大數據新聞報道案例

Ⅰ 關於大數據應用有什麼例子

• 大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。

• 大數據應用案例之：醫療行業

• Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，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。

• 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

• 大數據應用案例之：能源行業

• 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。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。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的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。

• 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。

Ⅱ 有哪些大數據分析案例

如下：

1. 大數據應用案例之：醫療行業

1）Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，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。

它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

2）大數據配合喬布斯癌症治療

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。

2. 大數據應用案例之：能源行業

1）智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。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。

通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的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。

2）丹麥的維斯塔斯風能系統(Vestas Wind Systems)運用大數據，系統依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，分析出應該在哪裡設置渦輪發電機，事實上這是風能領域的重大挑戰。在一個風電場20多年的運營過程中，准確的定位能幫助工廠實現能源產出的最大化。

為了鎖定最理想的位置，Vestas分析了來自各方面的信息：風力和天氣數據、湍流度、地形圖、公司遍及全球的2.5萬多個受控渦輪機組發回的感測器數據。這樣一套信息處理體系賦予了公司獨特的競爭優勢，幫助其客戶實現投資回報的最大化。

3. 大數據應用案例之：通信行業—通過大數據分析挽回核心客戶

法國電信-Orange集團旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬頻固網供應商，希望有效的途徑來准確預測並解決客戶流失問題。

他們決定進行客戶細分，方法是構建一張「社交圖譜」- 分析客戶數百萬個電話的數據記錄，特別關注 「誰給誰打了電話」以及「打電話的頻率」兩個方面。「社交圖譜」把公司用戶分成幾大類，如：「聯網型」、「橋梁型」、「領導型」以及「跟隨型」。

這樣的關系數據有助電信服務供應商深入洞悉一系列問題，如：哪些人會對可能「棄用」公司服務的客戶產生較大的影響?挽留最有價值客戶的難度有多大?運用這一方法，公司客戶流失預測模型的准確率提升了47%。

4、大數據應用案例之：零售業—大數據幫零售企業制定促銷策略

北美零售商百思買在北美的銷售活動非常活躍，產品總數達到3萬多種，產品的價格也隨地區和市場條件而異。由於產品種類繁多，成本變化比較頻繁，一年之中，變化可達四次之多。

結果，每年的調價次數高達12萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組成了一個11人的團隊，希望透過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高定價的准確度和響應速度。

定價團隊的分析圍繞著三個關鍵維度：

1）數量：團隊需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費者的購買記錄，從客戶不同維度分析，了解客戶對每種產品種類的最高接受能力，從而為產品定出最佳價位。

2）多樣性：團隊除了分析了購買記錄這種結構化的數據外，他們也利用社交媒體發帖這種新型的非結構化數據。由於消費者需要在零售商專頁上點贊或留言以獲得優惠券，團隊利用情感分析公式來分析專頁上消費者的情緒，從而判斷他們對於公司的促銷活動是否滿意，並微調促銷策略。

3）速度：為了實現價值最大化，團隊對數據進行實時或近似實時的處理。他們成功地根據一個消費者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專櫃的他/她即時發送優惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。

透過這一系列的活動，團隊提高了定價的准確度和響應速度，為零售商新增銷售額和利潤數千萬美元。

5、大數據應用案例之：網路營銷行業（SEM）

很多企業在做SEM的過程中，都有這樣的感觸：每年都會花費大量的預算在SEM推廣中，但是因為關鍵詞投入產出無法可視化，常常花了很多錢卻不見具體的回報。

在競爭如此激烈的SEM市場中，企業需要一個高效的數據分析工具來盡可能地幫企業優化SEM推廣，例如BDP，來幫企業節省不必要的支出，提升整體的經營績效。

企業可藉助數據平台提供的網路營銷整合解決方案，打通各個搜索引擎營銷（SEM）、在線客服系統和CRM系統，營銷競價人員無需掌握復雜的編程技術，簡單拖拽即可生成報表，觀察每一個關鍵詞的投入和產出，分析每一個頁面的轉化，有效降低投放成本。

通過BDP實況分析數據，可以快速洞悉對手關鍵詞的投放時段、地域及排名，並對其進行可視化的分析，實時監控自己和競爭對手的投放情況，了解對手的投放策略，支持自定義設置數據更新的時間點、監控頻次和時段，及時調整策略。知已知彼，才能百戰不殆。

6、大數據應用案例之：電商行業

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾經淘寶平台顯示，中國女性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%。

雖然淘寶數據平台不能代表一切，但是結合現實來看，這個也具有普遍的代表性，只能感慨中國女性普遍size。在文胸顏色中，黑色最為暢銷，黑色絕對是百搭，每個女性必備。

從省市排名，胸部最大的是新疆妹子。這些數據都對於文胸店鋪而言是很好的參考，為店鋪的庫存、定價、款式選擇等策略都有奠定數據基礎。

7、大數據應用案例之：娛樂行業

微軟大數據成功預測奧斯卡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。

總的來說，大數據的終極目標並不僅僅是改變競爭環境，而是徹底扭轉整個競爭環境，帶來新機遇，企業需要應勢而變。企業只有認識到這一點，使用合適的數據分析產品、聰明地使用和管理數據，才能在長期競爭中成為終極贏家。

Ⅲ 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 大數據應用案例有哪些

案例如下：

1、交通大數據暢通出行

交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。近年來，我國的智能交通已實現了快速發展，許多技術手段都達到了國際領先水平。交通的大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器數據來了解車輛通行密度，合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活數據來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。

2、教育大數據因材施教

在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。利用數據來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關系、探索學生缺課與成績的關系。

3、環保大數據對抗PM2.5

在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實早就在使用大數據業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察數據。收集完畢後，NOAA會匯總大氣數據，海洋數據，以及地質數據，進行直接測定，繪制出復雜的高保真預測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預報的參考數據。

大數據特點

1、大容量

例如，IDC最近的報告預測到2020年，世界數據量將擴大50倍.目前，大數據的規模仍然是不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從數十TB到數PB不同.簡單來說，存儲1PB數據需要2萬台配備50GB硬碟的PC.此外，各種意想不到的來源可以產生數據。

2、多樣性

數據多樣性的增加主要是由於網路日誌、社交媒體、網路檢索、手機通話記錄、感測器網路等數據類型。

3、高速

高速描述的是數據創建和移動的速度.在高速網路時代，通過實現軟體性能優化的高速計算機處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢.企業不僅要知道如何快速創建數據，還要知道如何快速處理、分析和返回用戶，以滿足他們的實時需求。

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 簡述身邊大數據成功案例並且用了哪些大數據的數據達到什麼效果

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：
「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

Ⅶ 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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Ⅷ 普利策獎獲獎作品《雪崩》為什麼引起新聞界震動

中國人民大學新聞學院的陳力丹教授和向笑楚、穆雨薇同學最近就去年獲得普利策新聞特稿獎作品《雪崩：特納爾溪事故》（Snow Fall：The Avalanche at Tunnel Creek）進行了專題討論。該作品報道了16名滑雪愛好者遭遇雪崩的經過，在報道技術上顛覆了傳統報紙的新聞呈現方式，把文字、音頻、視頻、動漫、數字化模型（DEM）、衛星模型聯動等集成，發表在《紐約時報》的網站上。引起關注的當然不是報道的內容，而是它將各種網路傳播的新技術運用於報道新聞。
陳力丹：《雪崩》到底是怎樣一個報道？為什麼後續會引起大量關注和褒貶不一的評價？從新傳播技術對傳統新聞報道影響的角度看，未來新聞報道的形態將向哪個方向發展？《雪崩》是否能夠代表未來新聞報道的發展方向？這里請兩位同學對此做專題討論。向笑楚同學用文字介紹這一新型新聞作品的特徵和展現方式，穆雨薇同學則論證這一作品的問世帶來了怎樣的影響。
向笑楚：《雪崩》的展現方式與製作團隊
打開這個作品的新聞網頁，呈現在眼前的首先是全屏循環播放的積雪滾落下山坡的視頻，往下滑動頁面，文字穿插於視頻、照片和信息圖之間。顛覆性的新聞呈現方式背後，是整個新聞製作團隊之間的默契配合，因此這個普利策特稿獎不單屬於組織者約翰·布蘭奇（John Branch），還應該屬於整個團隊。這個新聞獎不同於一般的獎項，它引起新聞界的震動，使未來新聞的形態和發展方向，以及新聞報道如何跟進新傳播技術的應用等問題被再次提上日程，出現了比以往更為激烈的討論。
2012年12月20日《紐約時報》推出特別報道《雪崩：特納爾溪事故》。這是一件完全孕育於新媒體技術的新聞作品，它先在《紐約時報》網站上發表，6天之內就收獲了350萬次頁面瀏覽，3天後才在印刷版報紙中刊出。該獎評審委員會在頒獎詞中絲毫不掩飾對於它的喜愛：「《雪崩》對遇難者經歷的記敘和對災難的科學解釋使事件呼之欲出，靈活的多媒體元素的運用更使報道如虎添翼。」可見，除了高水平的寫作、原汁原味的內容、連貫統一的行文，融合了多媒體的「三維特稿」才是記者約翰?布蘭奇和他的團隊帶給讀者們的最大驚喜。
提供多媒體交互的現場感體驗，是這部作品的顯著特色。它報道的是發生於2012年2月19日美國史蒂文斯?帕斯滑雪場的一場災難，包括6部分驚心動魄的故事，集合了新聞事件回顧、滑雪者的罹難口述、雪崩的科學原理等多個視角。全景地圖、采訪視頻和音頻、交互圖片與知名滑雪者的傳記在該作品中有機地融為一體，形成了一個又一個小的視覺高潮。
點開《雪崩》報道首頁，一大幅雪山的動態畫面立刻映入眼簾，寒風吹過雪山，白雪飄飄令人寒意頓生。畫面空白處顯現報道標題「Snow Fall：The Avalanche at Tunnel Creek——By John Branch」，好似大幕拉開，電影即將上演。隨著游標向下拖拽頁面，全篇特稿徐徐展開，伴隨著視頻、動畫和圖片集錦均勻流暢地嵌入行文之中，整體感覺簡潔大方，自然不生硬。在表現滑雪者逃生時，讀者眼前出現了一個全真模擬雪崩發生現場的動畫，甚至還可以聽到大雪球沿山坡滾下時發出的咆哮聲，情景逼真令人凝神屏息。
作品還有一處很細心的設計：在每位采訪對象出現後，就會在網頁的右邊出現以該人物頭像為標志的背景信息框，點擊即可了解這個人的具體信息，包括他們的年齡和職業。筆者認為，這正是新聞專業主義在新媒體環境下的獨特呈現。新聞報道的專業性很大程度上依賴於「報道信源」的精準無誤，而強調被采訪對象的信息正是以一種更為生動和直觀的方式來凸顯這種專業意識。
更為神奇的是，《雪崩》網頁還會根據讀者滑鼠瀏覽動作的快慢，自動調整視頻的播放速度和對應內容，真正實現了實時互動。如果讀者十分喜愛這個作品，便可以通過網站頂端的社交媒體鏈接進行分享。一位名為「Cal」的網友評論道：「這個作品太打動人了，我對它的喜愛難以言表。感謝記者約翰，你為我們帶來了媒介融合的強烈心靈撞擊。我已將鏈接分享給所有愛好滑雪的朋友。」
的確，在影音、圖片、視頻和動畫的交織行進中，讀者已不知不覺閱讀完近1.8萬字的特稿。稍微感到枯燥乏味的時候，這些多媒體元素都能將讀者重新吸引回特稿上面。讀者已經不是在看新聞，而是以更加直接的方式觸碰新聞，以身臨其境的狀態感知事實。聽其音，觀其形，《雪崩》為用戶提供了獨一無二的用戶體驗。
《雪崩》的製作團隊顛覆了傳統的新聞報道組織模式，它由十幾人組成，分為3個小團隊，分別是采寫組、多媒體製作組和技術發布組。采寫組以記者約翰·布蘭奇為核心，輔助他進行報道的還有體育主編喬?塞克斯頓等6人。多媒體製作組由圖形主管史蒂夫·都依內斯（Steve Duenes）帶領傑米利?懷特（Jeremy White）等5人組成。技術發布組的架構與多媒體製作組相仿，由數字設計副主管安德魯?庫尼曼（Andre Kueneman）帶領艾倫?麥克萊恩（Alan Mclean）等4名成員協作完成。
《雪崩》製作團隊打破了以往傳統媒體中從記者到執行主編的垂直型的采編架構，代之以全新的「分組互動寫作模式」——采寫組、多媒體製作組和技術發布組缺一不可，這可以看作是編輯部為了應對新媒體沖擊而進行的生產方式的變革。變革後的編輯部能夠更好地滿足受眾多元化的閱讀需求，媒介融合下的新聞生產力大幅度提高。筆者認為，普利策新聞獎不應只頒給記者約翰·布蘭奇一人，而應頒給整個團隊。
此外，製作團隊的大數據新聞生產也值得關注。該事故發生後，在推特（Twitter）和臉譜（Facebook）上迅速發酵，關於救援進度、天氣狀況、遇難生還名單、雪崩的科學知識等，被迅速轉發、評論和分享。製作團隊通過數據扒取和挖掘工具（即利用大數據），通過對熱點話題和關鍵詞的搜索，獲得了大量的數據，從中分析出受眾的關注點、知識盲點分別是什麼，隨後才著手策劃這個新聞專題，非常有針對性。
《紐約時報》對於發行渠道也進行了創新，他們率先將「雪崩」轉製成電子書，一本賣2.99美元，其原版內容均為《紐約時報》的優質新聞報道。網站前期大量的點擊和瀏覽為紙質報紙和電子書的銷售做了宣傳和鋪墊，後者更像是對於網站內容的實體化珍藏版本。《雪崩》似乎成了一塊可以墾荒的孕育著無窮商業價值的寶地，知名技術博客Gigaom.com創始人奧姆?馬利克（Om Malik）提出更大膽的想法：「為何不在特稿當中植入雪橇和羽絨服的廣告呢？」
穆雨薇：關於《雪崩》的褒貶不一的評價
《雪崩》為沉寂已久的傳統媒體走出困境帶來了新的生機。當很多報社都將網路媒體當成紙質媒體的復製品時，《雪崩》對此做出了突破性的表率，它並非簡單地將文字、圖片、視頻拼湊在一起，而是真正實現了「報網融合」，通過流暢的連接和敘事，將事故發生的背景、過程、後續處理以及每個當事人的口述娓娓道來。《紐約時報》的圖像主管史蒂夫?都依內斯接受記者采訪時說，他們一直在嘗試對《紐約時報》網站重新設計，開創更多類似於「雪崩」的項目，將多媒體元素整合在故事當中，形成一個連貫的框架。《雪崩》的成功證明了互聯網的交互性和用戶體驗，都是紙質媒體所無法媲美的，這也能夠讓許多紙媒從業者開始重視網路新聞媒體的巨大潛能。美國新聞主編協會（ASNE）稱它「為在線報道樹立了新標准」。科技博客創始人奧姆?馬利克興奮地稱：「《紐約時報》的管理層真該賭一把：斥資2500萬美元打造100個類似『雪崩』的項目吧！」
但也有很多人對《雪崩》持質疑態度，認為它不能代表未來網路新聞的發展方向，很可能只是曇花一現的新聞奢侈品。《大西洋月刊》撰文寫道：「雪崩不會是新聞產業的將來，它僅僅是一個創新罷了，而並沒有為新聞報道帶來徹底變革。」
對於這一新聞作品的質疑，大致可分為以下三種：
其一，過於高昂的製作成本讓媒體人望而生畏。《紐約時報》拒絕透露《雪崩》的製作成本，但有傳聞稱花費了25萬美元，因此被戲稱為只有《紐約時報》這種「高帥富」媒體才能玩得起的奢侈品，而該項目能否實現收支平衡仍是未知數。全球著名媒體與軟體公司Atavist就曾有過失敗經歷，他們先於《紐約時報》兩年嘗試製作多媒體故事，每個故事同樣售價2.99美元，但最後因為入不敷出而停止該項目。
其二，類似《雪崩》的作品很容易讓讀者陷入審美疲勞。《雪崩》之所以能夠轟動一時，是因為別具一格的多媒體呈現方式吸引了讀者的眼球。但互動式的製作模板很容易被模仿，新鮮勁過了，讀者的興趣度也會降低。Scroll Kit公司［3］的聯合創始人科迪?布朗僅用一小時就復制了另一個版本的雪崩，這還引發了一場與《紐約時報》的版權糾紛。[4]而且在瀏覽《雪崩》時，讀者更傾向沉迷於變幻莫測的多媒體元素而非特稿本身，這不得不說是一種遺憾。
其三，《雪崩》的策劃耗時半年，這有損新聞的時效性和新鮮性。陳力丹教授定義「新聞是對客觀發生的、具有新聞價值的事實的敘述」[5]，從這個角度來看，《雪崩》這個作品不能嚴格算作新聞作品，更像一個由新媒體精心打造的藝術品。但筆者認為，對《雪崩》的這點質疑或許有失偏頗，它的各方面價值被忽略了。事實上，讀者們能通過這篇特稿了解到雪崩發生的原理、可能出現的雪崩情況以及自救措施。《雪崩》不僅是一個好看的花瓶，而且是一則以公眾利益為出發點的報道，為以後傳統的新聞報道形態提供了可資借鑒的思路、方法和技術手段。
我們正處在一個信息爆炸的時代，人們越來越傾向在有限的時間內獲取更多的信息，這使得信息變得短小而精悍，也讓現代人的閱讀走入了碎片化，正如美國經濟學家赫伯特·西蒙（Herbert Simon）所言：「信息消耗的是接收者的注意力。」我們本以為讀者面對著長篇累牘、含義深刻的新聞特稿早已喪失了耐心，而《雪崩》則讓傳統新聞人看到了創新和變革的希望。「內容為王」固然應當繼續被奉為圭臬，而玩轉多媒體似乎也成為生存下去的必備法寶。未來充滿著挑戰，正如《大西洋月刊》的評價，雖然《雪崩》已經在新聞作品的內容生產上實現了漂亮的飛躍，但依靠發行和廣告的傳統盈利模式的禁錮仍沒有被突破。新聞界能否「雪崩」出更多具有顛覆意義的新聞產品？一切尚待觀察。
陳力丹：中國的傳統媒體能從《雪崩》的成功中獲得什麼？
在網路新媒體的沖擊下，傳統媒體如何應對已是現在的熱門話題。歷史上新的媒介形態沖擊原有媒介形態的事情已經很多了，但是這一回不是一些媒介形態是否替代另一些媒介形態的問題，而是不同媒介形態的有機融合。我們較多的傳統媒體只是簡單地以建立自己的網站來應對新媒體的挑戰，這顯然是無效的。
這里介紹的獲獎新聞作品《雪崩》，就我國傳媒的觀念認識和技術水平來說，並非可以直接搬過來，不過我們從中應看到觀念上與外國同行的差距。觀念不解放，即使有錢也做不出像樣的作品。新華社前些日子做了一部不亞於《雪崩》的作品《三北防護林》專題片，由於軟體技術上的實力不夠，靠巨大的人力、物力一點一滴地堆上去精工細作，花費天文數字的錢，做出來很好看，但沒有新聞時效，技術上無法推廣。
現在新聞報道的新媒體方式已經多樣化了，但我國傳媒這方面的創新還很少。《雪崩》整體上我們難以效仿，但每一類具體的表現方式，我國的傳統媒體都是可以在網上呈現的，問題在於我們想到了嗎？關於某一連續性事件的網上四維（立體空間+縱向時間）報道模式、網上新聞圖片的游戲報道方式、新聞「眾包」或「眾籌」的采訪模式，在外國已有不少成功的案例，而在我國的傳媒界目前尚沒有看到。
每當我們看到人家的關於新聞報道的最新樣式之後，不能總是驚嘆一番，而要給自己提出問題：我們為什麼沒有想到，為什麼在創新思路上總是跟不上？目前至少可以做的是：看到人家的最新報道方式後，想一想在已有的條件下，我們能夠借鑒哪些？例如「大數據」，這個詞我們說了不少了，其實真正運用大數據進行新聞報道的傳媒案例很少。我們在技術上是可以做到的，問題在於我們的傳媒人在既定的報道模式中安閑慣了。
今年春運和春節期間，央視與網路配合，通過電視新聞展現了春運、春節期間全國人民生活生產中各種類型的大數據。例如當下全國鐵路運輸中最熱、次熱的鐵路線在哪裡，乘坐火車的人的年齡、性別結構，甚至當下春節年夜飯吃什麼、春節紅包發放特點、多少人春節相親、多少人過節陪父母、商圈的熱力圖、煙花燃放情形等全國宏觀圖景，以往我們是無法即刻、精確地獲悉的。所以，每年傳媒關於春運和春節的報道，充斥大同小異的情感個案，連報道者自己都覺得厭煩了，何況受眾呢。現在通過網上大數據，可以輕而易舉地即時獲悉，電視台再以形象化的動畫方式加以即時、宏觀而精確的展現和報道。然而，除了今年央視《晚間新聞》節目在春運和春節期間集中採用了大數據外，至今幾個月了也沒見到新聞報道中再有什麼新思路、新動作。想不到，還能談得上做到嗎？
通過觀看《雪崩》，應該想到很多、學到很多。

Ⅸ 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：

「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

Ⅹ 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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