当新媒体遇到“大数据”
大数据对新媒体的影响
大数据对新媒体的影响在当今数字化时代，大数据正以前所未有的力量重塑着各个领域，新媒体行业也不例外。
大数据为新媒体带来了深刻的变革，从内容创作到传播方式，从用户体验到商业模式，无一不受其影响。
首先，大数据改变了新媒体的内容创作模式。
过去，内容创作者往往凭借自身的经验和直觉来判断受众的兴趣和需求。
然而，在大数据的加持下，这种方式发生了根本性的转变。
通过对海量用户数据的分析，包括用户的浏览记录、搜索行为、评论互动等，新媒体平台能够精准地了解用户的喜好和关注点。
例如，某新闻资讯平台通过分析用户的阅读习惯，发现特定地区的用户对当地的民生新闻关注度极高，于是针对性地推送更多相关内容，大大提高了用户的点击率和阅读时长。
这使得内容创作更加有的放矢，能够更好地满足用户的个性化需求。
其次，大数据提升了新媒体内容的精准推送能力。
基于用户的兴趣偏好、地理位置、年龄性别等多维度数据，新媒体平台能够实现精准的内容推送。
这意味着用户接收到的信息更符合其自身的需求和兴趣，减少了信息的冗余和无关干扰。
比如，在视频平台上，用户如果经常观看体育类视频，那么平台会优先为其推荐最新的体育赛事直播、精彩瞬间集锦等相关内容。
这种精准推送不仅提高了用户对平台的满意度和忠诚度，还增加了用户与平台之间的互动和参与度。
再者，大数据为新媒体的广告营销带来了创新和突破。
在传统媒体时代，广告投放往往是广泛撒网，难以精准定位目标受众。
而大数据使得新媒体广告能够实现精准投放，提高广告的效果和回报率。
广告主可以根据大数据分析的结果，选择特定的用户群体进行广告投放，从而提高广告的转化率。
例如，一家化妆品公司可以通过大数据筛选出年龄在 20-35 岁、经常关注美容护肤的女性用户，并向她们推送相关的产品广告。
此外，大数据还能够实时监测广告的投放效果，及时调整投放策略，优化广告资源的配置。
大数据还促进了新媒体的社交互动和用户参与。
社交媒体平台通过对用户关系网络和互动行为的分析，能够更好地推荐可能感兴趣的好友和话题，增强用户之间的连接和交流。
新媒体与大数据的结合与应用
新媒体与大数据的结合与应用随着信息技术的快速发展，新媒体和大数据已经成为当今社会的热门话题。
新媒体指的是通过互联网和数字技术传播信息的媒体形式，包括社交媒体、移动应用、在线视频等。
而大数据则是指海量的、多样化的、高速增长的数据集合，通过分析这些数据可以获得有价值的信息和洞察。
本文将探讨新媒体与大数据的结合与应用，并分析其对社会、经济和个人的影响。
一、新媒体与大数据的结合新媒体和大数据的结合是一种相互促进的关系。
新媒体提供了数据的来源，而大数据则为新媒体的发展提供了技术支持和分析工具。
新媒体平台上的用户行为、社交互动、消费习惯等都会产生大量的数据，这些数据可以通过大数据技术进行收集、存储、处理和分析，从而为新媒体平台提供更好的用户体验和个性化服务。
首先，新媒体平台通过大数据分析可以了解用户的兴趣和需求，从而提供更加精准的内容推荐。
通过分析用户的浏览记录、点赞、评论等行为数据，新媒体平台可以了解用户的兴趣爱好，进而向用户推荐相关的内容，提高用户的阅读体验和参与度。
其次，新媒体平台可以通过大数据分析了解用户的消费习惯和购买意向，从而提供个性化的广告和推广服务。
通过分析用户的购买记录、搜索行为等数据，新媒体平台可以向广告主提供精准的广告投放渠道，提高广告的点击率和转化率。
再次，新媒体平台可以通过大数据分析了解用户的社交关系和影响力，从而提供更加精准的社交推荐和社交营销服务。
通过分析用户的社交网络、好友关系等数据，新媒体平台可以向用户推荐更加符合其社交圈子的内容和活动，提高用户的社交参与度和满意度。
最后，新媒体平台可以通过大数据分析了解用户的情感和态度，从而提供更加个性化的互动和服务。
通过分析用户的评论、表情符号等数据，新媒体平台可以了解用户的情感倾向，进而向用户提供更加贴近其情感需求的互动和服务。
二、新媒体与大数据的应用新媒体与大数据的结合已经在各个领域得到了广泛的应用。
在社交媒体领域，新媒体平台通过大数据分析可以了解用户的社交关系和兴趣爱好，从而提供更加个性化的社交推荐和社交营销服务。
大数据技术在新媒体传播中的应用
传播力研究 RESEARCH ON TRANSMISSION COMPETENCE当前，随着网络信息发展，大数据技术运用情况更加广泛，能够依据相关技术完成数据整合及分类。
为促使新媒体信息传播发展和进步，需在新媒体传输工作过程中充分融合利用大数据技术，协助完成数据信息资料方面有效运用，提升新媒体信息传递活动效率，改善新媒体信息传送工作质量。
一、在新媒体传播过程中运用大数据技术的优越性当前，大数据运用价值体现更加明显，在新媒体信息传输过程中需充分利用大数据形式[1]。
现今，世界上数据信息量逐渐增多，以后数据信息量将以现阶段大概增加50%，增加后的数据信息量相当于高清电视持续播放65 000 000年形成的视频数据之和。
一些发达国家在新媒体信息传输工作中结合运用大数据方式，有助于提升新媒体信息传输效果，促进新媒体健康稳定发展。
通过依据大数据形式搜集及整合有价值的数据信息资料，并对于此类数据信息资料完成转化，得到有价值新媒体产品，为新媒体机构提供一定经济收益，明显扩大新媒体机构社会方面收益。
近年来，多数发达国家常是采取大数据形式在新媒体信息策划方面、新媒体信息营销方面等充分运用，促进新媒体信息传输范围逐渐加大，明显提升新媒体信息策划能力，应结合大数据方式直观展示出营销价值，比如依据广告增加营销推广，在不同新媒体平台设置广告推广。
经过在新媒体传输中运用针对性较强的广告，吸引人们注意力及兴趣，增加产品对应热度。
而且，新媒体依据可视化方式，完成人机交互界面体现，使信息传输和计算机网络密切联合，增加复杂数据信息方面处置效率。
此外，新媒体采取可视化形式对数据信息资料完成传输，增加数据信息资料传送范围，完成和用户之间在数据信息资料方面良好交互，提升新媒体信息传输效率。
二、在新媒体传播过程中使用大数据技术的现况现今，新媒体发展支持不足，科学技术发展速率难以符合新媒体发展要求，严重影响新媒体发展进程，难以促使新媒体充分运用大数据方式完成信息传输[2]。
新媒体的发展趋势
新媒体的发展趋势随着科技的不断进步和互联网的普及，新媒体已经成为人们获取信息和进行交流的重要渠道。
新媒体的发展趋势涉及到技术、内容和用户体验等方面的变化。
本文将从这几个方面详细介绍新媒体的发展趋势。
一、技术趋势1. 移动化：随着智能手机和移动设备的普及，移动互联网已经成为新媒体发展的重要方向。
移动应用和移动网站的开发将成为新媒体领域的重要技术趋势。
2. 大数据：随着互联网的发展，数据已经成为新媒体的重要资产。
通过大数据分析，新媒体可以更好地了解用户需求，提供个性化的服务和内容。
3. 人工智能：人工智能技术的快速发展将为新媒体带来更多的可能性。
例如，语音识别技术可以提高用户的交互体验，推荐算法可以根据用户的兴趣推送相关内容。
二、内容趋势1. 视频内容：视频已经成为新媒体中最受欢迎的内容形式之一。
随着5G技术的普及，视频内容的传输速度将大幅提升，视频内容的生产和传播将更加方便。
2. 用户生成内容：用户生成内容已经成为新媒体的重要组成部分。
通过社交媒体和UGC平台，用户可以自主创作和分享内容，增加了用户参与度和互动性。
3. 跨平台传播：随着新媒体平台的不断涌现，跨平台传播已经成为新媒体发展的趋势。
通过将内容在不同平台上发布和传播，可以更好地覆盖不同的用户群体。
三、用户体验趋势1. 个性化推荐：通过大数据和人工智能技术，新媒体可以根据用户的兴趣和偏好推送个性化的内容，提高用户体验。
2. 多元化互动：新媒体平台提供了丰富的互动方式，如评论、点赞、分享等。
用户可以通过互动参与其中，增加用户粘性和忠诚度。
3. 跨界合作：新媒体平台可以与其他行业进行跨界合作，例如与电商平台合作推出限量版产品，与影视公司合作制作短视频等，增加用户参与度和体验感。
综上所述，新媒体的发展趋势涉及到技术、内容和用户体验等方面的变化。
通过抓住这些趋势，新媒体可以更好地满足用户需求，提供更好的服务和内容。
随着科技的不断进步，新媒体的未来发展将充满无限的可能性。
大数据对新媒体的影响
大数据对新媒体的影响在当今数字化的时代，大数据已经成为了一股无法阻挡的力量，深刻地改变着我们生活的方方面面，其中新媒体领域所受到的影响尤为显著。
大数据为新媒体带来了前所未有的精准内容推送。
以往，新媒体的内容传播往往是较为广泛和笼统的，难以精准地满足每个用户的个性化需求。
但有了大数据的支持，情况发生了根本性的改变。
通过对用户的浏览历史、搜索记录、点赞评论等行为数据的分析，新媒体平台能够精准地描绘出每个用户的兴趣图谱。
例如，一个用户经常浏览科技类的文章和视频，那么平台就会更多地为他推送相关的科技内容。
这种精准推送不仅提高了用户获取感兴趣内容的效率，也增加了用户对平台的依赖度和满意度。
大数据使得新媒体的营销模式发生了巨大的变革。
新媒体营销不再是盲目地投放广告，而是基于大数据的精准营销。
企业可以通过大数据分析，准确地找到目标客户群体，了解他们的消费习惯、偏好和需求，从而制定更有针对性的营销策略。
比如，一家化妆品公司想要推广一款新的口红，通过大数据分析发现，关注时尚美妆、年龄在 18 35 岁之间、经常在网上购买化妆品的女性是最有可能购买这款口红的潜在客户。
于是，公司就可以在新媒体平台上向这些精准定位的用户投放广告，大大提高了营销的效果和投资回报率。
在内容创作方面，大数据也为新媒体提供了有力的支持。
创作者可以通过大数据了解当前热门的话题、用户关注的焦点以及内容的流行趋势。
这有助于创作者创作出更符合市场需求和用户兴趣的作品。
比如，一位自媒体作者想要写一篇关于健康养生的文章，通过大数据分析发现，最近关于“睡眠质量提升”的话题关注度很高，那么他就可以围绕这个话题进行创作，从而吸引更多的读者。
大数据还助力新媒体实现了更有效的用户互动和社群管理。
新媒体平台可以通过大数据分析用户的互动行为，了解用户的活跃度、参与度和忠诚度。
对于活跃度高的用户，可以给予更多的关注和奖励，激发他们的积极性；对于忠诚度低的用户，可以通过分析其行为数据，找出问题所在，采取相应的措施来提高他们的忠诚度。
AI和大数据技术对新媒体传播的影响及应用分析
《中国有线电视》2021(02)金於CHINA DIGITAL CABLE TV•媒体与传播-中图分类号:TN93/TN94文献标识码：B文章编号：1007-7022(2021)02-0192-02DOI：10.12071/ccatv.2021-02-025Al和大数据技术对新媒体传播的影响及应用分析□田新梅（玛纳斯县融媒体中心（玛纳斯县广播电视台），新疆昌吉832200）摘要：AI和大数据技术对新媒体传播产生了深远的影响，借助AI和大数据技术的优势，新媒体传播的效果将会更接近于理想程度。
对AI和大数据技术在新媒体传播方面的适用方向进行简要论述，并就AI和大数据技术对新媒体传播带来的影响展开分析。
关键词：AI技术;大数据技术;新媒体传播Analysit on the Influencc and Application of AI and Big Data Technologyon New Meeia Communication□TIAN Xinmei(Manas InWgmWd Media CenWr(Manas Radio and Television Station), Changji832200,China) Abstract:AI and big data technology have a—w far-reaching impact on new media communication.With the advvnWges of AI and big data technology,the elect of new media communication wil l be closer to the i/eal degaee.Thospapeamaoneydosau s esiheappeoaaioon doaeaioon otAIand bogdaiaieahnoeogyon new medoa aommun oaa ioon,and aonduaison-depih anaeysoson iheompaaiotAIand bogdaiaieahnoeogyon ihenewmedoa aommun oaa ioon.Key wo U s:AI technology;big data technology;new media communication新媒体传播是当前人们获取信息的一个主要渠道。
大数据时代的新媒体分析与用户画像
大数据时代的新媒体分析与用户画像随着大数据时代的到来，新媒体分析和用户画像成为了数字营销和市场研究中的重要工具。
通过对大数据的收集、分析和挖掘，企业可以更好地了解用户需求和行为，从而制定更精准的营销策略和产品定位。
本文将探讨大数据时代的新媒体分析与用户画像的意义和应用。
一、新媒体分析的意义新媒体分析是指通过对社交媒体、微博、微信等新媒体平台上的数据进行收集、整理和分析，以获取用户行为、情感倾向、兴趣爱好等信息的过程。
新媒体分析的意义在于：1.了解用户需求：通过分析用户在新媒体平台上的行为和互动，可以了解用户的需求和偏好，从而更好地满足用户的需求。
2.精准营销：通过对用户行为和兴趣的分析，可以制定更精准的营销策略，提高广告投放的效果和转化率。
3.危机公关：通过对社交媒体上的舆情进行监测和分析，可以及时发现和应对危机事件，保护企业的声誉和品牌形象。
二、用户画像的意义用户画像是指通过对用户数据进行分析和挖掘，将用户划分为不同的群体，并对每个群体进行描述和分析的过程。
用户画像的意义在于：1.精准定位：通过用户画像，可以将用户划分为不同的群体，了解每个群体的特点和需求，从而更好地进行产品定位和市场推广。
2.个性化推荐：通过用户画像，可以了解用户的兴趣和偏好，从而向用户推荐更符合其需求的产品和服务，提高用户体验和满意度。
3.精准营销：通过用户画像，可以对用户进行精准的营销和广告投放，提高广告的点击率和转化率。
三、新媒体分析与用户画像的应用1.市场研究：通过对新媒体数据的分析，可以了解用户的需求和偏好，从而为企业的市场研究提供数据支持和参考。
2.产品定位：通过用户画像，可以了解用户的特点和需求，从而更好地进行产品定位和市场推广。
3.广告投放：通过对用户画像和新媒体数据的分析，可以制定更精准的广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
4.危机公关：通过对社交媒体上的舆情进行监测和分析，可以及时发现和应对危机事件，保护企业的声誉和品牌形象。
大数据时代下传统纸媒与新媒体的融合
大数据时代下传统纸媒与新媒体的融合大数据时代下，传统纸媒与新媒体的融合已成为媒体发展的趋势。
大数据技术的发展使得传统纸媒和新媒体能够更好地结合，拓展媒体传播的广度和深度，提升用户体验和个性化服务。
本文将从大数据技术与媒体融合的背景、融合的形式和影响、未来发展趋势等方面进行阐述。
一、大数据技术与媒体融合的背景随着互联网的发展和智能手机的普及，新媒体已成为人们获取信息和娱乐的主要途径。
传统纸媒虽然受到了一定程度的冲击，但其在新媒体时代依然具有不可替代的价值。
传统纸媒和新媒体的融合成为了媒体发展的必然选择。
大数据技术的出现为传统纸媒和新媒体的融合提供了重要支撑。
大数据技术能够帮助媒体机构实现对用户行为、兴趣和需求的精准分析，从而为媒体运营提供重要决策支持。
在这样的背景下，传统纸媒和新媒体的融合不仅是为了拓展业务范围，更是为了提升媒体传播的质量和效益。
二、传统纸媒与新媒体的融合形式与影响1. 内容融合传统纸媒与新媒体的内容融合是媒体融合的重要表现形式。
传统纸媒具有深度、权威和独立的新闻报道优势，而新媒体则具有即时、互动和个性化的特点。
传统纸媒可以借助大数据技术实现对新闻报道的个性化定制，提供更加符合用户需求的内容。
新媒体可以借助传统纸媒的深度报道资源，丰富自身的内容库，提高用户粘性和参与度。
2. 平台融合随着移动互联网的普及，传统纸媒也在积极开展数字化转型，建设自己的新媒体平台。
这些平台不仅可以是网站和客户端，还可以是社交媒体平台和内容分发平台。
通过大数据技术，传统纸媒可以更好地了解用户的使用习惯和喜好，优化平台功能和服务体验，提升用户留存和粘性。
新媒体也可以利用传统纸媒的品牌、资源和内容优势，拓展自己的用户群体和商业模式。
3. 营销融合传统纸媒和新媒体的融合也表现在广告营销方面。
大数据技术能够帮助媒体机构更好地了解广告主的推广目标和用户需求，为其提供个性化的广告定制服务。
传统纸媒和新媒体可以通过合作联动，实现广告资源的整合和交叉推广，提升广告效果和商业价值。
新媒体的5种变革趋势
新媒体的5种变革趋势随着社交媒体、移动互联网、大数据等新兴技术的不断发展，新媒体领域正在经历着翻天覆地的变革。
在这个快速变化的时代，了解新媒体的变革趋势，掌握新技术和新传播方式，对于企业和个人都具有重要的意义。
本文将从五个方面，分别探讨新媒体的变革趋势。
一、社交媒体的全面发展随着社交媒体的全面发展，人们对社交媒体上的内容越来越感兴趣。
越来越多的企业将社交媒体作为重要的市场营销工具，依托社交媒体，可以在网络上建立企业形象、产品形象、品牌形象。
同时，社交媒体上的内容变得更加多样，越来越多的人使用社交媒体获取信息、消费娱乐、交流沟通。
二、移动互联网的快速普及移动互联网的快速普及，使得人们的生活与工作越来越离不开手机。
不仅企业需要在移动互联网平台上建立自己的网站和客户端，个人也需要了解和使用移动互联网上的各种应用。
在这种情况下，随着移动互联网技术的快速发展，传统互联网的界限正在逐渐变得模糊。
三、视频直播的兴起视频直播成为新媒体领域的又一干货。
通过视频直播，企业、媒体和个人可以实时展示自己的产品、服务和生活。
视频直播的应用范围越来越广，从传统直播到个人直播、垂直领域直播等，几乎无所不包。
而且，随着技术的不断升级，直播的体验感和观看效果也越来越好，使得观众与主播之间的距离更加近了。
四、大数据时代的到来大数据时代的到来，使得数据成为了新媒体领域最强有力的资源。
企业可以通过大数据分析，深入了解用户需求，优化产品结构，改善服务质量。
而对于新媒体从业者，大数据的出现，带来了更多的变现机会。
通过对数据进行分析，可以从中挖掘商机，实现对营销和广告的精准投放。
五、人工智能技术的发展人工智能技术的发展，正在为新媒体带来新的变革。
无论是机器翻译、机器学习，还是人工智能辅助创建、智能推荐，都为意味着新媒体能够更好地服务于用户，更好地发挥自己的作用。
同时，人工智能技术的应用，也会加速新媒体向着更高效、更智能的方向发展。
总之，随着新技术和新传播方式的不断涌现，新媒体领域正在经历着前所未有的变革。
大数据思维与新媒体演进_付玉辉
68中国传媒科技 /2013/06Uniting修炼2013年，大数据发展及数据挖掘分析方法对于我国新闻业的影响正在凸显。
目前，欧洲新闻学中心和开放知识基金会所共同开发的《数据新闻学手册》（The Data Journalism Handbook：How Journalism Can Use Data to Improve the News）已引起我国新闻业的关注。
国内外对于数据新闻学的业务实践以及理论探讨都已经时有所闻。
回顾历史，可以看到，近年来，新技术对于新闻业务的影响正在沿着计算机辅助报道、数字新闻到大数据新闻的逻辑线一路向前发展着。
李希光等认为：“数据新闻学(data journalism)或称数据驱动的新闻学 (data driven journalism)，被认为是计算传播学的一个具体应用。
通过挖掘和展示数据背后的关联与模式和丰富的、具有互动性的可视化，数据新闻学已成为新闻学的新疆域和应用范例，并作为一门新的新闻分支进入主流媒体。
”由此可见，大数据对于新闻业的影响已经不可忽略，而这种影响也不仅仅停留在业务层面上，还应该引起新闻界和新闻媒介组织更深层次的思考。
大数据的兴起及其对新闻业影响的日益深刻的根源何在？笔者认为，大数据的兴起，一是和具有数字化传播特征、日益开放的互联网传播平台有关，二是和互联网开放平台上的海量自媒体以及各种主动、被动形成的海量非结构化或互不关联的内容相关。
也就是说，大数据环境的形成，是互联网社会化、社会互联网化（包括物联网技术）发展的一个必然结果，大数据本身已经成为包括传统媒体和互联网媒体在内的所有媒体生存发展环境的重要构成要素之一。
如果仅仅拿大数据和全媒体两个概念相比较的话，可以发现，大数据作为媒介组织发展的新型环境要素而言更为真实，而全媒体则更多是媒介组织的一种臆想，全媒体的概念更多是在用户层面或业务层面，一般情况下还到不了媒介组织战略的层面。
但是大数据对新闻业的影响则可以在业务层面之外，进一步涉及到媒介组织的战略和运营管理层面。
大数据技术在新媒体传播中的应用分析
传媒观察大数据技术在新媒体传播中的应用分析刘怡宁( 福建省广播影视集团海峡电视台，福建，福州 350001 )摘要：随着当前社会发展的不断进步，大数据的技术应用逐渐渗透到社会各行各业当中，对人们的生产生活产生至关重要的积极影响。
在智能化领域的发展带动下，新媒体的快速发展，也促使信息资讯种类的增多以及人们的需求的提升。
在当下时代发展背景下，新媒体必须完善与大数据技术的结合，以创新的思维和角度来，确保新媒体在市场发展的活力和影响力。
关键词：大数据；新媒体；传播应用当前，社会已经走向智能化的应用时代，传统媒体和新媒体的融合发展，能够为受众带来各种渠道的信息资源，因此信息已经不作为匮乏产物，而是处于过于爆炸的状态，人们对于信息的了解往往通过碎片化的时间节点进行。
在当下新媒体的发展，应当充分利用大数据技术，从而把握良好的发展机遇。
一、大数据技术在新媒体传播的应用策略1.借助社会监督力量，健全审核机制当下信息产物的爆炸发展，使得大众对于信息的接收渠道增多，但其中混杂的不良信息对于社会积极有效的发展，产生了一定的负面影响。
在当下大数据应用环境下，新媒体也要切实根据大数据的发展优势，使得受众能够主动行使对大数据传播应用的监督，使得其当中所潜在的不良信息能够予以遏制和消除。
在监督过程中，新媒体可以配合相关部门创建相应的监督体系，并设定受众的举报渠道，使得用户在信息资讯浏览过程中，能够实时进行新媒体环境的有效监督和控制，如若遇到言辞不当的恶劣行径，可直接对其进行举报，大数据后台会依照举报的内容予以实时核查，一旦确认不良行径则会实时进行相关控制操作。
此外大数据平台还应当对举报人进行适当的鼓励，使得受众的监督力量能够在大数据新媒体时代当中能够予以有效完善。
2.精准投放信息在新媒体发展阶段，包含多种不同的种类功能，其中社交媒体作为连接受众之间的有效渠道，具有重要的传播作用，因此，在新媒体运行阶段必须完善社交媒体的有效应用，从而发挥自身的媒体价值。
数字化新媒体：传媒行业的新趋势
数字化新媒体：传媒行业的新趋势随着信息技术的不断发展，传媒行业也在逐渐迈入数字化时代。
数字化新媒体已经成为了传媒行业的新趋势，给传媒行业带来了许多新机遇和挑战。
本文将从数字化新媒体的概念、特点、影响以及未来发展趋势进行分析，希望对读者能够有所启发。
一、数字化新媒体的概念数字化新媒体是指传媒行业在数字技术的基础上进行媒介内容的创作、传播和接受的一种新兴媒体形式。
它把传统媒体内容数字化，并利用互联网、移动通信等技术进行传播，使得媒体内容可以更广泛地传达到受众中。
数字化新媒体以其高效、便捷等特点受到了越来越多人的追捧。
二、数字化新媒体的特点1.可互动性强：数字化新媒体能够让受众更加参与和互动，例如通过社交媒体平台进行交流和互动，增强了媒体内容和受众之间的互动性。
2.传播效果更广：数字化新媒体利用了互联网等技术，能够更广泛地传播媒体内容，使得信息能够快速传递到全球各地。
3.高度个性化：数字化新媒体能够根据受众的需求进行内容定制，使得受众可以更加个性化地获取自己感兴趣的信息。
4.数据化运营：数字化新媒体能够通过大数据分析等技术进行精准运营，更好地了解受众需求，提供更符合受众需求的媒体内容。
三、数字化新媒体的影响1.对传统媒体的冲击：数字化新媒体的兴起，对传统媒体造成了一定的冲击，传统媒体的读者和广告收入逐渐下降。
2.媒体内容和业态的转变：数字化新媒体的发展，使媒体内容和业态发生了很大的变化，以视频、短视频为代表的媒体内容成为了主流，同时媒体业态也发生了很大的改变。
3.媒体生态的重构：数字化新媒体的兴起，重构了媒体生态，原有的传播模式被打破，新兴媒体形式得到了更多的关注和使用。
四、数字化新媒体的发展趋势1.多媒体融合：数字化新媒体会更加注重多媒体的融合，传媒行业将更加注重视频、音频等多媒体的融合，提供更加丰富的媒体内容。
2.数据化运营：数字化新媒体将更加注重数据化运营，通过大数据分析等技术更好地了解受众需求，提供更符合受众需求的媒体内容。
大数据在新闻行业的应用及挑战
大数据在新闻行业的应用及挑战作者：杜雨来源：《中国新通信》 2018年第4期大数据时代的到来, 广泛影响着社会各行各业, 包括媒体行业, 都面临着新媒体的介入和媒体的转型。
新闻传播主要有四个要素: 信息源、信息、媒介、受众。
传统新闻的数据来源单一，主要是记者采访获得，官方获得资料来源可信度高, 各地新闻信息不对称, 传统新闻的读者基本固定范围,受众范围也比较局限；但是采用大数据以后, 这四个要素都有很大的提升；大数据广泛采集互联网上的数据, 数据来源广泛；信息来源渠道多, 各种国内外社交媒体、新闻机构的数据都可以收集, 新闻内容包含大量的实际数据；各种BI 展示平台的创新创造、MR 等新的新闻展示途径，使得新闻不再局限于报纸等传统途径；且通过大数据，可以影响全国乃至全世界的读者用户，这些都是大数据带来的全新的变革[1]。
下面我从几个例子依次阐述大数据在新闻行业的应用：一、" 数据新闻"传统的新闻采用一些数据报道, 并不是真正的" 数据新闻", 充其量指是" 新闻数据", 而数据新闻真正意义上是数据更多的成为新闻的信源, 即新闻因数据而产生[2]。
大数据在传媒行业的应用先驱, 绝对是英国的《卫报》和美国的《纽约时报》,2012 年到2016 年间在新媒体上获得7 项奖项, 这就是他们及时利用数据获得新闻的例子[3]。
二、新闻预测FiveThirtyEight 网站因通过棒球比赛数据成功预测出奥巴马将赢得美国总统大选而成为人们关注的焦点。
通过在社交媒体上抓取网民的言论进行分析, 能够得到网民在细微小事之间关联产生的各种情感态度, 这预示着大数据在新闻领域能够获得传统媒体所不能够获得的信息, 这就需要大数据时代的新闻从业者能够在广泛的数据之中挖掘出有用的信息[4]。
同时, 新闻预测也意味着在舆情分析方面的转型。
新时代舆论引导需要做的是: 提高新闻从业人员的新闻素养, 当谣言等负面消息发出时及时辟谣; 互联网时代的意见领袖发挥的作用越来越明显, 政府部门也要及时培养意见领袖, 有效的解决负面舆论; 大数据这把利剑能够及时抓取言论并对言论进行数据分析, 得出谣言的传播态势、抓出意见领袖并及时辟谣, 这样才能够更好的把控舆情危机。
新媒体大数据分析实训报告
一、实训背景随着互联网的飞速发展，新媒体已经成为企业品牌推广、产品营销的重要渠道。
大数据技术的应用使得新媒体运营更加精准、高效。
为了提高自身在新媒体运营领域的专业能力，我们开展了新媒体大数据分析实训。
本次实训旨在通过实际操作，掌握新媒体大数据分析的方法和技巧，提升数据驱动的运营策略。
二、实训目标1. 熟悉新媒体大数据分析的基本概念和流程；2. 掌握数据分析工具的使用，如Excel、Python等；3. 学会运用数据分析方法，对新媒体运营效果进行评估；4. 结合实际案例，制定数据驱动的运营策略。
三、实训内容1. 新媒体大数据分析概述新媒体大数据分析是指利用大数据技术，对新媒体平台上的海量数据进行采集、处理、分析，从而挖掘有价值的信息，为运营决策提供支持。
新媒体大数据分析主要包括以下几个方面：（1）用户数据分析：分析用户的基本信息、兴趣爱好、行为轨迹等，了解用户需求，优化内容策略；（2）内容数据分析：分析内容的传播效果、用户互动情况等，评估内容质量，调整内容布局；（3）渠道数据分析：分析不同渠道的运营效果，优化渠道布局，提高运营效率。
2. 数据分析工具与技巧（1）Excel：Excel是一款常用的数据分析工具，具有强大的数据处理功能。
在实训过程中，我们学习了如何利用Excel进行数据清洗、整理、分析等操作。
（2）Python：Python是一种编程语言，具有丰富的数据分析库。
在实训过程中，我们学习了如何利用Python进行数据分析，如数据可视化、机器学习等。
3. 实际案例分析（1）用户数据分析：以某企业微信公众号为例，分析其粉丝的基本信息、兴趣爱好、行为轨迹等，了解用户需求，优化内容策略。
（2）内容数据分析：以某企业短视频为例，分析其播放量、点赞量、评论量等数据，评估内容质量，调整内容布局。
（3）渠道数据分析：以某企业微博、抖音、微信公众号等渠道为例，分析各渠道的运营效果，优化渠道布局，提高运营效率。
新媒体的数据分析应用
新媒体的数据分析应用随着信息技术的不断发展和普及，新媒体已经成为人们获取信息的主要途径之一。
新媒体的火爆也导致了大量的数据产生，这些数据包含了丰富的信息，通过数据分析可以揭示出很多有价值的东西。
本文将探讨新媒体数据分析的应用，以及在不同领域中的具体实践。
一、新媒体数据分析的意义新媒体数据分析的意义在于帮助我们更好地理解用户行为和用户需求。
通过对用户在新媒体平台上的操作和互动的数据进行分析，我们可以了解到用户的兴趣爱好、消费习惯、活跃度等方面的信息。
这些信息对于企业、机构以及个人来说都具有重要价值，可以帮助他们更加精准地推送内容、改进产品、制定营销策略等。
二、新媒体数据分析的应用1. 市场营销新媒体数据分析在市场营销领域具有重要作用。
通过对用户数据的分析，企业可以了解到用户的喜好、需求等信息，然后针对性地进行产品定位、市场推广和精准营销。
借助数据分析，企业可以实时监测市场动态，及时发现并解决问题，提升市场竞争力。
2. 媒体运营新媒体数据分析在媒体运营方面也有广泛应用。
通过对用户的浏览、点赞、评论等行为进行监测和分析，媒体可以了解到用户对于不同类型的内容的偏好，进而优化内容的制作和推送策略。
此外，数据分析还可以帮助媒体评估内容的质量，挖掘热门话题，提高用户黏性。
3. 精准广告投放借助新媒体数据分析，广告主可以将广告投放更加精准地面向目标用户群体。
通过对用户数据进行细分和分析，确定目标用户的特征和需求，然后根据这些信息进行广告投放，提高广告的点击率和转化率。
数据分析还可以帮助广告主进行广告效果评估，及时调整投放策略。
4. 政府决策新媒体数据分析在政府决策中的应用也越来越广泛。
政府可以通过对新媒体数据进行分析，了解民意、社会热点等信息，进而指导政策制定和调整。
新媒体数据分析还可以帮助政府预测和应对突发事件，提高应急处理的效率。
三、新媒体数据分析的挑战与展望虽然新媒体数据分析有广泛的应用前景，但也面临一些挑战。
浅谈大数据时代的新媒体融合
浅谈大数据时代的新媒体融合在当今这个数字化、信息化飞速发展的时代，大数据已经成为了推动社会进步和经济发展的重要力量。
与此同时，新媒体的崛起也给信息传播和交流带来了翻天覆地的变化。
在这样的背景下，大数据与新媒体的融合成为了一个备受关注的话题。
大数据，简单来说，就是海量的数据集合。
这些数据不仅数量庞大，而且来源广泛、类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
通过对这些数据的收集、整理、分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和规律。
而新媒体，则是指基于数字技术、网络技术和移动通讯技术等新兴技术手段而形成的媒体形态，如社交媒体、网络视频、移动新闻客户端等。
新媒体具有互动性强、传播速度快、覆盖面广等特点，已经成为了人们获取信息、交流思想的重要渠道。
大数据时代的到来，为新媒体的发展带来了新的机遇和挑战。
一方面，大数据技术能够帮助新媒体更好地了解用户需求，实现精准推送和个性化服务。
通过对用户的浏览记录、搜索行为、社交关系等数据的分析，新媒体平台可以准确地把握用户的兴趣爱好和偏好，为用户提供符合其需求的内容，从而提高用户的满意度和忠诚度。
另一方面，大数据也为新媒体的内容创作和运营提供了有力的支持。
借助数据分析，新媒体可以了解当前的热点话题和趋势，创作出更具吸引力和影响力的内容，同时还可以优化内容的发布时间和渠道，提高传播效果。
然而，大数据与新媒体的融合并非一帆风顺，也面临着一些问题和挑战。
首先，数据安全和隐私保护是一个重要的问题。
在大数据时代，用户的个人信息和行为数据被大量收集和分析，如何确保这些数据的安全，防止数据泄露和滥用，是摆在我们面前的一个严峻挑战。
其次，数据的质量和真实性也难以保证。
由于数据来源的多样性和复杂性，部分数据可能存在错误、缺失或重复等问题，这会影响数据分析的结果和应用效果。
此外，大数据技术的应用也可能导致信息茧房和数字鸿沟的问题。
信息茧房是指用户只接触到自己感兴趣的信息，从而导致视野狭窄和思维固化；数字鸿沟则是指由于技术、经济等因素的影响，不同群体在获取和利用信息方面存在差距。
大数据技术在新媒体传播中的应用探索
导语当前是一个大数据时代，人们无时无刻不在与信息数据打交道，新媒体传播工作建设要与时俱进，跟上时代前进的脚步。
大数据技术在新媒体传播工作中的创新应用，能够帮助人们挖掘出更多具有价值的信息资源，从而优化设计出符合市场用户体验需求的新闻产品，为传媒企业单位创造出更多稳定的社会经济效益。
因此，新媒体行业要牢牢抓住这个发展机遇，注重培养出高素质的新媒体人才，促使他们能够灵活运用好大数据技术，优化数据获取利用，整合利用好具有高价值的资源。
1.大数据技术在新媒体传播中的应用优势与困境分析1.1 大数据技术在新媒体传播中的应用优势在新媒体传播工作领域中，数据新闻是基于大数据技术下在新媒体运用中的重要产物，其实质是指通过挖掘利用重要数据信息作为新闻编辑和传播依据的新闻报道。
与传统新闻报道内容相比，数据新闻最为显著的特征就是其数据量大、传播效果好以及传播效率高。
新媒体企业需要利用大数据技术挖掘出最具有价值的新闻数据信息，并对它们进行深入分析整理，最后优化制作出最佳的新闻产品。
大数据技术在新媒体传播中的应用，能够让新闻内容变得更加具有综合价值，促使原本抽象的内容变得更加具体化，这样一来新闻市场的受众用户就可以利用碎片化时间轻松获取到自身需求的价值信息，大大提高他们对这家新媒体企业的黏性和忠诚度。
[1]除此之外，伴随着我国市场经济的不断发展，大数据技术在新媒体行业中的应用价值只会不断提高。
新媒体企业需要结合自身发展规模和市场发展趋势要求，适当加大对大数据技术人才队伍的建设投资力度，促使能够依靠先进的大数据技术挖掘到更多具有价值的数据信息资源，并将它们有效转化为具有价值的媒体产品。
大数据技术的应用能够帮助媒体企业进一步拓宽信息传播范围，为企业赢得更多的商业广告机会，促使企业能够用最低成本创造出最大的社会经济效益，为企业稳定可持续发展打下扎实的物质基础。
1.2 大数据技术在新媒体传播中的应用困境在现代新媒体行业发展中，大数据技术的创新应用能够为新媒体企业带来诸多方面的优势。
大数据背景下对新媒体“信息茧房”现象的探究
声屏世界2021/6大数据背景下对新媒体“信息茧房”现象的探究阴毕顺韩帆摘要:应大数据推送技术而生的新媒体“信息茧房”这一现象对社会生活的影响正越来越大,随之带来的诸多问题也逐渐隐现。
小到对个人行为的影响,大到对社会创新力的限制,即便在短期内“信息茧房”有其存在的价值但长远看来依旧是弊大于利。
为了解决这一问题,文章从“信息茧房”形成的两个重要端点———技术与用户行为出发,对这一现象进行了深入的分析。
通过研究发现,新媒体开发端应下放权限,提供用户更多更改和接受信息接收机制的选择,同时用户行为也要同步改变,跳出被动接受信息的舒服区,这正是“信息茧房”形成的重要因素。
关键词:大数据“信息茧房”新媒体推送机制近年来，随着数字科技的加速发展，大数据对人们日常生活的影响也越发突显，尤其对新媒体传播行业的影响最为突出。
新媒体的蓬勃发展是伴随着大数据技术的同步发展的，二者几乎是不可分离的。
在二者相互促进的同时，也催生出了新媒体领域的“信息茧房”现象，即新媒体领域内的“推送文化”“圈子文化”。
人们在使用新媒体产品时由于个人喜爱、偏好和目的的不同，导致新媒体在有限的时间内只推送与之相关的内容，久而久之就造成了接受的信息门类单一，不知不觉把自己困于“信息孤岛”之中。
目前看来，在新媒体领域这一现象已经十分普遍。
“信息茧房”表现及其成因表现。
“信息茧房”的基本内涵是信息用户一般只会关注自己感兴趣的信息和内容，沉浸于感到愉悦和安慰的信息世界里，如同蚕茧一般生活在自己编织的“信息茧房”里。
由于每个人在使用新媒体应用时总是习惯打开和搜索自己感兴趣的或者有需要的相关内容，人们也更喜欢接受的和自己相似的观点，在不自觉的情况下，每个人获得的信息越来越单一、越来越个性化，就连所使用的新媒体应用都逐渐固化。
久而久之，用户的情感和认知也会发生一些变化，当看到亲密的社会关系分享的信息时，会不由自主地阅读和浏览，很容易接受信息所蕴含的价值观，进而刺激网路用户出现“信息茧房”效应。
大数据技术在新媒体传播中的应用分析
广告与品牌研究新闻文化建设 2021.1下网络传播174新闻文化建设 2021.大数据技术在新媒体传播中的应用分析张 倩摘要：现阶段我国社会信息技术的发展水平不断提升，新媒体成为了新时期媒体发展的趋势和潮流。
大数据技术已经渗透到了社会生活以及媒体领域的方方面面，对人们的生活有着极大的影响。
新时期，新媒体发展要与大数据技术融合起来，从而进一步激发媒体发展的活力。
关键词：大数据；新媒体；传播；应用策略互联网技术的发展，使人们的生活变得更加便利，而人们的上网偏好和生活动态都可以借助网络来即时呈现出来，并通过动态分享网络的虚拟人际关系空间，实现信息数据的传递。
网络空间创造的平台成为了各类数据的集散区域，从而衍生出了大数据。
大数据的类型丰富，可以反映不同城市生活的发展特征。
随着信息行业的快速发展，大数据常常应用在数据的收集、分析与整理上，可以对实际的生产生活以及新媒体发展提供相应的指导。
一、大数据与新媒体环境的特点大数据与信息技术的发展紧密相关，大数据思维是新闻从业人员在制作数据新闻时应具备的思维，它指的是新闻以数据为依托，根据数据的概念来对事物进行分析，从中挖掘有价值的信息和内容，并结合大数据时代数据引擎搜索的特点来制作新闻。
比如在某一阶段社会的热点是某些关键词，那么新闻制作可以多围绕读者关注的热点来制作新闻。
以每年的“双11”为例，新闻消费者对“双11”购物消费者的成交金额比较关注，而不同行业的人员会对“双11”中该行业产品的销量比较关注，新闻从业者从这一角度出发来挖掘有价值的数据新闻，则会制作出更加优良的新闻，收获更加广阔的受众[1]。
新媒体的快速发展，使人们信息获取的渠道不断增多，如互联网、手机APP 等，在智能手机电脑设备大量普及的今天，人们阅读新闻或者查找信息主要是通过上网来实现，而不再是选择守在电视旁边定时观看新闻节目，传统媒体的发展面临着受众减少的困境。
新媒体的快速发展依托于智能手机、电脑等设备，实现了高效率的传播，在智能手机中安装微博、微信、各种短视频APP，通过注册账号的方式可以让用户快速地获取新闻信息，还可以在发现新闻线索时第一时间发布出来。
大数据在新媒体传播中的应用
大数据在新媒体传播中的应用引言随着科技的快速发展，大数据已经成为当今社会中一个非常重要的概念。
大数据指的是以海量、高速、多样的数据集合为基础，利用科学的手段和方法来获取、管理和分析数据，从而揭示隐藏的模式、关联和趋势，为决策提供依据。
在如今数字化的时代中，新媒体传播已成为社会信息流动的重要渠道，并且大数据的应用已经深入到新媒体传播的方方面面。
本文将探讨大数据在新媒体传播中的应用，并以几个具体的例子来说明。
1. 大数据在新媒体传播中的意义大数据在新媒体传播中的应用意义重大。
首先，大数据可以帮助分析用户行为和趋势，以便更好地了解受众需求，优化内容生产和传播策略。
其次，大数据可以帮助找出并挖掘潜在目标受众，提高信息传播的精准度。
再次，大数据还可以为新媒体平台提供更好的运营和管理，优化平台用户体验。
最后，大数据还可以为广告、营销等领域提供更好的信息和数据支持，提高传播效果。
2. 大数据分析在内容生产中的应用大数据分析在新媒体内容生产中的应用非常广泛。
通过利用大数据分析工具，我们可以从用户行为数据中挖掘出用户兴趣和偏好，了解他们对不同类型内容的需求。
基于这些数据和洞察力，内容团队可以有针对性地制定和生产更符合用户需求的内容，提高内容的吸引力和可用性。
此外，大数据分析还可以帮助评估和预测内容的受欢迎程度，为内容生产提供更好的指导和决策依据。
3. 大数据分析在传播策略中的应用大数据分析在新媒体传播策略中也起到了关键的作用。
通过分析用户行为数据和社交媒体数据，我们可以了解用户的活跃时间、使用设备、喜好等等，从而更好地选择适合的传播渠道和时间，提高传播效果。
此外，通过分析用户互动和反馈数据，我们可以及时调整和优化传播策略，提高传播效率和影响力。
大数据分析可以为传播策略提供更科学的依据，提高传播效果。
4. 大数据分析在用户画像中的应用用户画像是指通过分析用户行为数据和背景信息，以及运用数据挖掘和统计学等方法，将用户分为不同群体，并为每个群体建立详细的用户模型，以实现对用户个性需求和行为模式的准确预测。
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摘要:随着新媒体业务在广电系统的发展，我们不可避免的要面对“大数据”对整个产业发展的影响。
在其他行业中，大数据已经得到了充分、足够的重视，而广电对其重视程度还不够。
本文通过对大数据的基本情况的介绍，对广电新媒体的挑战，以及可能会带来的误区几个方面进行了简单的介绍。
关键词:大数据 海量数据 云计算 Hadoop1 “大数据”背景我们现在生活在一个数字信息爆炸的时代，身边每时每刻都在产生数据信息。
随着计算机运算速度的增加，存储空间的扩大，以及云计算技术的出现，如何利用好这些数据，让整个计算机界的热情达到了空前的高度。
在电信、金融等行业甚至已经达到“数据就是业务”的地步，这种趋势让很多相信数据会产生价值的企业做出了改变。
“Big Data”可以理解为大数据，也可以理解为海量数据，但是这两者还是存在区别的。
大数据包含了海量数据，除此之外还包含多种类型的数据。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
该定义可以从两个角度来分析：一方面是数据容量的不断扩大，数据集合的范围已经从兆字节（MB）到吉字节（GB）再到太字节（TB），甚至还有拍字节（PB）、艾字节（EB）和泽字节（ZB）的计数单位出现。
著名咨询公司IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍。
仅在2011年，就有1.8ZB（也就是1.8万亿GB）的大数据创建产生。
这相当于每位美国人每分钟写3条微博，而且还是不停地写2.6976万年。
在未来十年，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以便迎合50倍的大数据增长。
另一方面，日益增长的集成式大数据已不再适宜于用当前管理数据库的工具来进行分析处理。
其难点包括：数据的抓取、存储、检索、共享、分析以及可视化等。
2“大数据”带来的挑战“大数据”在物理学、生物学、环境生态学、自动控制等科学领域和军事、通讯、金融等行业已经存在很久了，在互联网领域却是最近几年才出现的，而对于电视台的新媒体领域现在才刚刚暂露端倪，在未来马上就要成为我们不可回避的问题之一。
这主要有如下几个方面：首先，随着电视台新媒体业务的发展，电视台新媒体业务从最初的图文网站为主，逐步走向以视音频节目为主，图文共存的形式，这样数据量大大的增加。
其次，用户的终端变得更加丰富，从原先的台式机变为现在的手机、平板电脑、电视机等多终端，这就要求我们的系统提供更全面的系统服务，提高用户的粘度，增强用户体验，而这所有的一切都大大的增加了数据量。
再次，现在的用户对互联网的依赖程度越来越高，越来越多的用户会把更多的时间花费在网络上，他们可以在上面进行购物、聊天、看视频、工作等更多的活动，这些也大幅的增加了系统的数据。
现在越来越多的企业开始重视“大数据”，根据艾瑞调查统计的数据在2011年日本大数据产业1900亿日元，预计在2020年这个产业将会达到1万亿日元。
大数据的出现为广电带来了新的课题，同时也带来了更多的机遇。
从市场运营的角度来看，数据量的大规模的增加是让我们精确把握用户的网络行为模式的基础，如果能够充分利用，我们就可以通过大数据的分析及处理得到用户行为分析，可以个性化、精确化、智能化的进行广告推送以及服务推广服务。
新的广告模式和产品推广形式的会比现有的广告模式性价比高出几倍甚至几十倍。
同时，新媒体公司也可以通过对大数据的把握，大大地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本。
从现实的问题看，主要有以下三个方面的问题。
首先，大数据挑战了传统广电公司领导的战略决策能力。
新媒体业务和技术与传统广电业务区别非常大，数据量的急剧增长不仅要求在带宽和存储设备等基础设施方面要增加大量投入，而且会使广电公司处于进退两难的境地。
如果任数据增长，不予理会，那就很可能失去未来发展的机会，失去业内竞争的本钱，早晚会被产业淘汰或者居于下游；如果与时俱进，转型适应大数据时代的到来，那就需要对新媒体现有产品和运营体系进行全面的改造，例如网站架构的重新设计；产品的标准化、通用化、模块化；商业模式的创新等等。
这对新媒体公司而言，既要维持现有业务，保持业绩的稳定和增长，又要加大投入，迅速转型，是个进退两难的处境。
其次，大数据的出现挑战了新媒体公司的技术开发和数据处理能力。
大数据的出现以及潜在的商业价值不仅要求新媒体公司使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备，而且更要求专门的数据分析方法和使用体系。
目前业内流行的一般数据挖掘方法和通用商业数据库无法满足大数据时代的挑战。
而且，新媒体公司需要大数据处理方面的大量高端专业人才，这不仅指一般的程序员和数据库工程师，而且指数学和统计学家、社会网络学家、社会行为心理学家等等。
对海量数据的分析不能仅仅局限在一般数据规律和模型的把握水平上，而且要有理论思维和全面把握的综合深入能力。
第三，大数据挑战了新媒体公司的组织和运营能力。
一般中小网络公司都没有专门的数据管理和分析专家，即使是大型网络公司中，数据管理和分析部门也处于分散、被动、辅助的地位，是公司的龙尾而不是龙头。
大数据时代的数据分析基本单位是个人用户，寻找的是个人的全面、完整、动态、实时的网络行为模式以及在此基础上归纳出来的群体行为模式，而不是过去那种基于单个产品、服务、频道的碎片式静态统计分析。
所以，对大数据的整体把握是新媒体公司产品开发、运营设置、商业模式的基础和出发点，是龙头而不是龙尾。
这就需要对现有公司架构、组织体系、资源配置和权力结构进行重组，让数据管理与分析部门处于公司整体的上游位置。
Facebook最近在总部的一次会议中披露的一组数据可以给大家一个初步的印象，来一起看看每天Facebook上都得处理多少数据吧：1. 25亿Facebook上分享的内容条数；2. 27亿“赞”的数量；3. 3亿上传照片数；4. 500+TB新产生的数据；5. 105TB每半小时通过Hive扫描的数据；6. 100+PB（1PB=1024TB） 单个HDFS（分布式文件系统）集群中的磁盘容量。
Facebook的工程总监Parikh解释了这些数据对于Facebook的意义：“大数据的意义在于真正对你的生意有内在的洞见。
如果你不能好好利用自己收集到的数据，那你只是空有一堆数据而已，不叫大数据。
”目前Facebook有着世界最大的分布式文件系统，单个集群中的数据存储量就超过100PB。
在Facebook内部，从一开始就没有在不同的部门之间（比如广告部和用户支持部）设立障碍或者分割数据。
这样一来产品开发者就可以跨部门获得数据，实时知晓最近的改动是否增加了用户浏览时间或者促成了更多的广告点击。
作为普通用户，大家也许会对如此海量的数据心存不安，担心自己的数据被随意浏览。
对此Facebook表示有各种防范措施来防止此类事情的发生，比如所有的数据读取记录都会被存档，哪些人看过哪些数据都是记录在案的；如果有员工越线，会被直接开除。
Parikh着重强调：“在这件事上我们的政策是零容忍。
”3“大数据”的数据分析目前，一提到大数据大家就会想到Hadoop数据分析平台，Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。
Hadoop平台对业务的针对性较强，按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。
要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。
目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。
但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。
互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook 开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。
不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达 320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。
因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。
MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，也可以轻易达到内存分析的性能。
随着SSD 的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。
BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库中进行分析。
海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。
除了Hadoop以外，海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapReduce进行分析。
法务研究机构巨头LexusNexus最近就无私地开源了其分析平台HPCC系统。
MarkLogic也公开了其非结构化数据库MarkLogic Server，可用于大数据分析。
此外，Splunk的搜索引擎也在获得关注，可以用于搜索和分析机器数据，例如服务器日志。
4 大数据的误区目前，我们的新媒体普遍拥有海量的客户信息，包括在线交易记录及社交媒体数据等。
但是，成功的关键是要能够从不同渠道和来源的数据中洞察价值，而具备收集并分析这些数据能力的企业将在竞争中拥有显著优势。
但是，数据的非结构化已经成为新媒体公司的重大挑战。
新媒体公司已经熟悉收集和分析结构化数据，如传统的销售年报信息。
目前，许多新媒体公司都困惑于如何收集和分析更多类型的多结构化数据，如网络日志、传感器网络、社交网络、互联网文本和文件、互联网搜索索引、视频档案以及电子商务交易数据等。
由于这些数据的结构问题及大数据类型的复杂关联，导致无法应用现有的传统技巧进行大数据分析。
这为新媒体公司带来了新的任务，需要开发一套全新方法，不仅能够处理传统数据，而且可以便捷地分析和应用这些新兴数据，而不是仅仅进行储存。