借力大数据强化网络舆情分析研判
新媒体时代，大数据技术方兴未艾，面对互联网上的海量信息，借力大数据强化网络舆情分析研判，有效预防突发事件发生，对舆情工作者亦是有益尝试。
预测是大数据舆情分析研判的核心
大数据的核心作用是预测，大数据舆情分析研判是舆情工作者通过收集分析互联网上关于社会热点或网民关注焦点事件的大量消息报道，发掘背后隐藏关系，进而预测事态发展趋势，为舆情事件处置提供决策参考。
预测不是预知，更非先知，大数据舆情分析研判也是通过对现有数据分析运算而推出结论，对事件发展趋势的预测与数据数量、质量和分析模型等密切相关。在舆情事件处置中，应树立依靠而非依赖数据的指导思想，避免数据独裁，这一点我们要有清醒认识。
数据是大数据舆情分析研判的基础
互联网上海量数据的存在是大数据舆情分析研判的基础，但是面对纷繁浩杂、真伪难辨的网络信息，需要舆情工作者秉持来源广泛、时效性强、数量大的原则收集筛选各类数据，客观反映事件真相。
数据来源要广泛。大数据舆情分析研判所需数据，不仅要来自官方舆论场还应包含民间舆论场，既要有正面赞扬更要有负面批评。网络舆情数据按网民参与度可分为消息数据和互动数据。消息是网上关于事件的各类报道，来源广泛、真假难辨，此类报道通常会将网民聚焦到事件本身，引发关注，是突发事件的“导火索”，也是分析事件起因的重要线索。互动数据是网民对社会热点事件情感意愿的体现，是社情民意的真实反映，是突发事件的“催化剂”，也是研判舆情发展趋势的基础，是舆情分析的核心，收集数据时，应特别关注贴吧、论坛、新闻跟帖、微博、微信等互动数据的采集。
数据时效性要强。现在每天互联网上的数据以gb甚至tb级规模增加，总量超乎想象，这就需要收集舆情数据时把握好数据的时效性。对于数据时效性，通常根据舆情事件的性质、规模、影响力等因素综合分析。
数据量足够大。现在网上各类消息满天飞，真伪难辨，错误的消息数据会严重影响舆情分析质量。辨别消息真伪的关键是看消息间逻辑关系是否合理，假消息通常与其他消息没有联系或联系不紧密，不能与之构成合理的消息链，这就要求舆情工作者应收集尽量多的数据，数量大到能多维度反映事件真相，内在逻辑关系能让假消息原形毕露。
数据分析是大数据舆情分析研判的关键
大数据舆情产品的价值来源于数据分析。数据本身并不产生价值，对数据开发利用才会产生巨大价值。好的数据分析技术或模型会透过消息表象全方位揭露隐藏于消息背后的微妙关系，国内有学者形象指出：如果把大数据比作石油，那么数据分析技术就是勘探、钻井、提炼、加工的技术，只有掌握大数据的关键技术才能将资源转化为价值。
一个科学高效的舆情数据分析模型应尽量减少人为干预，用简单算法分析尽量多的数据，相对于算法参数设定的主观性，数据本身是客观存在的。
云计算、物联网、4g网络等新技术的发展为大数据舆情分析模型的建立提供了有益帮助。基于云计算的舆情分析，能同时分析更多数据，揭露更多隐藏价值，使预测更准确，决策更合理。
法律是大数据舆情产业健康发展的保障
大数据必将给全社会的工作、生活、学习带来巨大变化，政府管理部门应未雨绸缪、提早应对，加强法律法规建设，构建完善的监督管理体系，指导规范大数据产业健康发展。现阶段可以统筹推进鼓励发展、明确使用、保障安全三个层面的法律法规建设工作。
鼓励发展。政府应高度重视大数据产业化工作，加强顶层设计，制定国家层面的大数据战略规划，出台鼓励政策，加强基础平台建设，构建国家数据中心，强化技术和人才支撑。明确各方定位，引导政府决策数据化，推动政务信息公开向政务数据公开的转变，鼓励社会、企业等数据持有者公开数据，确保数据的流动性和可获取性。
明确使用。大数据时代，随着数据被不停的收集分析，社会运行更加透明。就大数据舆情而言，包含了太多的个人兴趣爱好、行为特征等隐私数据和对社会热点事件发展趋势的预测等敏感信息。这就需要我们对大数据舆情的用途、使用方式、使用范围、使用部门等做出明确的法律规定。
保障安全。安全是互联网发展的最大挑战。大数据时代，数据作为最大财富，政府应强化数据安全保护，制定出台适合国情的大数据法律体系，建立数据保密与风险管理机制，明确在数据收集、存储、传递、使用、买卖阶段的操作规范，加大对破坏数据服务器、存储设备等的处罚力度。健全完善个人隐私保护法规，严厉打击非法买卖个人信息等数据犯罪行为。
㈡ 中小企业大数据应用之道:思维在于借力
中小企业大数据应用之道:思维在于借力
大数据思维
要想大数据落地，特别是中小企业，首先得有大数据思维，否则大数据的案例不能直接借鉴，自己摸索又怕不专业、坑太多。
何谓大数据思维，个人认为不是什么决策都参考数据，也不是什么问题都要足够精准，更不是我要花巨资打造大数据系统或平台。个人以为是“数据借力”
为啥这么说呢，因为任何企业都有不足的地方，只是供需平衡问题，导致有的方强势，有的方弱势退让，就如BAT的大数据，如果大家都不用他们的大数据，市值马上爆降，反之我们也需要巨头的超级大数据，其核心无非是有需求的更迫切，所以你会显得弱势些。
如何借力大数据
做任何事情都要考虑成本，假设你要去搜集这些大数据然后自己用，得养一个团队来服务，成本太高。而借用，是一个非常好的，特别适合中小微企业的方法，大概有这么几种借力方法：
1. 你花钱买大数据服务，例如搜索关键字投放，投放DSP广告等。这种就要参考行业内是否有较多的成功案例，如果有，就尝试，没有什么成功案例的，肯定有一些不容易迈过去的湾，例如用户行为很难定位和你的行业匹配。
2. 用虚拟人脉换取，就是自媒体的操作方式，除了最早的互粉、互相介绍外，还有一种模式就是自媒体的人脉互相交换，各取所需，可以2个方式，一是大号带小号方式，一是同等级号的资源互换。注意，交换的时候最好你们是不同行业领域，效果更好
3. 其他借力方式，例如通过不断转发优质内容来获得自己的粉丝，或者通过线下人脉，找到优质的高端群体用户，虽然人数少，但你通过收集其详细资料、行为爱好，然后存储到自己的系统，就是优质的大数据资源。
总结
如果仅仅是口头上的大数据思维，做营销只借概念，没借到数据，很可能就做亏本的买卖，做大数据应用和创业一样，先去掉不可靠谱的Idea尤为重要。
㈢ 借力大数据 释放产业价值
借力大数据 释放产业价值
在移动互联网日渐普及的今天，大数据开始成为这个时代最重要的标杆。并且不再局限于互联网，每一个行业和产业都在谈论大数据。大数据正在冲击整个行业生态圈，所有传统行业的从业者都感受到了大数据冲击，但也有很多人在选择大数据变现方向和确定盈利模式时感到迷惘。
在大数据汹涌的浪潮中，如何明确智能硬件在“大数据”影响下的发展方向，促使大数据与智能硬件激烈碰撞，满足对新一代智能硬件对大数据的无限想象是此次大会的热议重点。作为论坛演讲嘉宾，aika爱家创始人兼CEO陈利军，就智能硬件的现状、企业大数据业务与盈利模式和创业公司的变现为核心，进行了发言。
创业，小心别被“坑”
大会上最被智能硬件类公司关心的问题，莫过于创业公司在初期，对于是否效仿小米模式、用“硬件不盈利数据盈利”的方式赔钱卖硬件，成为很多创业者长期“纠缠不清”的问题。面对台下大量来自创业公司的参会者，同样作为创业一份子的陈利军，也给出了自己的看法。陈利军认为——无论是小米模式还是以“罗永浩”为代表的互联网模式，对于创业公司来说都是一个深不见底的“大坑”。
陈利军解释说：“小米虽然作为中国互联网企业的新标杆，但对于大多数创业公司而言都不具备参考价值。首先是雄厚的资本，销售上的赤字并不会为运营带来持续的压力。其次是小米的硬件并非真的不挣钱——也许前一百万个的确是在亏本销售，但是随着小米硬件的销量攀升、成产技术成熟和制造成本降低，此消彼长，小米的智能硬件销售早已实现盈利。”
至于流量，更是拦在创业公司面前的一座大山。陈利军说：“想靠数据盈利，没有百万千万级的流量就不要想。京东阿里这种平台是不会轻易给创业公司或是一个新生品牌如此高的流量的，一些脍炙人口的品牌都是在自创流量，比如锤子科技的罗永浩，通过‘老罗相声’，将个人形象与产品相结合，但是大多数公司，是没有这种‘摇滚明星’似的的人物来帮助公司做推广的。”
面对这两种流行模式，陈利军表示：“都不是一般创业公司‘玩得起’的。”同时，他对智能硬件的销售现状表示了担心：硬件公司纷纷通过赔钱方式把产品甩入市场，不仅会让产品为了压价而牺牲质量，对智能硬件的口碑产生负面效应，更会对硬件市场造成不良影响。市面上廉价手环和劣质充电宝，就如同9块9的电影票带来的糟糕后果一样。赔本销售本来是一种增加销量和吸引用户的手段，但却让不少外行人误认为，产品本来就值这个价。
(aika爱家创始人兼CEO陈利军分享产业观点和创业心得)
大数据“垂直细分”进行时
“大数据+产业”大会上，聚集了来自网络、阿里巴巴、腾讯的大数据专家，目前BAT在数据资本和大数据精准营销、大数据预测、大数据分析等应用方面毋庸置疑是不可企及的，但是并不代表就能完全消化大数据市场。在一些细分领域，对于创业公司仍然是最好的时代。
在《大数据智能革命》论坛上，陈利军一上来并没有谈论大数据带来的影响，而是先讲述了一个台湾首富王永庆卖米的故事：“王永庆15岁时，用借来的钱做本金自己开了一家小米店。为了和隔壁那家大型米店竞争，王永庆颇费了一番心思。他不仅做好细节，还坚持送货上门。每次送货，他都会在笔记本上详细记录了顾客家有多少人、一个月吃多少米、喜欢的口味和顾客家发薪日期等信息。估算出顾客的米该吃完了，就提前送米上门;等到顾客发薪的日子，再上门收取米款。就这样，王永庆的生意越来越好。从这家米店起步，最终成为今日台湾商界的龙头老大。”陈利军解释道：这就是大数据的雏形。今天说起大数据云山雾绕，但实际上，100年前大数据就已经应用于人们的生活了。虽然不是每家公司都能像BAT一样，但却可以像王永庆那样务实。不需要刻意去研究管理知识和消费心理，只是用心去研究顾客的消费行为和需求，再琢磨如何去满足顾客的需求就可以了。不单纯卖给顾客简单的产品，而是将顾客的需求变成自己的服务项目，与产品一同给予顾客。从今天来看，也是大多数创业公司能做的这事情。
不过对于广义大数据的应用，陈利军认为现在谈还为时过早，但是在狭义的大数据上，诸如跑步、洗衣和糖尿病检测等垂直细分领域，大数据已经可以实现初步的精确匹配，但不通过硬件盈利，仍然是不现实的。在发言最后，陈利军还直言不讳地说，对于创业公司而言，自己做的大数据并不具备说服力，往往都是做给VC和PE看的。陈利军的发言也赢得了台下阵阵掌声。
大数据让未来提前到来
大数据+产业”大会的主题是“未来已来”，这既表达大数据的未来，更是表现出“大数据将未来提前带到我们面前”这一事实。经过多年的发展，大数据技术日臻成熟，但大数据架构建设、商业价值发现、数据安全乃至人才培养依然是创业公司关注的焦点。
不知道从什么时候开始，每一项产业都开始从大数据中获益，不论是传统产业还是创新产业，谁能够尽早发现数据和内容在这个时代的核心价值和相关性、率先与互联网融合成功，谁就能够抢占先机，甚至引发一场革命。每个人都希望找到“互联网+”时代下大数据价值的秘密地图。将技术与应用结合，渗透到智能硬件、金融、医疗、出行和社交等领域。嘉宾们围绕“互联网+产业”的主题，互相分享了他们探寻不同应用场景下的数据融合推动信息变现的道路上的机遇与挑战，与参会者一道，共同寻找通往未来的秘钥。
虽然距离真正的大数据应用还有很长的路要走，但是陈利军相信，通过不停的摸索与探索，智能硬件与大数据的结合，不仅会释放出更大的商业价值，同时也会让这个时代的人活得更好、更从容、更惬意。
㈣ 互联网金融借力大数据玩转风险控制
互联网金融借力大数据玩转风险控制
近两年，金融行业内竞争在网络平台上全面展开。大数据时代，这种竞争说到底就是“数据为王”。为什么大数据在互联网金融领域扮演着如此重要的角色？业内人士认为，“互联网+金融”具有共享性，提供了“大数据”和更充分的信息，即通过更完善的价格信号，帮助协调不同经济部门非集中化决策。
信息占据核心地位
信息占金融市场核心地位。金融市场是进行资本配置和监管的一种制度安排，而资本配置及其监管从本质上来说是信息问题。因此，金融市场即进行信息的生产、传递、扩散和利用的市场。
在“互联网+金融”时代，信息的传递和扩散更加便捷，信息的生产成本更为低廉，信息的利用渠道和方式也愈发多元化，从而越来越容易实现信息共享。这种共享不仅包含着各类不同金融机构之间的信息共享，而且包含着金融机构与其他行业之间的信息共享、金融机构和监管机构及企业间的共享等。
信息共享并由此形成的“大数据”，降低了单个金融机构获得信息、甄别信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生产和传播充分而顺畅，从而极大地降低了信息的不完备和不对称程度。“大数据”不仅使投资者可以获取各种投资品种的价格及影响这些价格的因素的信息，而且筹资者也能获取不同的融资方式的成本的信息，管理部门能够获取金融交易是否正常进行、各种规则是否得到遵守的信息，使金融体系的不同参与者都能作出各自的决策。
正确看待大数据征信
互联网金融的发展带火了P2P市场，也折射出风控体系建设的缺失。P2P跑路现象主要原因就是风控缺失，体现在“重担保、轻风控”和“重线上风控、轻线下调查”。
当前，多数P2P平台“重担保、轻风控”的思路是不正确的，担保是外界因素，风控是内在因素，一味强调用外在的因素而不解决自身的问题，不可能实现良好运转。互联网金融的风险管理不在规则之中，而在互联网和金融双重叠加的对象之中，其最基本的风险边界应是保证投资者的资产安全。守住了安全底线，这些平台才能健康成长。所以，P2P平台根本的安全底线还在于加强自身对象的风控。
另一方面，风控分为贷前、贷中、贷后风控。目前有些P2P平台从最开始的贷前风控就缺失，贷前风控最重要的是要实现“线下调查”，即通过线下实地走访和考察，对客户信息进行交叉验证和真实性验证，包括对借款人银行流水、征信报告、财产证明、工作证明等的审查，通过审查评估借款人还款能力。这些线下风控是不可或缺的，不能迷信或过分夸大“互联网+”的效率和普惠，线上的大数据和线下的实地考察必须结合。
基于大数据、个人征信的风控手段已有很多，大数据征信是实现P2P风控的创新路径。但是也需要正确看待，既不能要求大数据征信一步登天，一下子带来质的改变；也不能风声鹤唳，一有创新就以各种名义围追堵截，而需要给予更多理性的包容和试错的空间，在渐进创新中不断完善大数据征信体系。
目前存在的困难：
一是数据的虚拟性和“信息噪音”。虽然大数据及其分析提高了信息获取的数量和精度，但由于虚拟世界中信息大爆炸造成的“信息噪音”，导致交易者身份、交易真实性、信用评价的验证难度更大，反而可能在另一层面更强化信息不对称程度，也更容易存在信息垄断。
二是信用数据关联的不确定性。信用数据是多样化的，包括朋友信用、爱情信用、事业信用等。所谓忠孝不能两全，一个对朋友忠诚的人不一定对事业忠诚。对事业或工作忠诚，也不一定能说明他的金融信用好。大数据通过日常信用来判断金融信用会出现偏差。
三是“数据孤岛”不能实现数据共享。互联网平台具有强烈的规模效应，平台越大越容易产生数据，越容易使用数据。例如，阿里小贷主要通过卖家累计的海量交易信息及资金流水，也可通过大数据的分析在几秒内完成对商家的授信。但是，阿里小贷的数据，不可能提供给其他公司使用。因此，下一步应推动数据的整合和共享。
玩转大数据风控系统
传统的风控模式更多关注的是静态风险，对风险进行预判。而P2P市场让越来越多的传统金融企业转型互联网金融，大数据技术要对风险进行实时把握，要做到两点：大数据和云计算结合以及大数据的流处理模式。
大数据和云计算结合，实现了实时监控。云计算为大数据实时把握提供了硬件基础，可以实现秒级的数据采集、分析和挖掘。流处理模式实现了静态风险和动态风险的有效结合。一种人习惯先把信息存下来，然后一次性地处理掉，也叫批处理，如定期处理过期邮件；另一种人喜欢信息来一点处理一点，无用信息直接过滤掉，有用的存起来。后者就是流处理的基本范式，实现了实时监控。
怎样才能针对企业自身的发展和业务方向，玩转大数据风控系统，使其发挥到最大作用？我认为，要关注“大众数据”。要意识到互联网“长尾效应”的作用，互联网环境下“得大众者得天下”，关注大众数据，要了解大众心态，在归属感、成就感和参与感上下功夫。
还要将业务驱动转向数据驱动。理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值，看似零散的数据背后寻找消费逻辑。此外，还应改造公司数据相关的IT部门，将其从“成本中心”转化为“利润中心”，充分认识大数据是核心竞争力，重视其挖掘和预测的能力。
当然，实时大数据风控还需要很多方面的探索，如何借助大数据建立全生命风控体系，形成贷前、贷中、贷后流程管理系统和决策系统。另外，还需加强信用数据相关性研究和量化模型的开发，金融信用（主要指借贷数据）可获得性比日常信用数据难，以金融信用为中心，通过日常信用，构建个人信用评估体系。
㈤ 借力大数据提升公共服务质量
借力大数据提升公共服务质量_数据分析师考试
大数据时代，公共管理领域的决策将日益基于数据分析而作出，大数据在政府公共服务领域必将发挥重要的决策支撑作用，甚至能够为公共服务提供方式带来革命性影响。可以说，大数据不仅是技术变革，更是一场社会治理方式的变革，政府应当因势利导，借力大数据优化公共服务方式，提升公共服务质量。
准确把握公共服务需求
公共服务本质上属于以服务形式提供的公共产品。由于服务具有不可分割性，服务的生产过程同时也是消费过程，因此，对于作为服务提供者的政府来讲，要想让自己提供的公共服务“合口味”、进而提升公共服务质量，必须在提供服务之前掌握大量的决策支撑信息，特别是准确把握服务对象对于公共服务种类以及质和量等方面的需求。这其中就涉及如何高效地将社会成员的真实需求收集起来并进行有效的整合。
在收集和获取公共服务需求信息时，传统的入户调查式方法不仅费时费力，而且还得“一事一查”，效率极差；而运用大数据技术则可以轻而易举地解决这个问题。我们只需要将多部门建立的信息数据库加以归集、整合、转化，并进行挖掘、处理和分析，就可以很快地准确把握服务对象的公共服务需求。当中可能的困难是需要将不同部门数据格式、采集标准、显示规范都不同的海量数据读取、转换并统一呈现出来，数据清理的工作量和难度还是很大的。对此，政府可以设立或指定专司大数据归集、处理、挖掘和分析的部门来专门负责，并借助最新数据处理技术来解决，政府其他业务部门有数据使用需要时只须“按需下单”即可，省时省力、效率倍增。
精确核算公共服务成本
现代政府在每出台一项公共政策的时候，都需要进行成本核算。同样，在开展公共服务时，政府也需要进行成本——效益分析，将成本费用分析法运用于政府部门的计划决策中，以寻求在公共服务决策上如何以最小的成本获取最大的收益。这是公共决策科学性以及经济性原则所要求的。
以往，政府在开展公共决策可行性论证以及编制公共服务预算时，往往只能依靠已有的零散信息直接进行成本概算，或者依靠外部专家进行所谓的“充分”论证。事实上，这两种常见的成本核算方式所能掌握的数据信息都是不完全的，一般业务部门和外部专家所能掌握的信息处理能力也相对有限，据此得出的成本核算结论往往距离真实情况较远。因此，这些传统的公共决策成本核算方式都不可避免地存在很大缺陷。主要表现在：政府在进行公共服务决策时，如果将成本和困难估计大了，可能导致该提供的公共服务没能提供，影响服务需求的满足和社会问题的解决；反之，如果将成本和困难估计小了，则可能导致公共服务的财务可持续性存疑，影响政府公信力。政府在编制公共服务预算时，如果将成本概算多了，可能导致公共服务项目经费结余过多、出现年底“突击花钱”等非正常现象，影响公共资金使用效率；如果将成本概算少了，则可能导致公共服务项目经费短缺，致使原本应该提供的公共服务项目无法提供、原本能够达到的服务水准也无法达到。
大数据时代，政府在进行公共决策或进行编制公共服务预算时，可以借助大数据技术在海量数据处理和挖掘方面的优势，对分散在政府各个部门的数据进行有效整合，剔除无效和干扰信息，进行深度挖掘，寻找数据间的关联性，既考虑当前情况，也预测未来变化，从而能够基于相对完全信息得出成本核算结论，提高决策科学性和预算准确性。
合理配置公共服务资源
政府提供公共服务，不可避免地会碰到一个可及性问题，也就是如何准确高效地将公共服务资源配置和递送给有需要的社会成员。从社会成员的角度来讲，就是他们能否更便捷、以更低的成本享受到政府提供的公共服务。公共服务的可及性问题不仅直接影响公共服务的供给效率，也关系到公共服务项目能否最终“落地”、满足社会成员的服务需求。从理论和实践两个方面来看，民生服务可及性主要受到公共服务资源配置均等化水平、公共服务管理服务体系及具体服务流程完善程度这两个方面的制约和影响。大数据时代，政府完全可以借力大数据技术优化公共服务资源配置，并对公共服务管理服务体系及具体服务流程进行再造。这一点不仅对于公共服务资源配置顶层设计重要，而且对处在公共服务“最后一公里”的基层末梢也是至关重要。
具体而言，在优化公共服务资源配置方面，大数据技术能够在以人口为核心的关键数据、各种类型构成数据以及公共服务机构和设施分布数据的支撑下，很清楚地提示公共决策者哪个地方公共服务资源过于集中，哪个地方相对缺乏。这样就能够有效防止政府部门在进行公共服务资源配置时将“均等”标准变成“平均”指标，搞平均主义、“撒胡椒面”，有助于政府将公共服务资源向欠发达区域、乡村地区以及困难群体重点倾斜。
在公共服务管理服务体系及具体服务流程再造方面，大数据技术能够帮助政府部门在公共服务供给过程中实时定位公共服务的重点对象，迅速找到管理服务体系中的薄弱环节及具体服务流程中的遗漏缺憾与服务盲区，并据此提出再造公共服务体系及具体服务流程的合理化建议，使得政府提供的公共服务能够靠前接近最有需要的重点人群。
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㈥ 证监会加大监管执法力度干什么
既是职责，也是做给人看，当然顺带保护中小投资者。证监会副主席李超日前表示，证监会加大了监管执法的力度，严肃处理违法违规行为，2016年采取了200多项行政监管措施，共涉及几十家证券基金机构和相关高级管理人员、从业人员。李超强调，这方面，行业还没有充分发挥好资本市场“守门人”和融资“鉴证人”的作用。办案人员指出，由于存在违法违规行为，导致监管机构和投资者无法真正、全面地了解公司项目运行的信息，风险积聚。投资者由于被虚假、夸大宣传所吸引，导致其作出错误的投资决策，最终造成巨大财产损失。