大數據實效平台

『壹』 大數據室如何應用的有什麼大數據平台的推薦呢

大數據如何應用到各個行業，需要根據企業需求進行定製化互聯網解決方案。應用的行業也非常的廣泛的，有工程機械行業、紡織行業等等。工業大數據平台可以選徐工信息漢雲這類有硬實力和方案定製軟實力的品牌。隨著5G快速普及，徐工信息漢雲也將幫助更多企業釋放物聯網大數據的潛能，帶領行業一起跨入5G時代。

『貳』 大數據怎麼學習

興趣是第一老師。選擇學習一門課程和技能時，個人興趣是至關重要，對於學習像大專數據這樣抽象的技能更是如屬此。

學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎。

最關鍵的是學習Hadoop+spark，掌握大數據的收集、生成、調用工具。

樹立大數據思維，創造性開發、使用大數據。

深度了解大數據的意義、價值、市場、開發及運用前景。

到大數據管理中心、運用企業實習實踐，掌握開發、運用技能。

『叄』 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

『肆』 大數據平台有哪些架構

01

傳統大數據架構

以上的種種架構都圍繞海量數據處理為主，Unifield架構則將機器學習和數據處理揉為一體，在流處理層新增了機器學習層。

優點：

提供了一套數據分析和機器學習結合的架構方案，解決了機器學習如何與數據平台進行結合的問題。

缺點：

實施復雜度更高，對於機器學習架構來說，從軟體包到硬體部署都和數據分析平台有著非常大的差別，因此在實施過程中的難度系數更高。

適用場景：

有著大量數據需要分析，同時對機器學習方便又有著非常大的需求或者有規劃。

大數據時代各種技術日新月異，想要保持競爭力就必須得不斷地學習。寫這些文章的目的是希望能幫到一些人了解學習大數據相關知識 。加米穀大數據，大數據人才培養機構，喜歡的同學可關注下，每天花一點時間學習，長期積累總是會有收獲的。

『伍』 什麼是大數據徵信

大數據和徵信是兩種數據，大數據又稱：網貸大數據。

網貸大數據一般為一個用戶在網貸平台借款時提交的信息，從放款到還款或者逾期，這些數據都會由網貸公司進行上傳至資料庫。作為其他網貸平台借款時的審核依據，所以如果網貸逾期了，共享這個資料庫的平台就會拒絕這個逾期用戶的借款申請。

對於大數據有疑問的，可以在支付寶首頁搜索：知否數據。

自行查詢大數據報告，如果有違約信息或者法院失信等信息一樣會顯示出來。

徵信統稱為：央行徵信。央行徵信記錄的都是銀行或者一些持牌機構的數據，為一個人的終身數據，對於用戶來說非常重要，房貸和車貸都非常注重一個人的徵信資質，如果有未還的貸款，在申請房貸時會被拒絕。

(5)大數據實效平台擴展閱讀：

徵信資料庫

1、企業信用信息資料庫

經幾百家分支機構歷經10年的採集、加工、錄入，日常數百名工作人員的優化、維護等辛勤工作，已經擁有了2000多萬家中國區域的企業資料庫，涉及有價值企業信用信息達億條，信用信息最遠追溯可達8年，建立起了中國最龐大的企業信用信息資料庫。

2、企業信用信息分六大類

分別為政府監管信息、銀行信貸信息、行業評價信息、媒體評價信息、企業運營信息、市場反饋信息 。

其中政府監管信息包括企業基本資質、質量檢查信息、行政許可/認定、行政獎罰信息、商標/專利/著作權信息、人民法院判決；銀行信貸信息包括中國人民銀行信貸評價信息、商業銀行信貸評價信息、小額貸款公司及民間借貸評價信息。

行業評價信息包括行業協會（社團組織）評價信息、水、電、氣、通訊等公共事業單位評價信息；企業運營信息包括企業財務信息、企業管理體系評估信息；市場反饋信息（包括消費者、交易對方、合作夥伴、員工等不同身份的實名評價信息）。

『陸』 大數據時代網路輿情管理變革探討

大數據時代網路輿情管理變革探討

大數據時代的到來對人類的生活、工作與思維產生變革性影響，深刻改變著商業王國及公共管理等各個領域的面貌，「大數據」日漸成為各行業創新的助推器。當前中國網路輿情環境復雜，網路輿情危機時有發生，社會熱點輿情事件和涉官涉政輿情事件不斷涌現，造成社會民主生活和政治穩定間的不平衡等諸多影響。大數據背景下的網路輿情正在發生巨大的變化，網路輿情管理變得日益復雜和重要，如何抓住大數據時代為網路輿情管理變革帶來的機遇，以「大數據觀」變革傳統網路輿情管理思維，准確把握網路輿情的內在特徵及其在演變過程中的潛在規律，實現網路輿情管理在思維、模式以及技術上的創新，對於新形勢下做好網路輿情引導工作，加強和改進網路內容建設，具有重要的理論意義和實踐價值。

一、大數據時代必然要求網路輿情管理變革

「大數據」概念最早在20世紀80年代提出，2011年麥肯錫咨詢公司發布其研究成果《大數據：下一個創新、競爭和生產率的前沿》，使這個概念得以大范圍推廣。2012年3月29日，奧巴馬宣布將投入2億多美元啟動「大數據發展和研究計劃（Big Data Research and Development Initiative）」，將「大數據戰略」上升為國家戰略。近兩年，大數據備受學術界、產業界和政府部門的關注，成為國內外強有力的前沿詞彙。大數據又稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具在合理時間內進行抓取、管理和處理的數據集合，是必須通過深度挖掘、計算、分析才能創造價值的海量信息。大數據在體量、復雜性、產生速度及價值密度四個方面都極大地超越了傳統的數據形態，具有4V特徵：大量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、價值（Value）。數量龐大的網民通過論壇、微博、微信等多種途徑方便快捷地發表言論觀點，網路輿情的規模和復雜性急速上升，體量巨大而價值密度低，其內在特徵的變化必然要求實現網路輿情管理的變革以適應大數據時代的發展，這些要求主要體現在四個「轉向」上。

（一）從監測轉向預測。大數據的核心和目標就是預測。復雜網路的研究專家巴拉巴西認為，「93%的人類行為是可以預測的，當我們將生活數字化、公式化以及模型化的時候，我們會發現其實大家都非常相似。生活如此抵觸隨機運動，渴望朝更安全、更規則的方向發展，人類行為看上去很隨意、很偶然，卻極其容易被預測」[1]。例如，亞馬遜可以推薦我們想要的圖書，淘寶知道我們的喜好，而人人網可以猜出我們認識誰。傳統網路輿情管理把監測已經產生的輿情信息作為起點，這種明顯的滯後性使其在網路輿情危機的應對中處於消極被動的位置。而目前留給突發事件的處理時間越來越少，從傳統的「黃金24小時」變為「黃金4小時」，如此短的時間使輿情分析和決策尚未來得及參與進來，整個事件就已經造成了爆炸性的效果。在大數據時代，通過挖掘數據相關性，把數學演算法運用到海量的數據上進行分析，在敏感消息進行網路傳播的初期就提前開始監測，然後建立模型，模擬模擬網路輿情的演變過程，使網路輿情突發事件發生的可能性和傾向性變得可以預測。

（二）從節點轉向網路。由監測輿情轉向預測輿情的目標實現，最關鍵的大數據技術就是挖掘數據的相關性。在小數據時代，由於受到資料庫和計算分析能力的限制，無論是對於因果關系還是相關關系的追尋，都耗資耗時，並且易受傳統的思維模式和特定領域隱含的固有偏見的影響，無法保證輿情分析結果的准確性。因此傳統的網路輿情管理只注重輿情內容的監測，通過分析單個數據節點，如網民「說什麼」來抓住比較淺層的社會語義表達。大數據則在保留了原始數據的同時，記錄了網民「為什麼這么說」背後的社會心理和社會關系網。按照大數據思維，每一個數據都是一個節點，可無限次地與其他關聯數據形成輿情鏈上的乘法效應——類似微博裂變傳播路徑，數據裂變式的關聯狀態蘊含著無限可能性[2]。通過對海量信息的解構與重構，充分整合政府和企業的數據資產，利用一系列飛速發展的新技術和新工具，描繪、測量、計算各節點之間的關系，深度挖掘數據的相關性，以此排除偏見和視覺盲點，掌握易被忽略的社會動態，預測輿情的發展趨勢。因此大數據時代必然要求網路輿情管理變革其監測系統，由節點轉向網路，把握相關性，進而分析輿情背後的社會互動，乃至網路族群之間的界限和相互勾連。

（三）從定性轉向定量。輿情分析師或解讀者從自身經驗和視角出發，在傳統網路輿情管理的過程中進行定性分析時，必然使其分析結果帶有個人價值與理念的主觀印記，甚至不同的輿情機構對同一輿情事件會得出相悖的結論。在大數據時代，所有元數據都可通過量化關聯轉化為有價值的信息，並實現多次利用，每一次利用都是一種創新，大數據成為網路輿情定量管理的力量源泉。盡管數據的相關性決定了某些數據價值的潛藏性，但新技術、新軟體的出現使得通過數學分析實現數據的價值轉化變為可能。而多維解讀輿情和新的深刻洞見的揭示，使輿情分析結果的全面性和客觀性大大超越傳統的網路輿情管理。但數據的量化並不等同於簡單的「數字化」，而是數據的可計算化，舍恩伯格將其稱之為「數據化」，是指一種把現象轉變為可製表分析的量化形式的過程[3]。「數據化」使態度和情緒轉變為一種可以分析的形式，網路輿情的相關信息得以進行深入分析，一些社交媒體如Facebook、Twitter、QQ、微博、微信等坐擁大型數據的寶藏，一旦實現對其自身資料庫的深度利用，就能輕易獲得社會各個領域和所有用戶的幾乎全部動態信息。

（四）從樣本轉向全體。在傳統的網路輿情工作模式中，所採集的輿情關聯數據僅為樣本信息，構建的資料庫結構單一、數據量有限。其數據源一般是基於抽樣或者針對重點網路站點進行的數據抓取，僅能對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，標准不一，難以在不同領域中通用。同時，樣本分析並不能保證結果的准確，即使分析方法和操作沒有問題，但采樣過程的任何偏誤都將使輿情分析結果與事實相去甚遠。大數據體量巨大，從TB級別躍升至PB乃至ZB級別，完整記錄了社情民意，成為人類生存痕跡和心理變化的記錄儀。采樣的目的是以盡可能少的數據獲得盡可能多的信息，但大數據是建立在掌握所有數據，至少是海量數據的基礎上的，在數據處理技術日新月異的今天，變革傳統輿情管理思維與方法，改變采樣的慣性行動成為必要。通過運用大數據技術，建立網路輿情自動分析系統，全天候自動搜索並採集與目標輿情看似毫不相關實則具有內在關聯的信息，在抓取和收集頁面之後，對信息自動分類、自動獲取關鍵詞、自動內容分析和自動報警等。樣本擴大至幾乎全體，輿情分析的結果更加客觀可靠。

二、大數據時代網路輿情管理變革的效應前瞻

抓住大數據時代變革網路輿情管理的新機遇，迎接大數據時代網路輿情管理的新挑戰，順應大數據時代網路輿情管理的新要求，變革與創新網路輿情管理將會產生良好的管理效應，實現新時期網路輿情管理的升級轉型。

（一）實現「防火」式管理。傳統的網路輿情管理因為無法把握數據相關性，不能准確預測輿情未來的發展趨勢，因此採用的是「滅火」式管理模式。政府通常在輿情產生或者已形成輿情危機的情況下才開始採取措施，如發布信息、引導輿情、滿足訴求等，以此達到「滅火」效果。在此種模式下，政府經常被動陷入網路輿情漩渦，由此形成視網路輿情為「敵情」的偏見。為了擺脫這一困境，政府總是試圖「控制」、「引導」和「應對」網路輿情，以一種上位者的姿態去支配、主宰網民及其輿情表達的方式。然而，若網民在網路輿情中的主體地位得不到保證，網路輿情就會失去其「減壓閥」的功能，網路輿情問題將會是治標不治本。大數據時代，政府轉變網路輿情管理思路，變革網路輿情管理模式，應用大數據技術對網路輿情進行關聯分析、級別劃分、聚類分析和傾向性分析，將實現「滅火」式管理到「防火」式管理的轉變。通過尋找「導火索」與「減壓閥」之間的平衡點，在發揮網路「民間輿論場」作用的同時，將網路輿情危機扼殺在搖籃里。例如美國中央情報局通過抓取海量數據來追蹤恐怖分子和監控社會情緒，在「阿拉伯之春」中，通過大數據分析多少人和哪些人的立場從溫和變為激進，並「算出」誰有可能會採取有害行為。

（二）打撈「沉沒的聲音」。大數據源於互聯網的分享、開放，但「數字鴻溝」的存在卻使「信息窮人」與網路隔絕。盡管互聯網的發展使這一部分人的比例越來越低，但發展不均衡性的擴大意味著現在和將來仍然有一個不容忽視的群體將無法提供任何數據。即使是那些能夠充分利用網路的人群，也有可能因為在某種情境下成為輿論中的弱勢群體，或者因其在輿情主流中的異質思維而選擇不在網路上發聲。當然，這種選擇既可能是主動也可能是被動的。正如美國哲學家埃里克·霍弗所言，「一個國家最不活躍的人群，為佔大多數的中間層次。他們是在城市工作和在鄉間務農的正派老百姓，然而，他們的命運卻受分據社會光譜兩頭的少數人——最優秀的人和最低劣的人所左右」[4]。顯而易見的是，單憑技術體系構築的大數據平台無法真正獲取「全部數據」，通過改革網路輿情管理去打撈那些可能代表某一個群體或一定數量級的「沉沒的聲音」十分必要。因此，全面思考和理清大數據時代網路輿情管理面臨的機遇和挑戰，通過「大輿情」觀念的構建，變革網路輿情管理的工作理念和模式，將有利於打撈「沉沒的聲音」。例如，將輿情服務與社會調查相結合，重視實地調研與第一手材料的採集，而不是把網路輿情管理捆綁在技術上，將避免得到不全面的輿情或做出誤導性決策。

（三）識破「偽輿情」。當前備受關注的網路輿情，越來越成為依存於影星式的學者、影星式的記者、影星式的商人和影星式的政客為中心的「偽輿情」[5]。重大敏感事件發生後，部分網管和有影響力的輿情機構快速封堵其主觀上認為的「有害信息」，選擇性地編撰輿情報告，以片面、虛假的「偽輿情」影響決策層對形勢的研判，使其做出符合自身利益訴求的決策。有些利益集團則精心扶植和培育自己的網路發言人，引導網民思考的內容和方向。結果，這些輿論領袖對關鍵事件和問題的看法在網路上大行其道，並淹沒其他異質言論，使群眾對真相的認知產生巨大偏差。當輿情被各方利益集團的政治力量和經濟力量操縱時，它便喪失了獨立性，一旦「偽輿情」被識破，輿情機構就可能失去其公信力。基於全網的完整、准確和極速的信息抓取有利於為輿情分析報告提供一手的材料、純粹的事實，從而獲得真實全面的輿情，使網民在不知道「為什麼」的情況下，依然能獲得對「是什麼」的比較公正客觀的認知，並以此助力網路輿情的引導。同時，通過變革網路輿情管理的體制機制，保持輿情管理的獨立性將有力識破「偽輿情」，剔除「雜音」與「噪音」，使大數據時代的網路輿情真正成為現實世界的「鏡像」。

（四）克服「盲人摸象」和「信息孤島」。海量信息無限增長與網民關注、分析能力有限之間的矛盾，造成了「數據爆炸」與「知識貧乏」的怪象，加劇了社會輿論的「盲人摸象」效應。大數據時代下，網路媒體促進了信息的開放和溝通的便捷，人們對公共事件的參與達到了一個前所未有的高度，但是分眾傳播、個性化傳播的凸顯以及信息的碎片化，使得全面、深刻地關注和分析事件變得越來越困難。網民非理性、易激動的特點導致網路輿情的偏激和情緒化，網路的「群體極化」被放大。大數據時代的輿情監測是建立在傳統人工和軟體無法進行的全網輿情信息採集的基礎上，樣本擴大到全體。通過運用大數據技術，建立網路輿情自動分析系統，避免因數據源不全面而造成的重要信息監測缺失，將有利於消弭「盲人摸象」現象。與此同時，由於信息化應用水平參差不齊，政府和企業不同的部門之間都存在「信息孤島」問題：有多少個部門就有多少個信息系統，每個系統都有自己的資料庫、應用軟體和用戶界面，完全是獨立的體系，阻礙了數據的互通互聯[6]。變革大數據時代網路輿情管理的工作模式，統一輿情行業的技術標准，共享數據，建立網路輿情服務聯盟，統籌政府、企業、媒體及社會力量，實現網路輿情的多元共治將有利於解決「信息孤島」問題。

三、大數據時代網路輿情管理的變革路徑

當大數據給各行各業帶來變革性影響時，全世界都沒做好迎接這場產業革命的准備。但與英美等發達國家相比，中國更像是處在大數據時代的前夜。而中國的人口和經濟規模決定了中國大數據的規模為全球最大，為中國抓住時代的脈搏進行改革提供了難得的機遇。在這種大背景下，大數據對傳統輿情管理也產生了深刻的影響，要使網路輿情管理變革產生應有的預期效應，適應時代的發展要求，須從思維觀念、方法手段、體制機制、技術保障、人才建設等路徑著手。

（一）樹立大輿情觀念。大數據時代網路輿情管理的變革，首要在於樹立大輿情觀念。這里的大輿情，包括兩層含義。第一，強調「大數據觀」，即充分實現網路數據平台的開放共享。按照「一切皆可量化」的大數據邏輯，一個新增的相關性數據的產生，通常會帶來一個新的分析結果。因此只有形成「大數據觀」，實現數據的動態分享，才能有效防止信息「碎片化」，最大限度地消除「盲人摸象」和「信息孤島」現象。第二，強調網上和網下數據的整合。網路輿情與社會調查結合不足，可能降低輿情的真實性，誤導決策。例如，對於假期調整方案的選擇，各輿情機構組織的網路投票的結果各不相同，其做出的輿情分析報告也和真實民意相左。因此只有真正掌握「大輿情」，打撈「沉沒的聲音」，才能正確決策，打造一個更安全、更高效的社會。樹立大輿情觀念，首先，必須實現數據分析的動態化，打破數據壟斷，統一標准，共享數據，預防孤立的輿情機構閉門造車，制定片面或錯誤的輿情分析報告。其次，應把網上網下各方面數據整合起來，挖掘網路輿情與社會動態背後的深層次關系，實現網路輿情管理和社會治理的緊密聯動、同步推進[7]。最後，完善和創新包括輿情抓取、預警、研判到決策、評估等在內的網路輿情管理的各個環節，使輿情管理功能不僅僅限於危機處理，更能發揮輔助決策的作用。

（二）變革網路輿情的引導戰略。做好輿論引導工作，應把握好時、度、效。但是目前許多地方和部門對如何進行網路輿情的引導仍然缺乏正確認識，於「時」不能把握好「黃金4小時」，於「度」不能掌握火候，拿捏分寸，於「效」不能保證網路輿情引導的實效質量。大數據由於自身具有的特點，使其利於變革網路輿情的引導戰略，變「封改刪」、「鴕鳥戰術」為「網上引導，網下落地」，使「偽輿情」失去生存的土壤。因此，我們要充分發揮大數據的優勢來提高輿情引導工作的能力。其一，利用大數據提升網路輿情引導的預見性和目的性。通過數據抓取和相關性分析，構建網民意見傾向分析模型，了解網民的偏好和特點，建設和完善政府網站、官方微博，扶植和藉助意見領袖，做到「善說話、說對話、接地氣、辦實事」。其二，通過數據的價值轉化，實現網路輿情的價值引導。在充分收集相關數據的基礎上，運用圖表等數據可視化技術揭示事件的前因後果，讓數據「發聲」，使網民既「知其然」也「知其所以然」，從而全方位360度無死角了解事件的來龍去脈，消除「盲人摸象」現象。其三，提升輿情引導的公信力。一方面加強新老媒體間的互動，發揮各自的優勢與公眾溝通，破解謠言和流言，達到時效性和權威性的雙重保障；另一方面要避免輿情分析師在處理數據的過程中受經驗偏好的影響，並防止大數據淪為某些機構和個人更便捷地操縱輿論的手段。

（三）健全大數據輿情管理體制機制。當前，網路輿情管理的體制機制尚不完善，很多地區尚不具備系統規范的輿情應對與處理的管理體系。輿情分析和預測手段落後，危機應對系統缺失，輿情管理組織機構不健全、不穩定，以及多頭管理等問題非常普遍。健全大數據輿情管理的體制機制，對於從源頭上解決網路輿情管理過程中出現的問題和困難，實現標本兼治，具有決定性作用。因此，為使網路輿情管理取得實效，提升網路輿情工作的規范化和科學化水平，我國應加快建立健全大數據輿情管理的體制機制。首先，建立網路輿情多元管理的互動機制，由國家出台大數據發展戰略規劃，產學研相結合，統籌政府、企業、社會和公民的力量，形成合力，實現共治。其次，變革網路輿情管理的機構設置，改變以往通過臨時組建領導小組或臨時辦公室等機構，或者以宣傳部門為「消防隊」等方式被動應對輿情危機的模式，通過常態化機構的設置和專業人員的配備，使網路輿情管理專門化、精細化。再次，建立權責明確的責任機制，通過加快數據立法進程明確各級各部門包括政府部門、企業媒體、人民團體等的權利義務；通過建立由網信部門牽頭的大數據輿情管理體制，改變多頭管理的局面，並設立政府首席信息官責任制度等。最後，健全大數據網路輿情管理的資源保障機制，大數據時代變革網路輿情管理面臨初期成本高、短期效益不明顯等問題，需要加大資金、技術、物資、人力等資源的投入。

（四）創新大數據網路輿情管理的方法與技術。大數據時代的到來，要求網路輿情管理必須採用更為先進的技術，這主要表現在對各種相關軟體的大量應用以及對大數據技術支撐平台的依託。目前中國網路輿情監測採集軟體中較具代表性的有TRS互聯網輿情信息監控系統、北大方正智思輿情監控系統、軍犬網路輿情監控系統、樂思網路輿情監測系統等。此外，還應完善和創新大數據技術支撐平台的五大基石——數據監測技術、數據挖掘技術、數據存儲技術、數據分析技術、數據安全技術，使大數據為網路輿情管理服務的同時又不超出我們的控制。同時，我們也不能陷入「技術是萬能的」誤區而盲目迷信和依賴技術，更不能因相信大數據強大的預測功能而導致「數據獨裁」，變成數據的奴隸。因此，網路輿情管理還需要依靠其他方法和手段相輔相成，共同作用。法律因其具備最大的強制性和權威性，成為最有效的管理控制的手段。法律與道德相互聯系，在極具復雜性和特殊性的虛擬空間里，教育和自律被擺在重要的位置上。例如，歐美發達國家如美國、英國、加拿大等都通過倡導用戶自律和自我管理來提高網民的媒介素養，加強自我把關能力。此外，還可以效仿韓國、新加坡等運用行政手段，要求網路用戶在獲得國家有關部門頒發的許可證的情況下，才能訪問政府嚴格控制的信息等。

（五）培育大數據時代的網路輿情管理人才。大數據時代的網路輿情將會形成多向度的研究，例如對社會話語表達、社會心理描繪、社會關系呈現、社會訴求預測等的分析研究。網路輿情將真正成為一門與多學科交叉的社會顯學，對人才的全面性要求很高。中國教育的學科劃分和培養體系，客觀導致培養出來的人才很難跨界。換句話說，真正進入這個行業的門檻是很高的。正因如此，各國越來越重視對數據科學家的培養，如美國在大學專門開設研究大數據技術的課程，通過嚴格的業務培訓和職業資格認證，培養下一代的數據科學家。2013年9月，我國人社部聯合人民網啟動「網路輿情分析師職業培訓計劃」，「網路輿情分析師」成為一項被正式認可的職業。但是我國現有輿情工作人員的水平仍然嚴重滯後，很多輿情機構尤其是地方政府並沒有專業的數據處理、分析團隊和專門的網路輿情管理部門。為突破大數據時代變革網路輿情管理的人才瓶頸，從短期看，可以通過招考、錄用等方式引進數據挖掘、分析人才，通過委託培養、網路培訓等方式強化已有專業人才力量，通過購買服務的方式短期租賃大數據輿情管理的高素質人才。從長遠看，則要系統梳理網路輿情管理所需人才目錄，培養和壯大既精通數據挖掘、數學建模，又擁有較高學習能力、分析能力和知識水平，橫跨統計學、社會學、計算機學、傳播學、管理學等學科的復合型人才，打造一支大數據網路輿情管理的專業人才隊伍。

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『柒』 徵信大數據是什麼意思

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。

目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

(7)大數據實效平台擴展閱讀

大數據出現不良信用記錄的原因

徵信大數據黑了，就是出現了不良信用記錄，當出現不良信用記錄，只能繼續保持良好的信用，使用5年以後就不會再展示了。不能停用，停用後信息就不再更新了。

根據《徵信業管理條例》的規定，不良信息自不良行為或者事件終止之日起展示5年。

對於賬戶處於正常開立期間的信貸業務，徵信中心每個月都會進行更新。但是，信貸業務在銷戶或結清後，其信息就不會再更新了。

『捌』 尚學堂大數據為什麼那麼火，優勢在哪裡

我們的大數據火和教學質量是有很大的關系的，當然也是依託於大數據整個專行業的。屬

• 我們的課程內容均由業內多年經驗的講師精心研發，不僅如此，我們緊密關注大數據新領域，並對課程內容實時更新，課程內容全、新、快！

• 貫徹實戰化教學於每一處細節，對於項目，我們嚴格篩選，緊密貼合企業實際需求，告別形式化，向實效化不斷延伸，讓學員在項目實戰中真正做到事半功倍，以一頂百！

• 我們的老師均為業界大牛，擁有多年開發和管理項目經驗。十一年品牌，為了貫徹「實戰化教學品牌」的理念，所有講師都是從一線企業高薪聘請而來，嚴格篩選寧缺毋濫！

『玖』 12315大數據應用是什麼意思

大數據時代，數據思維和應用對政府行使職能產生了深刻的影響。全國工商系統12315網路作為與廣大消費者開展信息互動的權威平台，實時採集大量的投訴咨詢和舉報數據。這些數據是整個社會消費活動的數字化記錄，是可以重復利用的特殊非物質財富，也是維護消費者權益和市場經濟秩序的決策依據。對這些數據資源進行深度分析利用，能夠客觀、真實、迅速地找出消費維權領域的各種問題及其成因。
一、發揮大數據挖掘分析作用，確定消費維權工作重點
（一）構建大數據利用平台，建立智能決策支持系統
作為消費維權的大數據「倉庫」，全國工商系統12315網路具有數據種類豐富（包含消費者和被訴方的名稱、地址等各種信息）、查詢便捷、功能多樣等特點。可以按照需要對事發區域、被訴主體、消費事由等參數進行篩選，通過數據比對、分析和歸納，及時、准確地反映消費熱點的分布、變化和涉嫌違法行為的高發區域，幫助職能部門客觀分析消費現狀，同時還能驗證國家經濟、產業政策的實施效果，為政策制定提供參照標准，輔助宏觀決策和調控。
（二）分析投訴舉報數據模型，確定消費維權重點
通過對消費維權數據的整理、分類，建立包括12315事項辦理效率分析（受理量、辦結率、催辦率、立案率、銷案率）、質量分析（抽查率、錯單率、二次投訴舉報率、信息自錄率）、維權聯絡站工作分析（受理量、處理量、辦結率、轉辦率、自行和解率、挽回經濟損失額）、群眾滿意度分析等方面的綜合評價體系並加以量化。採取圖表、文字等可視化的表現形式，呈現某一領域消費維權的重點和熱點及其變化發展趨勢。
（三）開展消費經濟研究，提供市場經濟決策依據
結合12315網路和全國法人信息庫等大數據資源，著力加強消費維權領域的綜合分析和研判，為開展消費經濟研究提供數據支撐。以上海為例，上海市工商局近年來積極開展消費維權數據與國民生產總值、社會消費品零售額、經濟產業結構及區域分布之間的關聯度分析。通過大數據分析發現並總結了「三同」——維權總量與GDP總量同速增長，維權結構與產業結構同幅變動，維權區域與城鄉發展同向推移；「三轉」——維權重心由線下消費轉向網上消費，維權品類由實物消費轉向信息消費，維權模態由生存消費轉向精神消費。相關分析報告得到了市領導的肯定，並為該市制定相關經濟和產業政策提供了重要的決策依據。
二、立足大數據預測警示作用，促進消費維權工作關口前移
通過對投訴咨詢和舉報數據進行實時分析、關聯分析和趨勢規律性分析，能夠幫助職能部門事前主動發現消費規律和消費爭議的潛在風險，並適時採取有針對性的預防措施，避免潛在的消費問題凸顯，從而促進消費維權工作關口前移，節省行政資源。上海市工商局奉賢分局近年來利用消費維權類型建模，在大數據分析的基礎上得出每年12月至次年1月是預付費式消費爭議投訴的集中多發期。2015年年初，該分局提前在《東方城鄉報》等媒體發布預付費式消費警示，曝光金仕堡健身館涉嫌違規預售會員卡等典型案例，發揮了積極作用。
三、搭建部門合作、社會共享的大數據利用框架，促進「大消保」維權體系的形成
（一）加強橫向聯系，凝聚部門維權合力
新《消法》規定，消費維權是全社會的共同責任，而涉及消費維權工作的部門包括消協、工商、公安、食葯監、質檢和物價等多個部門。隨著消費方式的日趨多樣和經營業態日益豐富，跨部門管轄的投訴舉報日益增多。傳統的、線性的、自上而下的以職能部門為主導的維權模式已難以滿足消費者的需求。而以數據為載體的消費維權信息成為一種標准化語言，具有在區域之間、行業之間和部門之間的穿透性。通過建立多元的數據收集通道，使消費維權數據在相關職能部門之間無障礙流動，實現數據共享與數據處理同步，使維權信息從工商系統「體內循環」轉向「體外輻射」，促進形成部門資源共享、社會責任共擔的維權格局。
（二）銜接信用公示系統，增強社會維權力量
如果將12315消費維權信息網路比作工商部門採集消費和經濟行為數據的「入口」，那麼信用公示系統就是向社會反饋侵害消費者權益行為等信息處理結果的「出口」。在保護國家安全、商業秘密、個人隱私等基礎上，通過政府網站、移動介面等將非涉密的消費維權大數據信息通過信用公示系統向社會免費公布，有利於市場主體自律和消費者維權意識的覺醒，最終實現消費維權由政府主導轉變為市場自律，增強社會維權力量。
當然，要確保大數據在消費維權領域充分發揮實效，還需要樹立大數據思維理念。一是加強數據源頭管理，規范12315數據採集，解決遺漏、不完整、關聯性和邏輯性不強等問題。實踐證明，基礎數據如果不準確，就會導致數據統計分析出現偏差，從而誤導領導決策和行政執法。二是強化12315數據的綜合分析，切實提高數據分析質量和水平，突出分析結果的實用性。三是加強12315數據分析成果運用，實行訴轉案無縫銜接。要運用數據分析技術手段，梳理和排查12315數據中的違法行為線索，確定監管執法重點，使大數據真正成為保護消費者合法權益、打擊違法行為的新興力量。

『拾』 人工智慧大數據預測是什麼軟體

人工智慧大數據預測是安卓軟體。

大數據預測是大數據最核心的應用，大數據預測將傳統意義預測」拓展到「現測」。大數據預測的優勢體現在它把一個非常困難的預測問題，轉化為一個相對簡單的描述問題，而這是傳統小數據集根本無法企及的。

從預測的角度看，大數據預測所得出的結果不僅僅得到處理現實業務簡單、客觀的結論，更能用於幫助企業經營決策，收集起來的資料還可以被規劃，引導開發更大的消費力量。

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大數據的「4V」特徵表明其不僅僅是數據海量，對於大數據的分析將更加復雜、更追求速度、更注重實效。數據量呈指數增長的同時，隱藏在海量數據的有用信息卻沒有相應比例增長，反而使我們獲取有用信息的難度加大。

以視頻為例，連續的監控過程，可能有用的數據僅有一兩秒。數據科學家必須藉助預測分析軟體來評估他們的分析模型和規則，預測分析軟體通過整合統計分析和機器學習演算法發揮作用。