有关大数据的新闻报道

Ⅰ 大数据分析资讯网站有哪些

数据观(中国大数据产业观察)，数据观是一个大数据新闻门户网站，专注大数据、大数据分析和大数据应用，同时涉及移动互联网、征信、云计算等领域，为读者提供专业的大数据信息交流平台。

艾瑞网(互联网数据资讯平台)，艾瑞网聚合互联网数据资讯，融合互联网行业资源，提供电子商务、移动互联网、网络游戏、网络广告、网络营销等行业内容，为互联网管理营销市场运营人士提供丰富的产业数据、报告、专家观点、行业数据库等服务，打造最具影响力的互联网数据资讯聚合平台。

Ⅱ 多名储户被赋“红码”，郑州如何坐实“大数据出问题”

根据河南省郑州市的新闻媒体报道，有很多人的健康码都被莫名其妙的变成了红码，想要坐实大数据出现问题，要从以下几个方面去开展调查：

总体来说要想坐实大数据出现了问题要从根源入手，在结果没有出来之前，不能随意的下结论，确实有数据系统出现的问题要及时修改，有人为修改的行为也要交给相关部门处理。

Ⅲ 里面有大数信息的新闻，杂志。急！！！！

构成一个人体需要500万亿个细胞， 一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000 秒，中国的土地面积960万平方。

Ⅳ 数据新闻的功能与优势

目前，在大数据新闻制作上已经积累了经验的国际媒体有《卫报》《纽约时报》《华盛顿邮报》等，但它们也处于探索阶段。通过对国内外代表性媒体的大数据新闻实践进行研究，可以总结出大数据新闻的四个功能，即描述、判断、预测、信息定制。
《卫报》网页2012年1月5日发布了一个有关“阿拉伯之春”的大数据新闻报道。报道利用动态图表，以时间轴为主线描述了自2010年12月一突尼斯男子自焚至2011年12月的一年间，17个阿拉伯国家发生的一场政治运动。网民可以通过这个四维动态的报道，清楚地从宏观到微观，全面了解阿拉伯之春在不同国家的不同表现形式。图表上方设置了时间的推拉按钮，网民推拉到自己想观看的时间点，可以清楚地看到相同时间点上不同国家发生的相关事件。画面的下方是各个国家的标签，网民也可以通过国家标记，来关注某个具体国家在纵向时间轴上的政治演变进程。不同的政治事件用不同颜色来标示：绿色为群众性抗议活动，浅蓝色为国际上的相关反应，黄色为政治事件，红色为政权更替。如果网民想了解某个事件的具体内容，点击不同颜色的标示，随即获取深度报道的链接。这种新闻报道方式，将涉及十几个国家、时间跨度长达一年的复杂的“阿拉伯之春”，以明晰的动态方式呈现出来，纯文字报道难以达到这样的传播效果。
大数据新闻还能够描述那些看不见的短期过程，比如流言如何在社交网络上传播。《卫报》通过追踪分析260万份推特内容，利用可视化动态图表描述了从流言开始传播到辟谣结束的整个过程。它也是以时间为轴，利用圆圈大小、颜色变化来描述整个过程，绿色的圈代表散布流言的推文，红色的圈代表更正这个流言的推文，灰色的是中立的评价推文，黄色的是对流言持怀疑态度的推文。圈的大小代表了推文的影响程度，圈越大影响程度越大。如果想了解具体的内容，点到哪个圈，屏幕旁边即刻呈现这个圈所代表的推文的发布者、发布日期、转推人数等等信息。通过这个动态的演进过程，人们可以清楚地看到，社交网络并不像一般想象的那样，是一味扩散虚假消息的场所。其实在假消息出现不久，社交网络上各种辟谣的消息就已经出现了。
从这两个例子可以看出，大数据新闻的报道方式能够在宏观上对某个事件看得更加清楚与全面，事件复杂的演进过程以及这个过程中的各个方面，都能描述得直观且有趣。 2011年8月，一个黑人穆斯林男子乘出租车在伦敦街头遭到警方拦截，双方发生枪战，该男子当街死亡。两天后，约300人聚集在伦敦市中心的警察局进行抗议，后来演变成持续多天的骚乱事件，抗议者引燃了汽车、商店和公交车。当天夜里，伦敦其他地区也发生了类似袭警、抢劫、纵火等事件。一些媒体评论指出，这与贫富差距有关。英国首相卡梅伦接受采访时，声称骚乱事件与贫富差距无关。
英国《卫报》记者利用大数据的分析结果，做了关于这一事件的系列报道，其中的一个报道主题，便是骚乱与贫困有没有关联。记者利用谷歌融合图表，在伦敦地区地图上标记出骚乱分子的居住地信息（黄色点）、实际发生骚乱的地点（灰色点），以及贫困地区分布（越偏红色表示越贫穷）。根据这张伦敦市中心的图，网民可以将图扩展到整个大伦敦地区来看，也可以聚焦到具体的街区放大来看，观察每个被标记的骚乱点的人流从哪里来，到哪儿去，从而清楚地看到贫苦与骚乱之间存在的某种关联。这种关系的表达，比起单纯的文字报道来，表现清晰，说服力强。 2013年“十一”长假期间，九寨沟发生游客大量滞留现象并引发群体性事件。如果新闻媒体或旅游当局能够在此前运用中国的局部大数据进行预测性报道，完全可以避免这样的群体性事件发生。因为传媒可以根据这方面的大数据，提前报道在哪个具体时间段内，有多少人从哪些地方前往九寨沟，其中男人、女人、老人、儿童各有多少等等。
这只是一个小例子，大数据能够预测社会和人们日常生活中的各个方面。通过挖掘大数据，传媒在技术上可以制作出可视化、交互式的图表，告知很多事项。微观的如流行疾病来袭、交通拥堵情况；宏观的如经济指数变动、某种社会危机的来临等等。网络开辟了“网络预测”网页，以“大数据，知天下”的口号推出，预测的产品有高考、世界杯、电影票房等等。它们后期准备上线的产品扩展到了更广的领域，比如金融预测、房地产预测等等。 利用大数据的分析结果，满足网民的信息个性化要求，是国外媒体的最新尝试。例如Five thirty eight数据博客，在2014年5月23日新辟读者来信专栏“亲爱的莫娜”。其第一期开篇语阐释的目的是：“我开这个专栏是为了帮助读者回答一些生活中重要的或者严肃的问题，比如我是不是很正常、我处在世界的哪个地位层面等等，目的不是为了给读者答疑解惑，不是告诉读者应该做什么和不应该做什么。恰恰相反，我提供数据来解释、描述你的经历。”
综观这个专栏，读者的提问五花八门，比较严肃的如：“美国有多少人从来没有喝过一滴酒？”“美国有多少男性空乘人员？”也有比较私人的如：“我该多久换一次袜子？”“婚前同居会不会导致离婚”等等。专栏作者利用美国范围内的大数据，即刻将分析结果告知当事人，但避免给出指导性意见，仅告知各种数据的分析结果，让网民自己依照分析结果来处理自己面临的问题。这个专栏与传统的纸媒读者来信专栏不同，不是通过星座、血型、生辰八字或伪装成阅历丰富的专家，来提供些心灵鸡汤式的回答，只用数据来说话。
这种尝试在媒体中并不少见。2011年，BBC广播公司曾根据2012年政府的财政预算联合毕马威会计师事务所做了一个预算计算器，用户只需要输入一些日常信息，例如买多少啤酒，用多少汽油等，就能够算出新的预算会让你付多少税，明年生活会不会更好。
根据用户需求提供个性化的大数据服务，是未来的发展趋势。这些报道有一个共性，媒体都致力于以用户的需求为中心，利用大数据诠释宏观社会现象对用户的影响，或者回答用户困惑的问题。媒体可以精准定位，经过后台计算，按照用户的接收习惯、工作习惯和生活习惯将服务推送到用户眼前。

Ⅳ 大数据那些神奇或哭笑不得的案例

大数据那些神奇或哭笑不得的案例

互联网时代每天都有巨量的数据产生，信息技术也随之飞速发展。大数据已经渗透进我们生活的方方面面，其实我们也时时刻刻在接触这些大数据带给我们的服务。接下来我们看看那些大数据挖掘出来的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
2数据新闻让英国撤出伊拉克
2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
3C罩杯都在新疆
淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中，黑色最为畅销。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4QQ圈把前女友介绍给未婚妻
2012年3月腾讯推出QQ圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
5首款“魔镜”预知市场走向
在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。在不久前，“魔镜”帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。
6Google数字模型预测流感
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7数据文档帮乔布斯延长生命
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
8大数据让奥巴马连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域，大数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已，无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
9大数据成功预测21项大奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
10购物数据预测高中生怀孕
明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。
人类已进入大数据时代，国际数据公司的研究结果表明，近几年全球产生的数据量高达数个ZB。基于这样一个大数据的概念，我们会在各行各业，比如医疗行业，将迎来深度的行业变革，甚至颠覆性的变革。

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Ⅵ 新媒体遇上大数据　隐私保护仍是“痛点”

新媒体遇上大数据隐私保护仍是“痛点”_数据分析师考试

大数据并不是简单地买几台服务器把数据存下来，而是要将大数据与实际接轨，突出工具化、服务化和实用化，让大数据能解决具体问题。

新媒体在运用大数据过程中，一个非常关键的问题是隐私保护。在使用大数据过程中保护个人隐私，需要司法机关发布有效的法律判例，对侵犯隐私行为形成舆论压力；同时要加强大数据隐私保护研究

7月9日，金砖国家领导人第七次会晤在俄罗斯乌法举行。

当天，人民日报全媒体平台“烹”出一张图解:《金砖国家大数据》。

这并非新媒体与大数据的第一次结合。

前不久由中国社会科学院发布的《中国新媒体发展报告(2015)》称，中国新媒体已超越“跨行业”，初步呈现“全产业”发展新趋势。移动化、大数据化和智能化的新媒体已成为具备高强渗透度的产业基因，可深度融合于经济产业各领域之中。

专注研究新媒体与数据新闻的清华大学新闻与传播学院教授沈阳认为，当前，大数据在新媒体中应用广泛，贯穿于新媒体发展的各个方面。

大数据运用广泛

人民日报全媒体平台发布的《金砖国家大数据》，只是近期新媒体运用大数据的一个例子。

早在大数据这一概念进入公众视野不久，便有媒体将大数据运用于新闻报道之中。

2014年春运期间，互联网上就出现了一张可以呈现国内春节人口迁徙实况的地图，这张尽显中国春运迁徙实景的图片更是登上央视《新闻联播》进行权威盘点。自从春运开始，这张地图多次被电视、报纸等媒体引用，成为用数据解读春运状况的一个样本。据称，这是国内首个运用大数据播报国内春节人口迁徙实况的地图。

相较于电视、报纸等传统媒体，新媒体对大数据的运用更加频繁，作为新媒体代表之一的“澎湃新闻”便是如此:今年2月，“澎湃新闻”出品了《大数据告诉你，梅西的右脚现在有多恐怖》；3月，《落马老虎大数据:除“军虎”外，69人共花两千多年入省部级》“走”下生产线。

在沈阳看来，将大数据应用于报道内容，只是新媒体运用大数据的一个方面。

在与《法制日报》记者交谈过程中，沈阳列出了新媒体“遇上”大数据的多个“场景”:在做新媒体功能研发时，哪些要素需要增强、哪些需要减弱，可以运用大数据分析进行修正；在策划选题时，可以通过大数据分析筛选出哪些话题关注度高、最热门；在内容推送过程中，可以利用大数据对用户兴趣进行分析并梳理出来；新闻发出后，受众有哪些评论、转发多少、分享情况，这些都可以通过大数据获得结果；即便是在广告投放环节，也可以通过大数据分析、预判广告与用户是否匹配、广告对新媒体品牌价值是否会有影响。

“大数据贯穿于新媒体的各个方面。”沈阳说。

“完美”并非绝对

尽管大数据很重要、很管用，但沈阳很早就发现，“大数据，没有看起来那么美”。

“数据真实性是一个不可回避的问题。目前，水军、僵尸粉、刷阅读量等情况都有存在，这在一定程度上给数据提供了虚假成分。”沈阳说，不过，从宏观上讲，可以控制这些虚假成分。

如何控制“水分”?沈阳举例说，在统计微博粉丝时，可以将范围缩小至带V的粉丝，因为带V粉丝造假成本高；如果要更精准的数据，可以进一步缩小范围，如近期活跃的带V粉丝。“当然，这样筛选数据会面临高成本的问题”。

沈阳在早期的研究中还关注到大数据的另外两个问题:样本代表性和相关性误差。

沈阳认为，我们不可能搜集到全数据，而与大数据相关的形容词往往是大规模、精准、细化，在调用如此“完美”的数据时，如何注意情景和样本的适用性是一个问题。正如网络民意与现实民意的讨论，微博不代表网络，网络不代表社会，朋友圈也是小圈子，跳出圈子看世界不容易，切勿陷入相同的悖论。在选样、测量、误差校正不尽如人意时，好数据将劣化，大数据将虚化。

相关性误差，则更偏向于技术。沈阳认为，在要素构成简单的情景中，可以利用大数据，基于一定算法和模型对变量元素进行相关性分析。然而，在复杂系统中，仅有相关性解释还不够，易走偏。比如一个明显不对的结论:一个城市的网页数越高，其网络形象就越好。虽然数据统计证实了网页数和网络形象存在一般的正相关，但忽略了负面事件带来的网页量爆发等，因此结论也是不科学的。相关性要真正体现在数据之间、数据与真实事件影射的现象之间、真实事件的客观联系上。

“大数据并不是简单地买几台服务器把数据存下来，而是要将大数据与实际接轨，突出工具化、服务化和实用化，让大数据能解决具体问题。”沈阳说。

隐私保护日益突出

基于多年研究大数据的心得，沈阳认为，新媒体在运用大数据过程中，一个非常关键的问题是，隐私保护。“目前，隐私保护问题越来越突出”。

此前，《法制日报》记者在参加一次论坛时，工信部相关部门一名负责人曾表达这样的观点:大数据时代到来后，随着互联网技术及其应用的发展，大数据、云计算技术方式的使用，个人信息的价值不断被挖掘、被使用，但是安全保护是一个很大的问题。

工信部相关部门这名负责人认为，大数据时代的个人信息安全面临三大问题。

“一个问题是数据未经授权被搜集，这种情况发生得比较多。”工信部相关部门这名负责人说，第二个问题是超出范围使用。所谓超范围使用，是指企业通过一定的所谓合法的形式拿到个人信息，但是拿到以后使用信息的目的、用途以及范围，并非信息权利主体所熟知。这种情况包括，当互联网对一些数据信息进行更进一步或者深层挖掘时，这种挖掘在一定程度上有可能侵犯了权利主体的权益。因为互联网企业之前可能告诉权利主体，获取信息是基于特定的目的或者在特定范围内使用，但是进一步挖掘就有可能触犯了约定。第三个问题是数据保存。曾有网络社区存储的几千万用户信息被黑客拿到后转卖给第三家，最后造成信息滥用。

在新媒体广泛使用、深度挖掘大数据的时代，如何保护公民隐私?

工信部相关部门这名负责人提出了一个观点:信息保护人人有责。

“在信息安全保护方面，很重要的一点在于，权利人自身要加强保护意识。”工信部相关部门这名负责人说，现在，不管是要求政府部门监管，还是要求司法机关动起来，一个重要前提是人人保护信息，这样才可能使信息保护问题得到根本解决，否则只靠公权力机关单方面去做是没有用的。当然，在提倡人人保护信息的同时，执法保护也是一个很重要的方面。

在沈阳看来，在使用大数据过程中保护个人隐私，一方面需要司法机关发布有效的法律判例，对侵犯隐私行为形成舆论压力；另一方面要加强大数据隐私保护研究。

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Ⅶ 高校用大数据算法为新生匹配室友！大数据选室友，靠谱吗

据新闻报道，今年开学，成都大学的2022级新生在学生公寓的选择上使用了大数据算法，从性格、习惯、偏好等多个维度匹配人员分配。具体来说，就是让新生提交一个调查问卷，问卷内容涵盖了一个学生在宿舍里可能遇到的各种情况，综合起来后进行统一的分配。比如，吸烟的学生可以住一个宿舍，等等。

从这个角度来说，大学从多个维度帮学生匹配室友，虽然看起来是为学生考虑，想让他们拉近跟舍友的关系，但也有些纵容的嫌疑。大学里可以惯着，等到了社会上，还有谁惯着他们呢？

所以，我觉得靠大数据来选宿舍并不是太靠谱，可能更多是个噱头吧。

Ⅷ 改变世界的第四种力量—大数据

改变世界的第四种力量—大数据

世界著名未来学家托夫勒曾说改变这个世界的力量有三种暴力、知识、金钱，而如今我们的世界正在被第四种力量改变，那就是大数据！

—— 题记

也许你不知道什么是大数据，但是你一定发现了当你打开常用的浏览器之后网页上的推荐内容很多都是你曾经浏览过的，或者是你比较感兴趣的，这就是大数据。前几天某报纸有一篇文章说我们网购的假货跟大数据有关，所有的茅头都指向了大数据，觉得是大数据“出卖”了自己，据说我们的消费记录，购买记录，单价记录，将作为发货参考数据被系统识别，如果你一直都买低价位或者高仿的东西，发货系统就会给你发假货或者高仿。然而，真的是大数据的错么？大数据莫名其妙就成了“背锅侠”，或许你还没有弄懂大数据的核心是什么。

大数据不管应用在哪个行业它的核心都是通过技术来获知事情发展的真相，最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。具体来说，要实现大数据的核心价值，还需要前两个重要的步骤，第一步是通过“众包”的形式收集海量数据，第二步是通过大数据的技术途径进行“全量数据挖掘”，最后利用分析结果进行“资源优化配置”。说白了，大数据最终的落地就是资源优化配置。所以诸位剁手党们此刻还飞奔在路上的假货和大数据无关！大数据只是客观的还原“真相”，帮用户准确进行数据分析和消费定位而已，你买的假货还真赖不到大数据头上。

俗话说无风不起浪，大家之所以觉得是被大数据“坑”了，很大程度上是不了解大数据造成的“误解”。接下来我们从实际案例出发给大家介绍一下大数据的应用。比如天机APP，它就是一款纯粹的大数据理念下的追踪软件。我们来看看天机是怎么利用大数据进行资源的优化配置的，它跟传统资讯软件又有哪些不同之处呢？

首先，在海量的资讯中通过众多的渠道进行数据收集，在收集数据完成之后通过语义分析、数据整合、碎片加工等自主研发的核心技术对所有抓取的数据进行分门别类。接着，利用大数据特有的途径对已经筛选过的资讯进行更深层次的数据挖掘，探索数据传播轨迹的发展方向，以及各类媒体对事件的态度。最后，根据不同的用户需求，对资讯进行合理的配置，准确的把资讯及时推送到不同的客户端。在完成初次资源配置以后，时刻关注这些信息的发展状况，不间断的进行更新，直到用户自己选择终止对这类信息的需求。那么应用了大数据的天机和别的资讯软件比较有什么不同点呢？

对于用户来说，普通的资讯软件就是新闻的搬运工，它的主要作用就是把新闻从网页上搬运到一个APP客户端集中起来，方便用户的阅读。在天机的客户端，用户不需要搬运过来的新闻，只要输入关键词，瞬间就能获取全网所有的相关资讯，因为有大数据为依托，完全摆脱了“搬运工”的称号，它的唯一理念就是追踪，最大的功能按钮也是追踪，未来的资讯趋势是让所有的用户参与到资讯的传播过程中来，而天机做到了，它也慢慢的改变了人们的生活方式。

毫无疑问在互联网大数据时代，周围无时无刻不在充斥着各种各样的信息。比如，微信上分享的干货软文、某电商的年度大促信息、某旅行社的国外团购报名打折事宜.......

时间太紧，杂事太多，都会让你无法专注去阅读一条完整的信息，导致效率低下。

▲半分钟原则

以每天早上要阅读的新闻为例：

作为一个上班族你每天早上起来的第一件事就是用尽量少的时间浏览睡着的八小时发生了什么事情，如果你不想上班迟到的话，你的阅读时间只有几分钟而已。

所以你在打开手机上的资讯软件的时候，需要考虑“是否能在五分钟之内读完新闻？”

?若能，打开你手机上的资讯APP，快速阅读

在打开了手中的资讯软件的情况下，你可以很自信的对碎片化的资讯进行有目的的阅读和吸收，然后决定在接下来的这一天你需要持续关注的新闻有哪些，在头脑中做个简单的过滤就好！在天机的客户端，甚至不需要五分钟就能完成对信息的筛选和接收，从清单到资讯圈只需要半分钟就能够了解所有资讯！

?若不能，你只能错过你在睡着的八个小时这个世界发生的一切

但是，对天机的用户来说，不会发生早上起来错过新闻这样的事！

▲追踪清单

当你在打开天机的一瞬间，相当于开启了一个大型数据库级别的资讯源，追踪清单会温和的提醒你上一次你关注的话题有哪些新的动态，你可以选择打开也可以选择忽略。

▲追踪按钮

低调的主题追踪功能，在瞬间为你准备好了大家都在看的新闻，源源不断的新鲜新闻通过大数据输送到了不同的用户客户端，绝对不会让用户错过什么。

▲资讯圈

想要最快的浏览新闻，打开天机的资讯圈，里面已经追踪好了所有前一秒发生的新闻，让用户体验最好的是当打开资讯圈的时候，并没有被各大门户网站的新闻刷屏，而是各种渠道的高质量有效资讯（因为天机获取新闻的原则是以资讯本身的价值为标准的，而不是按门户网站的排名来抓取）。对百分之九十的用户来说，打开资讯圈一分钟之内阅读到的新闻就能满足他们对信息的需求。

▲天眼以报道统计为基础精确的计算出所有媒体最近七天对该话题的报道量，报道比例按照按照媒体性质划分出报道的比例，以报道数量排行为结果导向展示了排名前五的媒体，从不同的角度体现了一篇新闻的阅读价值、重视程度、以及报道热度。

▲传播轨迹以时间为顺序，以媒体为核心，用轨迹的形式在现了一条新闻的全部生命过程。突破了新闻的局限性和告别的笼统概念的传播。

这就是天机，在把大数据追踪运用到极致以后，又很自然的回归到了资讯软件的本质使命。毫不夸张的说在北上广深这些经济和互联网技术最发达的地区，百分之八十的人都在使用天机APP。与此同时，天机的4.2版本一上线就被赋予了很多的赞誉和期望，它的具体使用方法也因为人群的不同而千人千样。在业界人士看来，这款APP最大的价值在于：让大数据的梦想不止于空想，让大数据在资讯界的应用有了落地点，澄清了人们对大数据的“误会”让更多人在了解什么是大数据的同时也享受到了追踪带来的愉快阅读体验！

现在大家应该明白了网购买到的假货真的跟大数据无关，那些觉得是大数据出卖自己的，大概是本末倒置了！大数据只是一个忠实的记录着，它会客观的分析所有的真相。你之所以会在网购时买到假货，是因为那些货本身就是假的，毕竟给你发货的是人而不是大数据！而被我们“误会”的大数据正在被应用到越来越多的行业，它的力量正在改变我们的世界！

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Ⅸ 十大令人震惊的大数据真相

十大令人震惊的大数据真相

如今，“大数据”是科技界当之无愧的热词，围绕着它有众多的新闻和炒作。最近的研究显示，2013年，全球范围内花费在大数据上的资金就高达近310亿美元。这项研究预测，这个数字将会持续增长，到2018年将会达到1140亿。当然，有关大数据的新闻也不全都是事实，这其中存在着许多夸张的宣传，很多企业经营者并不了解大数据的实质，他们也并不清楚为何大数据花费如此之高。

尽管全球各地正想举办关于大数据的学术研讨会和商业论坛，但这个出现在新时代的科技名词仍有很多方面不为人所知。简单来说，大数据是指在互联网时代，每天都在持续稳定增加的海量数据，这些数据的量十分巨大，能够帮助我们了解这个世界。如果你想走近“大数据”，了解“大数据”，那就可以看看199IT发布的有关大数据的真相吧。

1、全球数据的90%产生于过去2年内。

2、当前数据产生的速度非常快，以今天的数据生产速度，我们可以在2天内生产出2003年以前的所有数据。

3、行业内获取并且存储的数据量每1.2年就会翻一番。

4、到2020年，全球数据量将由现在的3.2ZBytes变为40ZBytes(1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB)。

5、仅Google一家搜索引擎，每秒就处理4万次搜索查询，一天之内更是超过35亿次。

6、最近的统计报告显示，我们每分钟在Facebook上贡献180万次赞，上传20万张照片。与此同时，我们每分钟还发送2.04亿封邮件，发送27.8万推文。

7、每分钟大约有100小时的视频被传上类似YouTube这样的视频网站。更有趣的是，要花费15年才能看完一天之内被传到YouTube上的全部视频。

8、AT&T被认为是能够用单一数据库存储最多数据量的数据中心。

9、在美国，很多新的IT工作将被创造出来以处理即将到来的大数据工程潮，而每个这样的职位都将需要3个额外职位的支持，这将会带来总计600万个新增工作岗位。

10、全球每分钟会新增570个网站。

这一统计数字至关重要，也具有颠覆性。这就是10大令人惊奇的大数据真相，你震惊了吗?全球企业应该更加关注大数据的不同方面，因为处理这些大数据已经成为这个时代的重中之重。

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Ⅹ 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。