傳播大數據研究方法

Ⅰ 十個有效的大數據分析途徑讓你更了解用戶

十個有效的大數據分析途徑讓你更了解用戶

我們正處於福雷斯特研究公司所描述的「用戶時代」，這個時代中驅動業務決策的不再是公司，而是用戶。基於這個原因，深度理解用戶的重要性已經遠勝以往，因此許多機構開始使用大數據技術來挖掘用戶信息。

在這個時代，企圖收獲成功（甚至是求生存）的在線業務必須切實的理解顧客的體驗和行為，因此海量數據的收集及挖掘能力成了這些機構的必備手段。當下，有許多機構的分析仍處於數據的收集上，組織能力的缺乏和技術的限制讓這些收集來的數據失去了應有的價值。而在用戶體驗上也缺乏按部就班的計劃，從而喪失了獲取關鍵見解的途徑。因此，這樣的數據分析有很大的誤導、不完整及不確定性。

收集和分析正確的數據、切實的理解用戶體驗及用戶行為已成為當務之急，下面將分享10個大數據的使用方法，可以幫助機構從用戶交互中獲得見解、提高用戶忠誠度並從根本上取得競爭優勢：

1.將網路傳輸中的數據看做「金礦」並進行挖掘。你的網路中包含了大量其它公司無法從中獲益的數據，收割這些數據中的價值是你真正理解用戶體驗的第一步。

2.不要總是用假設去了解你的用戶，並且知道他們需要什麼。擁抱用戶，並且切實的了解用戶行為，要比去假設要好的多。保持客觀，從實際數據中獲得見解。

3.盡可能的收集數據，從而減少盲點。盲點可能導致丟失關鍵信息，從而得到一個歪曲的用戶體驗觀。確認你收集了一切可以影響到用戶體驗和行為分析的數據。

4.對比數據的體積，我們該更看重數量。收集好數據之後，專注於重要的數據來做分析方案。

5.迅速。用戶需求優先順序總是在變化的，技術需要迅速的做出分析並做調整。這樣才能保證你分析出的不是過時結果，對於隨時都在改變的需求，你需要迅速的收集數據並做出響應的處理。

6.實時的業務運作。這就需求對數據的實時分析並獲取見解，從而在情況發生後可以實時的做出調整，從而保證最佳的用戶體驗及經營結果。

7.分析不應該給產品系統帶來風險，也就是分析永遠都不應該給用戶體驗帶來負面的影響。所以盡可能多的捕捉數據，避免盲點才能讓分析出的見解不會對業務有負效應。

8.利用好你數據的每一個位元組，聚合數據可能會暗藏關鍵見解。這些信息片段可能會反應最有價值的見解，可以幫助持續的提升用戶體驗及經營效果。

9.著眼大局。捕捉與你站點或者網路應用程序交互的所有數據，不管是來自智能手機、平板或者是電腦。豐富數據，將不同儲存形式之間的數據關聯起來，確信這些點都被連接了起來。在處理中關聯的越早，獲得的見解就越完整、精準、及時和有效。

10.和平台無關，確保你的大數據分析能力不會受到設備的類型限制（筆記本、台式機、智能手機、平板等）。

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Ⅱ 大數據時代已經來臨，數據傳播的原理是什麼

大數據時代已經來臨，數據傳播的原理是什麼？科學進步越來越受到數據的推動，海量數據給數據分析帶來了機遇和新的挑戰。大數據通常是通過使用多種技術和方法，在不同時間將多種來源的信息結合起來而獲得的。大數據技術的核心原則是什麼？數據即價值是計算機領域中備受推崇的概念。數據或多或少被歸結為大數據，數據分析越來越熱，資本紛紛湧向有大數據標簽的公司。隨著移動數字貨幣被反復評價和推崇。數據可以告訴我們每個客戶的消費傾向，他們想要什麼，喜歡什麼，每個人的需求有哪些差異，哪些可以歸為一類。

大數據真正有趣的地方在於它變得在線，這也是互聯網的本質。非互聯網時代的產品，功能必須是它的價值，今天的互聯網產品，數據必須是它的價值。數據可以告訴我們每個顧客的消費傾向，他們想要什麼，喜歡什麼，每個人的需求有什麼差異，可以歸類的東西。大數據是指數據量的增加，這樣我們就可以從定量到定性。

有這么多的數據，這么多的數據，人們感到有足夠的能力來把握未來，一種不確定性的感覺，來做出自己的決定。這一切對我們來說聽起來非常原始，但實際上背後的思維與我們今天所談論的大數據非常相似。

Ⅲ 大數據對於社會科學研究方法帶來哪些機遇

大數據是人類行為的數據總和，做大數據挖掘，需要更好的洞察。首先政府是數據的「土豪」，擁有極其豐富的數據資源，通過分析公民行為，洞察社會、洞察社會行為進行預測，所以對於政府來講應該是最主要的大數據使用者和大數據的擁有者。以美國為例，美國開發大數據主要有三個要點：1、數據要開發；2、通過挖掘更多的價值加強企業競爭和政府感覺；3、通過數據能夠擁有更多的人才挖掘數據。所以美國開發大數據是有準備的，不僅要把數據開放，而且還要計算機接受，比如美國開放了類似於911、119等的請求數量，還有地理信息、房屋信息、空氣質量等數據，在開發數據中，不光開發還被計算機接受，它是可以直接被計算機讀取的。在政府管理上，大數據致力於方方面面，通過監控高速公路上的數據記錄，優化交通管理，通過各個感測器監控整個社會的城市的運營體系。
在傳統的社會科學研究中，我們可以清晰感知到大眾傳播如何落地到人際傳播，而且感受到人際傳播所感受的內容。大數據時代，可以通過這樣一些追蹤研究尋找傳播，盡管大數據帶來隱私泄露的問題，但是大數據帶來「什麼是隱私」的重新思考。在這里，我們看到人們不斷的對話，在社會生活中人們需要這樣的思考、研究，研究社會科學更自然的體現。
如果對大數據的發展比較關注，歡迎訪問數據觀了解大數據相關資訊和實時信息。

Ⅳ 大數據時代，如何全面做好大數據網路輿情引導與分析

關於大數據時代網路輿情引導與分析方法如下：
一、通過相關樣本庫，把需要監測的網頁進行模板匹配，並設定為監測數據源；
二、應用 爬蟲程序抓取數據，存儲到本地，再進行數據的凈化和簡略的分析；
三、利用簡單的圖表模板和文字描述，呈現監測和分析的結果。早期的網路輿情引導監測方式有一些原生的問題，譬如：一、由於處理能力有限，只能抽取部分樣本進行監測，無法避免偶然誤差；二、文本分析演算法的准確度、 監測對象和系統模板匹配的程度、對數據的凈化，以及分析的演算法等因素對於最後監測結果的准確度都有決定性的影響，無法避免系統誤差；
四、輿情引導與分析主體應學會充分利用大數據挖掘系統，蟻坊軟體方面的大數據輿情監測管理系統，實現了從網路輿情信息的採集與提取，到話題的發現與追蹤、態度傾向性分析，再到多文檔自動摘要的生成，為網路輿情的安全評估提供了有效的輿情信息獲取和分析方法。不過，由於「輿情」本身具有「社會」特性，數字和代碼等信息背後的實體是生存在現實社會中的芸芸眾生。除了純技術角度對輿情進行量化考察，傳統的社會民意調查方式對實現全面、立體、動態透析社會綜合輿情亦有一定幫助。
數據分析—數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對於傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網路平台的優勢，發展大數據在網路優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力。

Ⅳ 大數據分析的概念和方法

一、大數據分析的五個基本方面

1，可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2，數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3，預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4，語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

5，數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

二、如何選擇適合的數據分析工具

要明白分析什麼數據，大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1.交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3.移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4.機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)

Ⅵ 大數據分析方法與模型有哪些

1、分類分析數據分析法

在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類;或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

2、對比分析數據分析方法

很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

3、相關分析數據分析法

相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系;另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。

4、綜合分析數據分析法

層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。

Ⅶ 大數據分析方法有哪些

1、因子分析方法

所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

2、回歸分析方法

回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、相關分析方法

相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。

4、聚類分析方法

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。

5、方差分析方法

方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。

6、對應分析方法

對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

Ⅷ 大數據時代的市場研究方法

大數據時代的市場研究方法
大數據時代新的市場研究方法使「無干擾」真實還原消費過程成為可能，智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成為現實，這將推動消費行為及消費心理研究達到一個新的高度，幫助快速消費品企業更為精準地捕捉商機。
大數據時代的市場研究方法
1.基於互聯網進行市場調研提高了效率，降低了成本。
網路調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用後只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入，也使得消費者更樂於參與市場調研。同時，網路調研的互動性使得企業在新產品尚處於概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試，通過與消費者互動，讓消費者直接參與產品研發，從而更好地滿足市場需求。
2.挖掘網路社交平台信息成為研究消費態度及心理的新手段。
臉譜、QQ、微博、微信等社交平台已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具，快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性，因此針對社交平台的信息挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如，通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好，這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是，這類信息屬於消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。
3.移動終端提供了實時、動態的消費者信息。
隨著3G網路及智能手機普及，市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用（例如二維碼掃描等）為實時採集消費信息提供了可能性，移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。
智能化信息採集、儲存及分析
1.超大容量的數據倉庫。
數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點，可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據研究與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，並可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表，有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
2.專業、高效的搜索引擎。
旅遊搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用，快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎，對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集，形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。
3.基於雲計算的數學分析模型。
市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基於雲計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網路應用上發布的消費價值觀信息、購買信息、商品評論信息等。基於雲計算的智能化分析，一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析，另一方雲計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。
大數據運用中的問題
傳統的市場研究包括定性研究及定量研究，以座談會為主的定性研究受制於主持人的訪談技巧，以街頭攔截訪問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎，但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以「隱形人」身份觀察消費者的可能性，超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。
與此同時，大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據，二是如何防止過度採集信息，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。