傳統新聞大數據分析

❶ 大數據新聞與傳統數據新聞有哪些區別

大數據分析跟傳統的數據分析，到底有什麼區別？可能很多人覺得大數據分析非常神秘，但其實大數據分析並沒有那麼神秘。
大數據分析跟傳統的數據分析，到底有什麼區別？可能很多人覺得大數據分析非常神秘，但其實大數據分析並沒有那麼神秘。
第一、現在的大數據分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關系性的數據。而且往往是取一個很小的數據集，來對整個數據進行預測和判斷。但現在是大數據時代，理念已經完全改變了，現在的大數據分析，是對整個數據全集直接進行存儲和管理分析。
第二、以前的分析是小樣本分析，所以往往要用小樣本來預測整個數據全集的特性，這就決定了所採集的小樣本必須是高品質的，否則預測出來的結果就會出現很大偏差。現在的大數據分析，是對數據全集的分析，所以要對數據的一些噪音有一定的包容性。
第三、原先傳統的數據分析，是根據小樣本數據的分析對全局數據進行分析和預測。所以在整個預測分析過程中往往採用因果關系的推理過程。現在的大數據分析，因果關系並不是關注點，而是基於對整個數據全集的分析。對企業來說需要了解的是，關
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大數據時代的數據分析跟過去有什麼不同？
物聯中國 | 2014年02月21日
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大數據分析跟傳統的數據分析，到底有什麼區別？可能很多人覺得大數據分析非常神秘，但其實大數據分析並沒有那麼神秘。
大數據分析跟傳統的數據分析，到底有什麼區別？可能很多人覺得大數據分析非常神秘，但其實大數據分析並沒有那麼神秘。
第一、現在的大數據分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關系性的數據。而且往往是取一個很小的數據集，來對整個數據進行預測和判斷。但現在是大數據時代，理念已經完全改變了，現在的大數據分析，是對整個數據全集直接進行存儲和管理分析。
第二、以前的分析是小樣本分析，所以往往要用小樣本來預測整個數據全集的特性，這就決定了所採集的小樣本必須是高品質的，否則預測出來的結果就會出現很大偏差。現在的大數據分析，是對數據全集的分析，所以要對數據的一些噪音有一定的包容性。
第三、原先傳統的數據分析，是根據小樣本數據的分析對全局數據進行分析和預測。所以在整個預測分析過程中往往採用因果關系的推理過程。現在的大數據分析，因果關系並不是關注點，而是基於對整個數據全集的分析。對企業來說需要了解的是，關聯性的分析和規律性的特性。比如啤酒往往跟尿布的銷售同步上升，那麼在大數據的分析下，我們不需要了解為什麼啤酒和尿布的銷售量會同步增長，只需要知道尿布和啤酒是同步上升就可以了，基於這個結果，就可以制定很多商業策略和營銷手段。
第四、現在的數據往往是海量的，特別是很多新興的數據，很具有時效性，打破了原先數據先搜集、清洗、存儲、然後進行分析的滯後手段。很多分析的需求往往是實時的，需要邊採集，邊分析，這也是大數據分析的另一大特性。

❷ 大數據時代如何進行輿情分析

大數據輿情分析就是大數據分析的一種，輿情是民眾針對某一特定事件的態度、意見、情緒的綜合，通常具有時效性和廣泛性的特點，在政府以及商業領域應用比較廣泛，做好輿情分舉野析要關注數據源，分析的模型，分析工具的響應效率等幾個方面。

輿情分析必須依靠工具實改答緩現，在工具和方案選型的時候，要重視能否支持多類型多渠道的數據接入，比如新聞類API，爬蟲信息等等，要能夠支持自定義的分析模型創建，主題維度的定義等功能，同時還要注重效率和穩定性，支持即時查詢，響應，這樣才能迅速、准確的進行輿情分析。

此外做好輿情分析核模還要配合相關制度、人員等一系列保障措施，才能真正的實現輿情分析工作的落地實現。

❸ 簡述何為大數據分析，並簡單闡述大數據5v特性

大數據（big data），是指在可承受的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。

大數據5V特徵:

Volume(大體量):即可從數百TB到數十數百PB,並依據數據、整理、分析.

5Value(大價值):即大數據包含很多深度的價值,大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值

Veracity(准確性)、甚至EB的規模:即處理的結果要保證一定的准確性.

❹ 什麼是大數據，它對新聞業有什麼影響

什麼是大數據，它對新聞業有什麼影響？

答：（1）大數據及其特點

「大數據」（Big Data，Massive Datasets）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。

大數據具有4V特徵，即海量的數據規模（volume）、快速的數據流轉（velocity）、多樣的數據類型（variety）和價值密度低（value）四大特徵。

在互聯網行業中，大數據是指互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。目前，大數據技術已廣泛應用於電子商務、O2O、物流配送等領域，對新聞生產也產生了一定的影響。

（2）大數據對新聞報道的幫助

①提升新聞報道的質量。由於大數據能夠精準地檢測出確切的數據信息，不僅檢測范圍廣大，而且能夠呈現整體的事實並預測事件的發展趨勢。因此利用大數據技術，可以有效地檢測出媒體的報道方式和報道成果是否有缺陷。另外，新聞工作者可以藉助計算機網路技術，利用新聞媒體以及合作機構資料庫來挖掘大量的數據信息，進行深層次的數據挖掘，有了這樣的技術，媒體的新聞報道水準將得到有效的提升。

②准確預測新聞報道走向。未來新聞業務層面的一個發展方向是趨勢預測性新聞，以往新聞報道的選題更多來源於正在發生或已經發生的事實，如果媒體能夠廣泛藉助大數據技術來進行重大趨勢的預測與分析，那麼，它對 社會 的影響力就能得到提升。

③減輕新聞報道工作人員的工作量。大數據技術的靈活運用，催生了數據新聞和機器人寫作。數據新聞是將數據轉化為信息的一種新聞生產形式，表現形式以數據和圖表為主，這不僅大大增強了新聞報道的真實性、准確性和可說服性，還緩解了新聞報道人員的工作壓力。機器人寫作則是通過計算機對數據進行分析，按照新聞結構來對數據進行整理和自動撰寫，平均每分鍾就能夠生產出兩條新聞報道，這也為新聞報道撰稿人員分擔了不少的工作量。

④使新聞報道更能滿足受眾需求。一方面，新聞生產者和發布者通過對受眾的新聞閱讀行為進行大數據分析，可以找出影響受眾的各方面因素，使新聞報道的受眾定位更加准確；另一方面，大數據技術不僅對受眾的行為進行普遍化分析，而且還強調受眾的個性化特徵，從而促使媒體機構為受眾提供更加個性化的新聞報道和服務。

❺ 如何進行大數據分析及處理

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

❻ 什麼叫大數據分析 應用場景是什麼

大數據不管在現在還是未來都會影響著每1個人。同時，大數據會沖擊許多行業，如零售行業、醫療行業等，那麼什麼叫做大數據分析呢？

大數據分析含義是什麼

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。

大數據分析可以分為大數據和分析兩個方面。如今大數據已經經常出現在報紙新聞當中，但大數據與大數據分析並不是同一概念。假如沒有數據分析，再多的數據都只能是一堆儲存維護成本高而毫無用處的IT庫存。國外發達國家的大數據分析更注重分析，從分析出發去找數據，然後再有效地將從數據中得到的信息有效利用;而國內，對大數據的理解有失偏頗，盲目注重於大數據的採集而未能對收集到的數據有效利用，或許只是簡單的畫個圖表得出表層結論而已，難以對數據的深層價值進行深入挖掘。

大數據發展狀況

開源大數據

1. Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。

2. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。

一體機數據倉庫

IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。

大數據應用場景

一、金融行業

在金融行業，大數據廣泛利用，典型例子如美國銀行利用客戶的點擊數據集來給客戶量身定製服務等。其實中國，金融行業大數據的利用及展開也比較早，但過去大都是利用大數據解決問題。如今，金融行業中的大多數企業都建立了大數據平台，以此對金融行業的交易數據分別進行搜集和處理。

二、醫療行業

醫療行業坐擁大量的病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。對這些數據進行有效的整理和分析，將會給醫生和病人代理啊極大的幫助。在未來，藉助大數據平台，醫療行業可以更系統、更完全地搜集疾病的基本特點、患者病例和醫治方案等，建立起來針對各種疾病的資料庫，最大限度地幫助醫生進行疾病診斷。

三、農牧行業

農牧產品最大的困難就是不容易保存，因此公道地管控種植和養殖農牧產品對凳亮農、牧民來講非常重要。政府可以藉助大數據提供的消費能力和趨勢報告，來為農牧行業生產進行公道引導，根據需求最大化進行生產，以避免產能多餘而造成資源和社會財富的浪費。藉助大數據技術支持，可以實現農業的精細化管理和虧慎科學決策。具體操作：在大數據技術驅動下，結合無人機技術，農民就可以夠全面、快速地搜集農產品生長和病蟲害等信息。

四、零售行業

大數據愛零售行業的租用主要體現在：零售行業可以通過往客戶的購買記錄，了解客戶們的購買喜好，從而將客戶喜歡的，銷粗敬相乾的產品放到1起來增加產品銷售額。例如，將與清洗衣物相乾的化工產品如洗衣粉、消毒液、漂白劑等放到1起進行銷售。據調查，根據客戶對相干產品的購買記錄而重新整合、擺放的貨物將會給零售行業增加30%以上的產品銷售額。

❼ 大數據新聞與傳統數據新聞有哪些區別

1,大數據已經成為在IT業被廣泛應用的一個工具，其涉及領域非常廣泛，包括教育機構，企業，甚至政府機關，這些單位都會去在做自己的大數據平台。

5,其實大數據主要體現是還是其工具性，通常大數據是在雲計算底層平台，可以促進雲計算的服務更加有效，或者直接供給到需要服務的人手中。這就要求大數據要有高度的准確性和分析事物的合理性，只有這樣的數據，才是有用的。