度早已不次於傳統的電信、民航等行業，甚至超過不少。因此筆者還是想寫些東西淺談一下互聯網的大數據應用，權當拋磚引玉，也希望更多的朋友參與交流和討論。
首先，第一篇想談一下互聯網的用戶系統。無論互聯網還是移動互聯網，本身具有很大的特性就是互聯，所以我們都可以稱之為互聯網，或者說移動互聯網是互聯網的一個子集和延伸。
在傳統的電信、民航、能源等行業，企業的客戶和主體用戶構成都是有身份ID的。比如電信行業中身份證登記的手機卡號，比如民航用戶乘坐航班登機的身份證或護照信息等，這些信息可以作為基本的用戶身份ID,便於企業對其用戶、客戶進行身份辨別，並對後續的用戶行為進行跟蹤和分析。傳統企業所存儲的用戶信息的很大優勢在於完整性，很多先天的比如姓名、性別、年齡甚至籍貫等真實的基礎身份信息都可以簡單獲得。而在互聯網上，用戶的訪問都是匿名的，即使用戶在接入互聯網的時候使用的登記信息是實名的，但那主要是提供給電信服務商和公共安全機構備案而用。普通的互聯網網站在用戶面前是完全透明的被"圍觀"的，這個狀況在web1.0 的主要產品--門戶網站中最為典型。到了web2.0 時代，互聯網開始變得互動起來，用戶從簡單的匿名瀏覽，變成了可以通過注冊身份參與信息的製造和流通。這個時候，誕生了這個時代在談的互聯網大數據應用中非常重要的一個非決定性條件--用戶身份系統。為什麼說是"非決定性條件"呢？因為，在這之前，大量的數據分析也是可以做的，但是由於對用戶缺乏身份缺乏甄別，因此數據分析能夠應用的場景和得到的數據都相對很有限，但並不代表不能做大數據分析。而web2.0的用戶身份系統誕生，則使互聯網某種程度上具有了和傳統行業同樣的用戶身份記錄系統，數據統計和分析都可以更精準和深入。其中，以騰訊QQ、新浪UC等PC桌面產品為代表的互聯網早期產品，應該是建立了互聯網更早的用戶身份系統，我們也可以看到這些系統在其後續的web產品鋪開時同樣被繼承了過來。
那麼，互聯網的用戶身份系統，一般都具有哪些信息呢？
打開任何一個網站，我們都可以看到注冊頁面需要填寫用戶名/email,性別，年齡 等基本信息。當然，不同的網站和互聯網產品有不同的用戶資料細化的程度。拿現在比較流行的幾款產品做比較，其他互聯網產品大多類似：1.新浪微博中用戶可以填寫自己的昵稱、頭像、真實姓名、所在地、性別、生日、博客地址、email、QQ/MSN、自我介紹、用戶標簽、教育信息、職業信息……；2.騰訊QQ客戶端上可以填寫頭像、昵稱、個性簽名、姓名、性別、英文名、生日、血型、生肖、故鄉、所在地、郵編、電話、學歷、職業、語言、手機……
看起來還真不少，那麼網站要用戶的這些信息會被幹嘛用呢？
這里筆者劉三德認為主要有以下幾點：1. 展示自我；2.作為唯一的身份ID用作用戶身份區別；3.搜索和推薦相關；4.網站自身可以做用戶分析和用戶行為跟蹤。展現自我放到第一位是因為這是從產品滿足用戶需求的角度決定的，用戶資料的首要任務就是為了作為用戶唯一的可識別身份標識展示自我。其次，搜索和推薦相關這一點筆者劉三德計劃在後續用專門的篇章來寫，此處簡單理解即可。最後一點，也就是本文所關注的一點，就是用用戶身份來做數據分析。涉及到的用戶分析主要維度為用戶資料和用戶行為。同樣，用戶行為也計劃在後續篇章專門來寫，本文著重討論一下用戶資料的分析。
可能行業內的一些文章和老前輩的觀點，數據首先要量大、其次要有高的復雜度，才可以稱為大數據。但筆者認為，大數據在一維的層次上不一定具有很強的復雜度，大部分是由最簡單的數據形式構成。就譬如用戶資料，一個網站如果有一千萬的注冊用戶，如果每個用戶的資料具有6個有效欄位，就是6000萬的有效數據。而將這6000萬的有效數據通過一層或者幾層簡單的統計疊加分析、交叉分析等，在計算上本身就具有了不小的復雜度。何況現今的互聯網產品，尤其社交類產品如FACEBOOK,騰訊QQ、新浪微博等動輒上億的注冊用戶，本身用戶系統就是一個非常具有價值的大數據。[page]
通過分析用戶系統可以得到什麼呢？
當然，用戶填寫的注冊資料中包含的資料，都是最基礎的分析數據。還是用數據說話，如下圖：

以上圖片來自互聯網
以上數據是第三方機構公布的，而且都是最簡單的一維數據，我們可以看到很多家網站的用戶資料對比（上面引用的部分數據來源也可為線上調查問卷等形式）。對於獨立的一個網站來說，用戶資料的分析當然只是局限在自己的網站范圍之內。進入互聯網web2.0時代以後，大家都開始更加重視用戶和用戶體驗，對於網站自身用戶的特徵進行分析，可以更好的網站的用戶特性分布，方便針對網站的用戶群特點更有針對性的進行對應的產品設計和研發。比如通過了解用戶的消費層次等，也可以更好的提供用戶消費相關展示和服務。
那麼，無用戶身份信息的互聯網是否不再大數據？--不用注冊的用戶身份系統的。
可能有的朋友會對這個話題存疑問，也可能有的朋友會驚恐，認為隱私泄露了，其實這里的應用也非常簡單。在類似傳統的web1.0 門戶類以展示為主的互聯網產品中，也是可以做數據的分析和挖掘的，而且也有比較成熟的方案。是否有朋友曾經經歷過以下場景：在網路上搜索汽車、查了半天汽車資料，一個小時以後再隨手打開的一個圖書閱讀網站上居然出現了"汽車廣告".其實，即使我們沒有在這些網站上注冊，網路等搜索引擎本身還是可以為用戶標識一個唯一的身份信息，雖然這個身份信息只是臨時的，可能有效期也只有幾天左右。但是，這依然是一種唯一的用戶身份，只不過是記錄的信息有限而已，但是仍然為用戶行為分析提供了很大的幫助。感興趣的朋友可以搜索"google adsense隱私政策" 進行相關了解，此處不在贅述。
用戶資料系統方便了一系列的大數據挖掘
除了傳統的互聯網桌面端和web端產品，最近幾年突飛猛進的移動互聯網以及終端應用，基本也都有完備的用戶信息系統。apple蘋果公司做了app store,迄今為止的應用下載次數突破250億次，而每一次的下載都需要使用唯一的用戶ID,通過分析，蘋果可能比你父母更加了解你想要什麼--這屬於用戶行為分析范疇，後續將專門討論。
總之，用戶身份和資料的分析是互聯網大數據分析中最基礎的分析，用戶身份系統在互聯網的大數據時代，為後續的用戶行為分析和對應的企業產品、服務設計提供了基石，也為更加深入的數據挖掘奠定了基礎。

❼ 大數據產業的實際應用有哪些

1、大數據產業的實際應用——數據記錄

有些數據記錄以模擬或數據的形式存在，但都是本地存儲的，不是公共數據資源，也不向互聯網用戶開放，如音樂、照片、視頻、監控視頻等音視頻資料。互聯網上不僅有海量的數據，而且正在以前所未有的數量被所有互聯網用戶共享。

2、大數據產業的實際應用——移動互聯網發展現狀

移動互聯網出現後，許多移動設備的感測器收集了大量用戶點擊行為的數據。IPHONE有三個感測器，三星有六個。它們每天生成大量的點擊數據，這些數據由某些公司擁有，還有大量的用戶行為數據。

3、大數據產業的實際應用——電子地圖

電子地圖,如黃金、網路、谷歌地圖,它產生大量數據流的數據,數據是不同於傳統數據,傳統的數據代表一個屬性或一個度量值,但數據流圖表示一個行為,一種習慣,流數據頻率分析後將會產生巨大的商業價值。基於地圖的數據流是一種過去不存在的新型數據。

4、大數據產業的實際應用——社交網路的發展現狀

進入社交網路時代後，網路行為主要是由用戶參與創造的，大量的互聯網用戶創造了大量的社交行為數據，這是前所未有的。它揭示了人們的行為和生活習慣的特點。

5、大數據產業的實際應用——電子商務

電子商務的興起產生了大量的在線交易數據，包括支付數據、查詢行為、物流運輸、購買偏好、點擊訂單、評價行為等，這是信息流和資金流數據。

6、大數據產業的實際應用——搜索引擎

傳統門戶網站轉向搜索引擎後，用戶的搜索行為和質疑行為收集了大量的數據。單位存儲器價格的下降也使存儲數據成為可能。

我們所說的大數據不同於過去的傳統數據。它的產生方式、存儲載體、存取方式、表現形式和來源特徵都不同於傳統數據。大數據更接近於某種群體行為數據，它是綜合數據、准確數據和有價值數據。

有哪些大數據產業的實際應用?這才是大數據工程師要抓住的機會，就自己的理解而言，大數據的業務應用，通過將數據擴展到解決方案，應該關注數據的“結構”和“維度”。你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，也可以點擊本站的其他文章進行學習。

❽ 互聯網＋到大數據＋旅遊業能在社交網路突圍

互聯網＋到大數據＋旅遊業能在社交網路突圍

今年流行「互聯網＋」概念，其實我認為「大數據＋」才是我們需要重視的思維，無論是企業還是消費者。大數據與廣告結合，產生更加精準的程序化廣告；與商超結合，帶來消費效率的提升和更多的利潤；與電影結合，能夠拍出更好更叫座的片子。而當大數據遇見旅遊，不僅能夠讓人們更好進行出行決策，還能促進旅遊目的地或企業進行更好的營銷決策。

做大數據是有門檻的，從數據的生產、存儲、挖掘到價值利用都有不同產業各方的參與。大數據，首先數據要足夠大才行，然後才是將原始數據進行加工、存儲、挖掘進而產生價值。許多公司想把整個鏈條打通，真正做到的卻極少。最近社科院發布了微博旅遊白皮書，其中有三個關於大數據的重要結論，對旅遊行業可能有重要的參考價值。作為大數據金礦的社交網路，能幫助旅遊行業在「互聯網+」時代突圍？

結論一：旅遊行業已經進入大數據時代

傳統旅行社的弊端在於無法對旅遊人群有精準的畫像，一錘子買賣較多。在線旅遊網站則積累了用戶大量旅遊交易數據和瀏覽數據，但對於背後的心裡動機及社會學分析卻是欠缺的。在社交時代，微博憑借海量的用戶生產內容，形成大數據，將旅遊行為進行前置，並對整個旅遊行業產生深遠影響。在自由行用戶成為主流的今天，用戶旅遊行為與本人身份屬性關聯更直接，旅遊相關行為在微博上的呈現更多、更實時，產生的數據更豐富、更真實。

白皮書指出，在線旅遊和旅遊O2O的發展，推動中國旅遊業進入「旅遊大數據」時代。大數據不但可以應用於旅遊消費者和市場研究，同時也是旅遊業開展精準營銷傳播的重要基礎和手段。作為國內最大的旅遊內容聚合和分享平台，微博成為旅遊大數據來源的「金礦」。數據顯示，微博上24%的用戶喜歡在微博上分享旅遊內容，28%的用戶會在微博上搜索旅遊目的地信息，81%的旅遊者會在出遊前查找攻略並受口碑影響。

微博也通過鼓勵旅遊達人在微博分享優質內容，以生產出更多優質的旅遊線上數字內容。今年6月微博與阿里旅行聯合舉辦#你不知道的旅行#活動，獲得超過2萬人次高質量長微博生產者參加，閱讀量超過12.67億。2015年「帶著微博去旅行」上線僅兩個月，旅遊達人發布旅行攻略就達到9000多篇，其中閱讀量超過10萬以上的就有158篇。而連續多年舉辦的#帶著微博去旅行#，活動舉辦第一年就吸引了7000萬人次參與，2014年參與人次接近1億。今年活動開展以來，用戶發布的旅行照片、旅行視頻、旅行攻略是去年同期的近3倍。微博龐大的旅遊數據為整個旅遊行業發展及旅遊決策依據奠定堅實的基礎。

結論二：微博大數據已經貫穿旅遊產業鏈

微博上旅遊用戶的規模龐大，這是微博大數據能夠連接旅遊產業鏈的前提。白皮書顯示，監測期內提及旅遊相關話題的微博用戶達到7708萬人，占同期微博活躍用戶的43.8%。用戶在微博提及旅遊話題的總次數為9.77億次，搜索次數為9928.3萬次，提及旅遊並簽到的總次數為1695.5萬次。年輕用戶是微博旅遊用戶的主流，82.7%的旅遊用戶年齡在15歲至30歲之間。此外，通過對微博用戶旅遊搜索的關鍵詞分析，可以挖掘出用戶關注度最高的景點。

大數據只有流轉起來才有價值。在旅遊興趣用戶規模龐大的基礎上，微博通過引導PGC用戶提供攻略和游記，以及旅遊目的地和相關企業開展微博營銷，正是在推動數據的流轉。各大旅遊目的地也開始充分意識到微博營銷重要性，紛紛開始建立和運營官方微博賬號陣地。截止今年7月，微博上旅遊行業賬號達到58888個，同比增長24.3%。主要旅遊目的地官方微博1689個，其中包括58個省級旅遊局官方賬號、820個市縣旅遊局官方賬號，國內184個5A景區和521個普通景區擁有官方賬號，全球共200個國家、地區旅遊局及景區景點開通了微博。白皮書還公布了國內各地區和海外旅遊社交資產排名。

用戶行為數據及旅遊目的地、旅遊機構社交數據就像一張旅遊全景圖，讓產業鏈各方信息對稱，看到自身的需求與供給的匹配，更加高效作出決策。微博觸發的這種「連接」使大數據的應用更便捷、效果更直接。微博已融入旅遊產業中的各個環節，成為唯一一個連接旅遊愛好者、旅遊達人、旅遊目的地、旅遊產業鏈的平台。

結論三：微博大數據與旅遊市場呈現明顯正相關

「大數據的核心就是預測。」維克托？邁爾？舍恩伯格在《大數據時代》中直接了當指出。微博上的大數據並不只是告訴你「現在是什麼」，而是通過分析與判斷、機器學習能力告訴你「未來有多大幾率是什麼情況」。而在旅遊行業，微博的這種大數據愈加有用。

從白皮書透露出的信息看，微博大數據的實用性已經得到驗證。微博上旅遊相關內容的熱度，與旅遊市場的熱度呈現明顯正相關。以搜索為例，用戶在微博搜索旅遊相關信息的高峰，基本上與暑期、五一和十一出遊高峰重合。在市場層面，北京市旅遊發展委員會數據顯示，去年冬季為旅遊淡季，相應的同期北京旅遊微博提及量也隨之下降。從今年4月開始每月旅客接待量提升，也伴隨著微博提及量的提升。

筆者認為，微博大數據的價值的應用還有很大發展空間。比如，根據網友搜索、目的地討論等數據，以及從時間緯度上的數據，可以對目的地旅遊營銷及旅遊出行安排產生較為准確的預期。這種前置的預期將對目的地旅遊營銷資源配比、旅遊人群出遊計劃等產生深刻的影響，並推動旅遊市場管理的預見性。比如十一前通過對微博上用戶數據的分析，預判熱點景區，為遊客出行提供參考，景區也有所准備，以防臨時爆堵的尷尬局面。

除旅遊行業外，微博也在電影、音樂、綜藝方面正在嘗試「大數據＋」，用戶在平台上產生的社交數據為娛樂業提供大量信息決策依據。當社交數據成為產業入口的前置，各行各業的變革即開始到來。在各垂直領域紛紛以「單點突破」為圖騰的時候，需要看到的是，大的平台正在以「大數據」為壁壘，以高屋建瓴之勢重新配置產業經濟。

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