有關大數據的新聞報道

Ⅰ 大數據分析資訊網站有哪些

數據觀(中國大數據產業觀察)，數據觀是一個大數據新聞門戶網站，專注大數據、大數據分析和大數據應用，同時涉及移動互聯網、徵信、雲計算等領域，為讀者提供專業的大數據信息交流平台。

艾瑞網(互聯網數據資訊平台)，艾瑞網聚合互聯網數據資訊，融合互聯網行業資源，提供電子商務、移動互聯網、網路游戲、網路廣告、網路營銷等行業內容，為互聯網管理營銷市場運營人士提供豐富的產業數據、報告、專家觀點、行業資料庫等服務，打造最具影響力的互聯網數據資訊聚合平台。

Ⅱ 多名儲戶被賦「紅碼」，鄭州如何坐實「大數據出問題」

根據河南省鄭州市的新聞媒體報道，有很多人的健康碼都被莫名其妙的變成了紅碼，想要坐實大數據出現問題，要從以下幾個方面去開展調查：

總體來說要想坐實大數據出現了問題要從根源入手，在結果沒有出來之前，不能隨意的下結論，確實有數據系統出現的問題要及時修改，有人為修改的行為也要交給相關部門處理。

Ⅲ 裡面有大數信息的新聞，雜志。急！！！！

構成一個人體需要500萬億個細胞， 一天有24小時即1440分鍾86400秒，一年有365天有8760小時525600分鍾31536000 秒，中國的土地面積960萬平方。

Ⅳ 數據新聞的功能與優勢

目前，在大數據新聞製作上已經積累了經驗的國際媒體有《衛報》《紐約時報》《華盛頓郵報》等，但它們也處於探索階段。通過對國內外代表性媒體的大數據新聞實踐進行研究，可以總結出大數據新聞的四個功能，即描述、判斷、預測、信息定製。
《衛報》網頁2012年1月5日發布了一個有關「阿拉伯之春」的大數據新聞報道。報道利用動態圖表，以時間軸為主線描述了自2010年12月一突尼西亞男子自焚至2011年12月的一年間，17個阿拉伯國家發生的一場政治運動。網民可以通過這個四維動態的報道，清楚地從宏觀到微觀，全面了解阿拉伯之春在不同國家的不同表現形式。圖表上方設置了時間的推拉按鈕，網民推拉到自己想觀看的時間點，可以清楚地看到相同時間點上不同國家發生的相關事件。畫面的下方是各個國家的標簽，網民也可以通過國家標記，來關注某個具體國家在縱向時間軸上的政治演變進程。不同的政治事件用不同顏色來標示：綠色為群眾性抗議活動，淺藍色為國際上的相關反應，黃色為政治事件，紅色為政權更替。如果網民想了解某個事件的具體內容，點擊不同顏色的標示，隨即獲取深度報道的鏈接。這種新聞報道方式，將涉及十幾個國家、時間跨度長達一年的復雜的「阿拉伯之春」，以明晰的動態方式呈現出來，純文字報道難以達到這樣的傳播效果。
大數據新聞還能夠描述那些看不見的短期過程，比如流言如何在社交網路上傳播。《衛報》通過追蹤分析260萬份推特內容，利用可視化動態圖表描述了從流言開始傳播到辟謠結束的整個過程。它也是以時間為軸，利用圓圈大小、顏色變化來描述整個過程，綠色的圈代表散布流言的推文，紅色的圈代表更正這個流言的推文，灰色的是中立的評價推文，黃色的是對流言持懷疑態度的推文。圈的大小代表了推文的影響程度，圈越大影響程度越大。如果想了解具體的內容，點到哪個圈，屏幕旁邊即刻呈現這個圈所代表的推文的發布者、發布日期、轉推人數等等信息。通過這個動態的演進過程，人們可以清楚地看到，社交網路並不像一般想像的那樣，是一味擴散虛假消息的場所。其實在假消息出現不久，社交網路上各種辟謠的消息就已經出現了。
從這兩個例子可以看出，大數據新聞的報道方式能夠在宏觀上對某個事件看得更加清楚與全面，事件復雜的演進過程以及這個過程中的各個方面，都能描述得直觀且有趣。 2011年8月，一個黑人穆斯林男子乘計程車在倫敦街頭遭到警方攔截，雙方發生槍戰，該男子當街死亡。兩天後，約300人聚集在倫敦市中心的警察局進行抗議，後來演變成持續多天的騷亂事件，抗議者引燃了汽車、商店和公交車。當天夜裡，倫敦其他地區也發生了類似襲警、搶劫、縱火等事件。一些媒體評論指出，這與貧富差距有關。英國首相卡梅倫接受采訪時，聲稱騷亂事件與貧富差距無關。
英國《衛報》記者利用大數據的分析結果，做了關於這一事件的系列報道，其中的一個報道主題，便是騷亂與貧困有沒有關聯。記者利用谷歌融合圖表，在倫敦地區地圖上標記出騷亂分子的居住地信息（黃色點）、實際發生騷亂的地點（灰色點），以及貧困地區分布（越偏紅色表示越貧窮）。根據這張倫敦市中心的圖，網民可以將圖擴展到整個大倫敦地區來看，也可以聚焦到具體的街區放大來看，觀察每個被標記的騷亂點的人流從哪裡來，到哪兒去，從而清楚地看到貧苦與騷亂之間存在的某種關聯。這種關系的表達，比起單純的文字報道來，表現清晰，說服力強。 2013年「十一」長假期間，九寨溝發生遊客大量滯留現象並引發群體性事件。如果新聞媒體或旅遊當局能夠在此前運用中國的局部大數據進行預測性報道，完全可以避免這樣的群體性事件發生。因為傳媒可以根據這方面的大數據，提前報道在哪個具體時間段內，有多少人從哪些地方前往九寨溝，其中男人、女人、老人、兒童各有多少等等。
這只是一個小例子，大數據能夠預測社會和人們日常生活中的各個方面。通過挖掘大數據，傳媒在技術上可以製作出可視化、互動式的圖表，告知很多事項。微觀的如流行疾病來襲、交通擁堵情況；宏觀的如經濟指數變動、某種社會危機的來臨等等。網路開辟了「網路預測」網頁，以「大數據，知天下」的口號推出，預測的產品有高考、世界盃、電影票房等等。它們後期准備上線的產品擴展到了更廣的領域，比如金融預測、房地產預測等等。 利用大數據的分析結果，滿足網民的信息個性化要求，是國外媒體的最新嘗試。例如Five thirty eight數據博客，在2014年5月23日新辟讀者來信專欄「親愛的莫娜」。其第一期開篇語闡釋的目的是：「我開這個專欄是為了幫助讀者回答一些生活中重要的或者嚴肅的問題，比如我是不是很正常、我處在世界的哪個地位層面等等，目的不是為了給讀者答疑解惑，不是告訴讀者應該做什麼和不應該做什麼。恰恰相反，我提供數據來解釋、描述你的經歷。」
綜觀這個專欄，讀者的提問五花八門，比較嚴肅的如：「美國有多少人從來沒有喝過一滴酒？」「美國有多少男性空乘人員？」也有比較私人的如：「我該多久換一次襪子？」「婚前同居會不會導致離婚」等等。專欄作者利用美國范圍內的大數據，即刻將分析結果告知當事人，但避免給出指導性意見，僅告知各種數據的分析結果，讓網民自己依照分析結果來處理自己面臨的問題。這個專欄與傳統的紙媒讀者來信專欄不同，不是通過星座、血型、生辰八字或偽裝成閱歷豐富的專家，來提供些心靈雞湯式的回答，只用數據來說話。
這種嘗試在媒體中並不少見。2011年，BBC廣播公司曾根據2012年政府的財政預算聯合畢馬威會計師事務所做了一個預算計算器，用戶只需要輸入一些日常信息，例如買多少啤酒，用多少汽油等，就能夠算出新的預算會讓你付多少稅，明年生活會不會更好。
根據用戶需求提供個性化的大數據服務，是未來的發展趨勢。這些報道有一個共性，媒體都致力於以用戶的需求為中心，利用大數據詮釋宏觀社會現象對用戶的影響，或者回答用戶困惑的問題。媒體可以精準定位，經過後台計算，按照用戶的接收習慣、工作習慣和生活習慣將服務推送到用戶眼前。

Ⅳ 大數據那些神奇或哭笑不得的案例

大數據那些神奇或哭笑不得的案例

互聯網時代每天都有巨量的數據產生，信息技術也隨之飛速發展。大數據已經滲透進我們生活的方方面面，其實我們也時時刻刻在接觸這些大數據帶給我們的服務。接下來我們看看那些大數據挖掘出來的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，於是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今，「啤酒＋尿布」的數據分析成果早已成了大數據技術應用的經典案例，被人津津樂道。
2數據新聞讓英國撤出伊拉克
2010年10月23日《衛報》利用維基解密的數據做了一篇「數據新聞」。將伊拉克戰爭中所有的人員傷亡情況均標注於地圖之上。地圖上一個紅點便代表一次死傷事件，滑鼠點擊紅點後彈出的窗口則有詳細的說明：傷亡人數、時間，造成傷亡的具體原因。密布的紅點多達39萬，顯得格外觸目驚心。一經刊出立即引起朝野震動，推動英國最終做出撤出駐伊拉克軍隊的決定。
3C罩杯都在新疆
淘寶數據平台顯示，購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好。其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸顏色中，黑色最為暢銷。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4QQ圈把前女友介紹給未婚妻
2012年3月騰訊推出QQ圈子，按共同好友的連鎖反應攤開用戶的人際關系網，把用戶的前女友推薦給未婚妻，把同學同事朋友圈子分門別類，利用大數據處理能力給人帶來「震撼」。
5首款「魔鏡」預知市場走向
在現在，「魔鏡」可以通過數據的整合分析可視化不僅可以得出誰是世界上最美的女人，還能通過價量關系得出市場的走向。在不久前，「魔鏡」幫助中石等企業分析數據，將數據可視化，使企業科學的判斷、決策，節約成本，合理配置資源，提高了收益。
6Google數字模型預測流感
2009年，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞彙，將之和美國疾病中心在2003年到2008年間季節性流感傳播時期的數據進行比較，並建立一個特定的數學模型。最終google成功預測了2009冬季流感的傳播甚至可以具體到特定的地區和州。
7數據文檔幫喬布斯延長生命
喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。
8大數據讓奧巴馬連任成功
2012年11月奧巴馬大選連任成功的勝利果實也被歸功於大數據，因為他的競選團隊進行了大規模與深入的數據挖掘。時代雜志更是斷言，依靠直覺與經驗進行決策的優勢急劇下降，在政治領域，大數據的時代已經到來；各色媒體、論壇、專家鋪天蓋地的宣傳讓人們對大數據時代的來臨興奮不已，無數公司和創業者都紛紛跳進了這個狂歡隊伍。
9大數據成功預測21項大獎
2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。
10購物數據預測高中生懷孕
明尼蘇達州一家塔吉特門店被客戶投訴，一位中年男子指控塔吉特將嬰兒產品優惠券寄給他的女兒——一個高中生。但沒多久他卻來電道歉，因為女兒經他逼問後坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨就是靠著分析用戶所有的購物數據，然後通過相關關系分析得出事情的真實狀況。
人類已進入大數據時代，國際數據公司的研究結果表明，近幾年全球產生的數據量高達數個ZB。基於這樣一個大數據的概念，我們會在各行各業，比如醫療行業，將迎來深度的行業變革，甚至顛覆性的變革。

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Ⅵ 新媒體遇上大數據　隱私保護仍是「痛點」

新媒體遇上大數據隱私保護仍是「痛點」_數據分析師考試

大數據並不是簡單地買幾台伺服器把數據存下來，而是要將大數據與實際接軌，突出工具化、服務化和實用化，讓大數據能解決具體問題。

新媒體在運用大數據過程中，一個非常關鍵的問題是隱私保護。在使用大數據過程中保護個人隱私，需要司法機關發布有效的法律判例，對侵犯隱私行為形成輿論壓力；同時要加強大數據隱私保護研究

7月9日，金磚國家領導人第七次會晤在俄羅斯烏法舉行。

當天，人民日報全媒體平台「烹」出一張圖解:《金磚國家大數據》。

這並非新媒體與大數據的第一次結合。

前不久由中國社會科學院發布的《中國新媒體發展報告(2015)》稱，中國新媒體已超越「跨行業」，初步呈現「全產業」發展新趨勢。移動化、大數據化和智能化的新媒體已成為具備高強滲透度的產業基因，可深度融合於經濟產業各領域之中。

專注研究新媒體與數據新聞的清華大學新聞與傳播學院教授沈陽認為，當前，大數據在新媒體中應用廣泛，貫穿於新媒體發展的各個方面。

大數據運用廣泛

人民日報全媒體平台發布的《金磚國家大數據》，只是近期新媒體運用大數據的一個例子。

早在大數據這一概念進入公眾視野不久，便有媒體將大數據運用於新聞報道之中。

2014年春運期間，互聯網上就出現了一張可以呈現國內春節人口遷徙實況的地圖，這張盡顯中國春運遷徙實景的圖片更是登上央視《新聞聯播》進行權威盤點。自從春運開始，這張地圖多次被電視、報紙等媒體引用，成為用數據解讀春運狀況的一個樣本。據稱，這是國內首個運用大數據播報國內春節人口遷徙實況的地圖。

相較於電視、報紙等傳統媒體，新媒體對大數據的運用更加頻繁，作為新媒體代表之一的「澎湃新聞」便是如此:今年2月，「澎湃新聞」出品了《大數據告訴你，梅西的右腳現在有多恐怖》；3月，《落馬老虎大數據:除「軍虎」外，69人共花兩千多年入省部級》「走」下生產線。

在沈陽看來，將大數據應用於報道內容，只是新媒體運用大數據的一個方面。

在與《法制日報》記者交談過程中，沈陽列出了新媒體「遇上」大數據的多個「場景」:在做新媒體功能研發時，哪些要素需要增強、哪些需要減弱，可以運用大數據分析進行修正；在策劃選題時，可以通過大數據分析篩選出哪些話題關注度高、最熱門；在內容推送過程中，可以利用大數據對用戶興趣進行分析並梳理出來；新聞發出後，受眾有哪些評論、轉發多少、分享情況，這些都可以通過大數據獲得結果；即便是在廣告投放環節，也可以通過大數據分析、預判廣告與用戶是否匹配、廣告對新媒體品牌價值是否會有影響。

「大數據貫穿於新媒體的各個方面。」沈陽說。

「完美」並非絕對

盡管大數據很重要、很管用，但沈陽很早就發現，「大數據，沒有看起來那麼美」。

「數據真實性是一個不可迴避的問題。目前，水軍、僵屍粉、刷閱讀量等情況都有存在，這在一定程度上給數據提供了虛假成分。」沈陽說，不過，從宏觀上講，可以控制這些虛假成分。

如何控制「水分」?沈陽舉例說，在統計微博粉絲時，可以將范圍縮小至帶V的粉絲，因為帶V粉絲造假成本高；如果要更精準的數據，可以進一步縮小范圍，如近期活躍的帶V粉絲。「當然，這樣篩選數據會面臨高成本的問題」。

沈陽在早期的研究中還關注到大數據的另外兩個問題:樣本代表性和相關性誤差。

沈陽認為，我們不可能搜集到全數據，而與大數據相關的形容詞往往是大規模、精準、細化，在調用如此「完美」的數據時，如何注意情景和樣本的適用性是一個問題。正如網路民意與現實民意的討論，微博不代表網路，網路不代表社會，朋友圈也是小圈子，跳出圈子看世界不容易，切勿陷入相同的悖論。在選樣、測量、誤差校正不盡如人意時，好數據將劣化，大數據將虛化。

相關性誤差，則更偏向於技術。沈陽認為，在要素構成簡單的情景中，可以利用大數據，基於一定演算法和模型對變數元素進行相關性分析。然而，在復雜系統中，僅有相關性解釋還不夠，易走偏。比如一個明顯不對的結論:一個城市的網頁數越高，其網路形象就越好。雖然數據統計證實了網頁數和網路形象存在一般的正相關，但忽略了負面事件帶來的網頁量爆發等，因此結論也是不科學的。相關性要真正體現在數據之間、數據與真實事件影射的現象之間、真實事件的客觀聯繫上。

「大數據並不是簡單地買幾台伺服器把數據存下來，而是要將大數據與實際接軌，突出工具化、服務化和實用化，讓大數據能解決具體問題。」沈陽說。

隱私保護日益突出

基於多年研究大數據的心得，沈陽認為，新媒體在運用大數據過程中，一個非常關鍵的問題是，隱私保護。「目前，隱私保護問題越來越突出」。

此前，《法制日報》記者在參加一次論壇時，工信部相關部門一名負責人曾表達這樣的觀點:大數據時代到來後，隨著互聯網技術及其應用的發展，大數據、雲計算技術方式的使用，個人信息的價值不斷被挖掘、被使用，但是安全保護是一個很大的問題。

工信部相關部門這名負責人認為，大數據時代的個人信息安全面臨三大問題。

「一個問題是數據未經授權被搜集，這種情況發生得比較多。」工信部相關部門這名負責人說，第二個問題是超出范圍使用。所謂超范圍使用，是指企業通過一定的所謂合法的形式拿到個人信息，但是拿到以後使用信息的目的、用途以及范圍，並非信息權利主體所熟知。這種情況包括，當互聯網對一些數據信息進行更進一步或者深層挖掘時，這種挖掘在一定程度上有可能侵犯了權利主體的權益。因為互聯網企業之前可能告訴權利主體，獲取信息是基於特定的目的或者在特定范圍內使用，但是進一步挖掘就有可能觸犯了約定。第三個問題是數據保存。曾有網路社區存儲的幾千萬用戶信息被黑客拿到後轉賣給第三家，最後造成信息濫用。

在新媒體廣泛使用、深度挖掘大數據的時代，如何保護公民隱私?

工信部相關部門這名負責人提出了一個觀點:信息保護人人有責。

「在信息安全保護方面，很重要的一點在於，權利人自身要加強保護意識。」工信部相關部門這名負責人說，現在，不管是要求政府部門監管，還是要求司法機關動起來，一個重要前提是人人保護信息，這樣才可能使信息保護問題得到根本解決，否則只靠公權力機關單方面去做是沒有用的。當然，在提倡人人保護信息的同時，執法保護也是一個很重要的方面。

在沈陽看來，在使用大數據過程中保護個人隱私，一方面需要司法機關發布有效的法律判例，對侵犯隱私行為形成輿論壓力；另一方面要加強大數據隱私保護研究。

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Ⅶ 高校用大數據演算法為新生匹配室友！大數據選室友，靠譜嗎

據新聞報道，今年開學，成都大學的2022級新生在學生公寓的選擇上使用了大數據演算法，從性格、習慣、偏好等多個維度匹配人員分配。具體來說，就是讓新生提交一個調查問卷，問卷內容涵蓋了一個學生在宿舍里可能遇到的各種情況，綜合起來後進行統一的分配。比如，吸煙的學生可以住一個宿舍，等等。

從這個角度來說，大學從多個維度幫學生匹配室友，雖然看起來是為學生考慮，想讓他們拉近跟舍友的關系，但也有些縱容的嫌疑。大學里可以慣著，等到了社會上，還有誰慣著他們呢？

所以，我覺得靠大數據來選宿舍並不是太靠譜，可能更多是個噱頭吧。

Ⅷ 改變世界的第四種力量—大數據

改變世界的第四種力量—大數據

世界著名未來學家托夫勒曾說改變這個世界的力量有三種暴力、知識、金錢，而如今我們的世界正在被第四種力量改變，那就是大數據！

—— 題記

也許你不知道什麼是大數據，但是你一定發現了當你打開常用的瀏覽器之後網頁上的推薦內容很多都是你曾經瀏覽過的，或者是你比較感興趣的，這就是大數據。前幾天某報紙有一篇文章說我們網購的假貨跟大數據有關，所有的茅頭都指向了大數據，覺得是大數據「出賣」了自己，據說我們的消費記錄，購買記錄，單價記錄，將作為發貨參考數據被系統識別，如果你一直都買低價位或者高仿的東西，發貨系統就會給你發假貨或者高仿。然而，真的是大數據的錯么？大數據莫名其妙就成了「背鍋俠」，或許你還沒有弄懂大數據的核心是什麼。

大數據不管應用在哪個行業它的核心都是通過技術來獲知事情發展的真相，最終利用這個「真相」來更加合理的配置資源。具體來說，要實現大數據的核心價值，還需要前兩個重要的步驟，第一步是通過「眾包」的形式收集海量數據，第二步是通過大數據的技術途徑進行「全量數據挖掘」，最後利用分析結果進行「資源優化配置」。說白了，大數據最終的落地就是資源優化配置。所以諸位剁手黨們此刻還飛奔在路上的假貨和大數據無關！大數據只是客觀的還原「真相」，幫用戶准確進行數據分析和消費定位而已，你買的假貨還真賴不到大數據頭上。

俗話說無風不起浪，大家之所以覺得是被大數據「坑」了，很大程度上是不了解大數據造成的「誤解」。接下來我們從實際案例出發給大家介紹一下大數據的應用。比如天機APP，它就是一款純粹的大數據理念下的追蹤軟體。我們來看看天機是怎麼利用大數據進行資源的優化配置的，它跟傳統資訊軟體又有哪些不同之處呢？

首先，在海量的資訊中通過眾多的渠道進行數據收集，在收集數據完成之後通過語義分析、數據整合、碎片加工等自主研發的核心技術對所有抓取的數據進行分門別類。接著，利用大數據特有的途徑對已經篩選過的資訊進行更深層次的數據挖掘，探索數據傳播軌跡的發展方向，以及各類媒體對事件的態度。最後，根據不同的用戶需求，對資訊進行合理的配置，准確的把資訊及時推送到不同的客戶端。在完成初次資源配置以後，時刻關注這些信息的發展狀況，不間斷的進行更新，直到用戶自己選擇終止對這類信息的需求。那麼應用了大數據的天機和別的資訊軟體比較有什麼不同點呢？

對於用戶來說，普通的資訊軟體就是新聞的搬運工，它的主要作用就是把新聞從網頁上搬運到一個APP客戶端集中起來，方便用戶的閱讀。在天機的客戶端，用戶不需要搬運過來的新聞，只要輸入關鍵詞，瞬間就能獲取全網所有的相關資訊，因為有大數據為依託，完全擺脫了「搬運工」的稱號，它的唯一理念就是追蹤，最大的功能按鈕也是追蹤，未來的資訊趨勢是讓所有的用戶參與到資訊的傳播過程中來，而天機做到了，它也慢慢的改變了人們的生活方式。

毫無疑問在互聯網大數據時代，周圍無時無刻不在充斥著各種各樣的信息。比如，微信上分享的干貨軟文、某電商的年度大促信息、某旅行社的國外團購報名打折事宜.......

時間太緊，雜事太多，都會讓你無法專注去閱讀一條完整的信息，導致效率低下。

▲半分鍾原則

以每天早上要閱讀的新聞為例：

作為一個上班族你每天早上起來的第一件事就是用盡量少的時間瀏覽睡著的八小時發生了什麼事情，如果你不想上班遲到的話，你的閱讀時間只有幾分鍾而已。

所以你在打開手機上的資訊軟體的時候，需要考慮「是否能在五分鍾之內讀完新聞？」

?若能，打開你手機上的資訊APP，快速閱讀

在打開了手中的資訊軟體的情況下，你可以很自信的對碎片化的資訊進行有目的的閱讀和吸收，然後決定在接下來的這一天你需要持續關注的新聞有哪些，在頭腦中做個簡單的過濾就好！在天機的客戶端，甚至不需要五分鍾就能完成對信息的篩選和接收，從清單到資訊圈只需要半分鍾就能夠了解所有資訊！

?若不能，你只能錯過你在睡著的八個小時這個世界發生的一切

但是，對天機的用戶來說，不會發生早上起來錯過新聞這樣的事！

▲追蹤清單

當你在打開天機的一瞬間，相當於開啟了一個大型資料庫級別的資訊源，追蹤清單會溫和的提醒你上一次你關注的話題有哪些新的動態，你可以選擇打開也可以選擇忽略。

▲追蹤按鈕

低調的主題追蹤功能，在瞬間為你准備好了大家都在看的新聞，源源不斷的新鮮新聞通過大數據輸送到了不同的用戶客戶端，絕對不會讓用戶錯過什麼。

▲資訊圈

想要最快的瀏覽新聞，打開天機的資訊圈，裡面已經追蹤好了所有前一秒發生的新聞，讓用戶體驗最好的是當打開資訊圈的時候，並沒有被各大門戶網站的新聞刷屏，而是各種渠道的高質量有效資訊（因為天機獲取新聞的原則是以資訊本身的價值為標準的，而不是按門戶網站的排名來抓取）。對百分之九十的用戶來說，打開資訊圈一分鍾之內閱讀到的新聞就能滿足他們對信息的需求。

▲天眼以報道統計為基礎精確的計算出所有媒體最近七天對該話題的報道量，報道比例按照按照媒體性質劃分出報道的比例，以報道數量排行為結果導向展示了排名前五的媒體，從不同的角度體現了一篇新聞的閱讀價值、重視程度、以及報道熱度。

▲傳播軌跡以時間為順序，以媒體為核心，用軌跡的形式在現了一條新聞的全部生命過程。突破了新聞的局限性和告別的籠統概念的傳播。

這就是天機，在把大數據追蹤運用到極致以後，又很自然的回歸到了資訊軟體的本質使命。毫不誇張的說在北上廣深這些經濟和互聯網技術最發達的地區，百分之八十的人都在使用天機APP。與此同時，天機的4.2版本一上線就被賦予了很多的贊譽和期望，它的具體使用方法也因為人群的不同而千人千樣。在業界人士看來，這款APP最大的價值在於：讓大數據的夢想不止於空想，讓大數據在資訊界的應用有了落地點，澄清了人們對大數據的「誤會」讓更多人在了解什麼是大數據的同時也享受到了追蹤帶來的愉快閱讀體驗！

現在大家應該明白了網購買到的假貨真的跟大數據無關，那些覺得是大數據出賣自己的，大概是本末倒置了！大數據只是一個忠實的記錄著，它會客觀的分析所有的真相。你之所以會在網購時買到假貨，是因為那些貨本身就是假的，畢竟給你發貨的是人而不是大數據！而被我們「誤會」的大數據正在被應用到越來越多的行業，它的力量正在改變我們的世界！

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Ⅸ 十大令人震驚的大數據真相

十大令人震驚的大數據真相

如今，「大數據」是科技界當之無愧的熱詞，圍繞著它有眾多的新聞和炒作。最近的研究顯示，2013年，全球范圍內花費在大數據上的資金就高達近310億美元。這項研究預測，這個數字將會持續增長，到2018年將會達到1140億。當然，有關大數據的新聞也不全都是事實，這其中存在著許多誇張的宣傳，很多企業經營者並不了解大數據的實質，他們也並不清楚為何大數據花費如此之高。

盡管全球各地正想舉辦關於大數據的學術研討會和商業論壇，但這個出現在新時代的科技名詞仍有很多方面不為人所知。簡單來說，大數據是指在互聯網時代，每天都在持續穩定增加的海量數據，這些數據的量十分巨大，能夠幫助我們了解這個世界。如果你想走近「大數據」，了解「大數據」，那就可以看看199IT發布的有關大數據的真相吧。

1、全球數據的90%產生於過去2年內。

2、當前數據產生的速度非常快，以今天的數據生產速度，我們可以在2天內生產出2003年以前的所有數據。

3、行業內獲取並且存儲的數據量每1.2年就會翻一番。

4、到2020年，全球數據量將由現在的3.2ZBytes變為40ZBytes(1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB)。

5、僅Google一家搜索引擎，每秒就處理4萬次搜索查詢，一天之內更是超過35億次。

6、最近的統計報告顯示，我們每分鍾在Facebook上貢獻180萬次贊，上傳20萬張照片。與此同時，我們每分鍾還發送2.04億封郵件，發送27.8萬推文。

7、每分鍾大約有100小時的視頻被傳上類似YouTube這樣的視頻網站。更有趣的是，要花費15年才能看完一天之內被傳到YouTube上的全部視頻。

8、AT&T被認為是能夠用單一資料庫存儲最多數據量的數據中心。

9、在美國，很多新的IT工作將被創造出來以處理即將到來的大數據工程潮，而每個這樣的職位都將需要3個額外職位的支持，這將會帶來總計600萬個新增工作崗位。

10、全球每分鍾會新增570個網站。

這一統計數字至關重要，也具有顛覆性。這就是10大令人驚奇的大數據真相，你震驚了嗎?全球企業應該更加關注大數據的不同方面，因為處理這些大數據已經成為這個時代的重中之重。

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Ⅹ 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。