传统新闻大数据分析

❶ 大数据新闻与传统数据新闻有哪些区别

大数据分析跟传统的数据分析，到底有什么区别？可能很多人觉得大数据分析非常神秘，但其实大数据分析并没有那么神秘。
大数据分析跟传统的数据分析，到底有什么区别？可能很多人觉得大数据分析非常神秘，但其实大数据分析并没有那么神秘。
第一、现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代，理念已经完全改变了，现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。
第二、以前的分析是小样本分析，所以往往要用小样本来预测整个数据全集的特性，这就决定了所采集的小样本必须是高品质的，否则预测出来的结果就会出现很大偏差。现在的大数据分析，是对数据全集的分析，所以要对数据的一些噪音有一定的包容性。
第三、原先传统的数据分析，是根据小样本数据的分析对全局数据进行分析和预测。所以在整个预测分析过程中往往采用因果关系的推理过程。现在的大数据分析，因果关系并不是关注点，而是基于对整个数据全集的分析。对企业来说需要了解的是，关
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大数据时代的数据分析跟过去有什么不同？
物联中国 | 2014年02月21日
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大数据分析跟传统的数据分析，到底有什么区别？可能很多人觉得大数据分析非常神秘，但其实大数据分析并没有那么神秘。
大数据分析跟传统的数据分析，到底有什么区别？可能很多人觉得大数据分析非常神秘，但其实大数据分析并没有那么神秘。
第一、现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代，理念已经完全改变了，现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。
第二、以前的分析是小样本分析，所以往往要用小样本来预测整个数据全集的特性，这就决定了所采集的小样本必须是高品质的，否则预测出来的结果就会出现很大偏差。现在的大数据分析，是对数据全集的分析，所以要对数据的一些噪音有一定的包容性。
第三、原先传统的数据分析，是根据小样本数据的分析对全局数据进行分析和预测。所以在整个预测分析过程中往往采用因果关系的推理过程。现在的大数据分析，因果关系并不是关注点，而是基于对整个数据全集的分析。对企业来说需要了解的是，关联性的分析和规律性的特性。比如啤酒往往跟尿布的销售同步上升，那么在大数据的分析下，我们不需要了解为什么啤酒和尿布的销售量会同步增长，只需要知道尿布和啤酒是同步上升就可以了，基于这个结果，就可以制定很多商业策略和营销手段。
第四、现在的数据往往是海量的，特别是很多新兴的数据，很具有时效性，打破了原先数据先搜集、清洗、存储、然后进行分析的滞后手段。很多分析的需求往往是实时的，需要边采集，边分析，这也是大数据分析的另一大特性。

❷ 大数据时代如何进行舆情分析

大数据舆情分析就是大数据分析的一种，舆情是民众针对某一特定事件的态度、意见、情绪的综合，通常具有时效性和广泛性的特点，在政府以及商业领域应用比较广泛，做好舆情分举野析要关注数据源，分析的模型，分析工具的响应效率等几个方面。

舆情分析必须依靠工具实改答缓现，在工具和方案选型的时候，要重视能否支持多类型多渠道的数据接入，比如新闻类API，爬虫信息等等，要能够支持自定义的分析模型创建，主题维度的定义等功能，同时还要注重效率和稳定性，支持即时查询，响应，这样才能迅速、准确的进行舆情分析。

此外做好舆情分析核模还要配合相关制度、人员等一系列保障措施，才能真正的实现舆情分析工作的落地实现。

❸ 简述何为大数据分析，并简单阐述大数据5v特性

大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

大数据5V特征:

Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB,并依据数据、整理、分析.

5Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值

Veracity(准确性)、甚至EB的规模:即处理的结果要保证一定的准确性.

❹ 什么是大数据，它对新闻业有什么影响

什么是大数据，它对新闻业有什么影响？

答：（1）大数据及其特点

“大数据”（Big Data，Massive Datasets）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据具有4V特征，即海量的数据规模（volume）、快速的数据流转（velocity）、多样的数据类型（variety）和价值密度低（value）四大特征。

在互联网行业中，大数据是指互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。目前，大数据技术已广泛应用于电子商务、O2O、物流配送等领域，对新闻生产也产生了一定的影响。

（2）大数据对新闻报道的帮助

①提升新闻报道的质量。由于大数据能够精准地检测出确切的数据信息，不仅检测范围广大，而且能够呈现整体的事实并预测事件的发展趋势。因此利用大数据技术，可以有效地检测出媒体的报道方式和报道成果是否有缺陷。另外，新闻工作者可以借助计算机网络技术，利用新闻媒体以及合作机构数据库来挖掘大量的数据信息，进行深层次的数据挖掘，有了这样的技术，媒体的新闻报道水准将得到有效的提升。

②准确预测新闻报道走向。未来新闻业务层面的一个发展方向是趋势预测性新闻，以往新闻报道的选题更多来源于正在发生或已经发生的事实，如果媒体能够广泛借助大数据技术来进行重大趋势的预测与分析，那么，它对 社会 的影响力就能得到提升。

③减轻新闻报道工作人员的工作量。大数据技术的灵活运用，催生了数据新闻和机器人写作。数据新闻是将数据转化为信息的一种新闻生产形式，表现形式以数据和图表为主，这不仅大大增强了新闻报道的真实性、准确性和可说服性，还缓解了新闻报道人员的工作压力。机器人写作则是通过计算机对数据进行分析，按照新闻结构来对数据进行整理和自动撰写，平均每分钟就能够生产出两条新闻报道，这也为新闻报道撰稿人员分担了不少的工作量。

④使新闻报道更能满足受众需求。一方面，新闻生产者和发布者通过对受众的新闻阅读行为进行大数据分析，可以找出影响受众的各方面因素，使新闻报道的受众定位更加准确；另一方面，大数据技术不仅对受众的行为进行普遍化分析，而且还强调受众的个性化特征，从而促使媒体机构为受众提供更加个性化的新闻报道和服务。

❺ 如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

❻ 什么叫大数据分析 应用场景是什么

大数据不管在现在还是未来都会影响着每1个人。同时，大数据会冲击许多行业，如零售行业、医疗行业等，那么什么叫做大数据分析呢？

大数据分析含义是什么

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

大数据分析可以分为大数据和分析两个方面。如今大数据已经经常出现在报纸新闻当中，但大数据与大数据分析并不是同一概念。假如没有数据分析，再多的数据都只能是一堆储存维护成本高而毫无用处的IT库存。国外发达国家的大数据分析更注重分析，从分析出发去找数据，然后再有效地将从数据中得到的信息有效利用;而国内，对大数据的理解有失偏颇，盲目注重于大数据的采集而未能对收集到的数据有效利用，或许只是简单的画个图表得出表层结论而已，难以对数据的深层价值进行深入挖掘。

大数据发展状况

开源大数据

1. Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

2. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。

一体机数据仓库

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

大数据应用场景

一、金融行业

在金融行业，大数据广泛利用，典型例子如美国银行利用客户的点击数据集来给客户量身定制服务等。其实中国，金融行业大数据的利用及展开也比较早，但过去大都是利用大数据解决问题。如今，金融行业中的大多数企业都建立了大数据平台，以此对金融行业的交易数据分别进行搜集和处理。

二、医疗行业

医疗行业坐拥大量的病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。对这些数据进行有效的整理和分析，将会给医生和病人代理啊极大的帮助。在未来，借助大数据平台，医疗行业可以更系统、更完全地搜集疾病的基本特点、患者病例和医治方案等，建立起来针对各种疾病的数据库，最大限度地帮助医生进行疾病诊断。

三、农牧行业

农牧产品最大的困难就是不容易保存，因此公道地管控种植和养殖农牧产品对凳亮农、牧民来讲非常重要。政府可以借助大数据提供的消费能力和趋势报告，来为农牧行业生产进行公道引导，根据需求最大化进行生产，以避免产能多余而造成资源和社会财富的浪费。借助大数据技术支持，可以实现农业的精细化管理和亏慎科学决策。具体操作：在大数据技术驱动下，结合无人机技术，农民就可以够全面、快速地搜集农产品生长和病虫害等信息。

四、零售行业

大数据爱零售行业的租用主要体现在：零售行业可以通过往客户的购买记录，了解客户们的购买喜好，从而将客户喜欢的，销粗敬相干的产品放到1起来增加产品销售额。例如，将与清洗衣物相干的化工产品如洗衣粉、消毒液、漂白剂等放到1起进行销售。据调查，根据客户对相干产品的购买记录而重新整合、摆放的货物将会给零售行业增加30%以上的产品销售额。

❼ 大数据新闻与传统数据新闻有哪些区别

1,大数据已经成为在IT业被广泛应用的一个工具，其涉及领域非常广泛，包括教育机构，企业，甚至政府机关，这些单位都会去在做自己的大数据平台。

5,其实大数据主要体现是还是其工具性，通常大数据是在云计算底层平台，可以促进云计算的服务更加有效，或者直接供给到需要服务的人手中。这就要求大数据要有高度的准确性和分析事物的合理性，只有这样的数据，才是有用的。