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大数据实效平台

发布时间:2021-12-03 23:18:55

『壹』 大数据室如何应用的有什么大数据平台的推荐呢

大数据如何应用到各个行业,需要根据企业需求进行定制化互联网解决方案。应用的行业也非常的广泛的,有工程机械行业、纺织行业等等。工业大数据平台可以选徐工信息汉云这类有硬实力和方案定制软实力的品牌。随着5G快速普及,徐工信息汉云也将帮助更多企业释放物联网大数据的潜能,带领行业一起跨入5G时代。

『贰』 大数据怎么学习

兴趣是第一老师。选择学习一门课程和技能时,个人兴趣是至关重要,对于学习像大专数据这样抽象的技能更是如属此。

学习Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础。

最关键的是学习Hadoop+spark,掌握大数据的收集、生成、调用工具

树立大数据思维,创造性开发、使用大数据。

深度了解大数据的意义、价值、市场、开发及运用前景。

到大数据管理中心、运用企业实习实践,掌握开发、运用技能。

『叁』 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题:数据源活性不够,数据中介机构还处于起步阶段;多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后;缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘,数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘,搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战,对法律的制定及执行提出了很高要求。为此,数据使用必须承担保护的责任与义务。

『肆』 大数据平台有哪些架构

01

传统大数据架构

以上的种种架构都围绕海量数据处理为主,Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体,在流处理层新增了机器学习层。

优点:

提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案,解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。

缺点:

实施复杂度更高,对于机器学习架构来说,从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别,因此在实施过程中的难度系数更高。

适用场景:

有着大量数据需要分析,同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。

大数据时代各种技术日新月异,想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据,大数据人才培养机构,喜欢的同学可关注下,每天花一点时间学习,长期积累总是会有收获的。

『伍』 什么是大数据征信

大数据和征信是两种数据,大数据又称:网贷大数据。

网贷大数据一般为一个用户在网贷平台借款时提交的信息,从放款到还款或者逾期,这些数据都会由网贷公司进行上传至数据库。作为其他网贷平台借款时的审核依据,所以如果网贷逾期了,共享这个数据库的平台就会拒绝这个逾期用户的借款申请。

对于大数据有疑问的,可以在支付宝首页搜索:知否数据。

自行查询大数据报告,如果有违约信息或者法院失信等信息一样会显示出来。

征信统称为:央行征信。央行征信记录的都是银行或者一些持牌机构的数据,为一个人的终身数据,对于用户来说非常重要,房贷和车贷都非常注重一个人的征信资质,如果有未还的贷款,在申请房贷时会被拒绝。

(5)大数据实效平台扩展阅读:

征信数据库

1、企业信用信息数据库

经几百家分支机构历经10年的采集、加工、录入,日常数百名工作人员的优化、维护等辛勤工作,已经拥有了2000多万家中国区域的企业数据库,涉及有价值企业信用信息达亿条,信用信息最远追溯可达8年,建立起了中国最庞大的企业信用信息数据库。

2、企业信用信息分六大类

分别为政府监管信息、银行信贷信息、行业评价信息、媒体评价信息、企业运营信息、市场反馈信息 。

其中政府监管信息包括企业基本资质、质量检查信息、行政许可/认定、行政奖罚信息、商标/专利/著作权信息、人民法院判决;银行信贷信息包括中国人民银行信贷评价信息、商业银行信贷评价信息、小额贷款公司及民间借贷评价信息。

行业评价信息包括行业协会(社团组织)评价信息、水、电、气、通讯等公共事业单位评价信息;企业运营信息包括企业财务信息、企业管理体系评估信息;市场反馈信息(包括消费者、交易对方、合作伙伴、员工等不同身份的实名评价信息)。

『陆』 大数据时代网络舆情管理变革探讨

大数据时代网络舆情管理变革探讨

大数据时代的到来对人类的生活、工作与思维产生变革性影响,深刻改变着商业王国及公共管理等各个领域的面貌,“大数据”日渐成为各行业创新的助推器。当前中国网络舆情环境复杂,网络舆情危机时有发生,社会热点舆情事件和涉官涉政舆情事件不断涌现,造成社会民主生活和政治稳定间的不平衡等诸多影响。大数据背景下的网络舆情正在发生巨大的变化,网络舆情管理变得日益复杂和重要,如何抓住大数据时代为网络舆情管理变革带来的机遇,以“大数据观”变革传统网络舆情管理思维,准确把握网络舆情的内在特征及其在演变过程中的潜在规律,实现网络舆情管理在思维、模式以及技术上的创新,对于新形势下做好网络舆情引导工作,加强和改进网络内容建设,具有重要的理论意义和实践价值。

一、大数据时代必然要求网络舆情管理变革

“大数据”概念最早在20世纪80年代提出,2011年麦肯锡咨询公司发布其研究成果《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》,使这个概念得以大范围推广。2012年3月29日,奥巴马宣布将投入2亿多美元启动“大数据发展和研究计划(Big Data Research and Development Initiative)”,将“大数据战略”上升为国家战略。近两年,大数据备受学术界、产业界和政府部门的关注,成为国内外强有力的前沿词汇。大数据又称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内进行抓取、管理和处理的数据集合,是必须通过深度挖掘、计算、分析才能创造价值的海量信息。大数据在体量、复杂性、产生速度及价值密度四个方面都极大地超越了传统的数据形态,具有4V特征:大量(Volume)、多样(Variety)、高速(Velocity)、价值(Value)。数量庞大的网民通过论坛、微博、微信等多种途径方便快捷地发表言论观点,网络舆情的规模和复杂性急速上升,体量巨大而价值密度低,其内在特征的变化必然要求实现网络舆情管理的变革以适应大数据时代的发展,这些要求主要体现在四个“转向”上。

(一)从监测转向预测。大数据的核心和目标就是预测。复杂网络的研究专家巴拉巴西认为,“93%的人类行为是可以预测的,当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候,我们会发现其实大家都非常相似。生活如此抵触随机运动,渴望朝更安全、更规则的方向发展,人类行为看上去很随意、很偶然,却极其容易被预测”[1]。例如,亚马逊可以推荐我们想要的图书,淘宝知道我们的喜好,而人人网可以猜出我们认识谁。传统网络舆情管理把监测已经产生的舆情信息作为起点,这种明显的滞后性使其在网络舆情危机的应对中处于消极被动的位置。而目前留给突发事件的处理时间越来越少,从传统的“黄金24小时”变为“黄金4小时”,如此短的时间使舆情分析和决策尚未来得及参与进来,整个事件就已经造成了爆炸性的效果。在大数据时代,通过挖掘数据相关性,把数学算法运用到海量的数据上进行分析,在敏感消息进行网络传播的初期就提前开始监测,然后建立模型,模拟仿真网络舆情的演变过程,使网络舆情突发事件发生的可能性和倾向性变得可以预测。

(二)从节点转向网络。由监测舆情转向预测舆情的目标实现,最关键的大数据技术就是挖掘数据的相关性。在小数据时代,由于受到数据库和计算分析能力的限制,无论是对于因果关系还是相关关系的追寻,都耗资耗时,并且易受传统的思维模式和特定领域隐含的固有偏见的影响,无法保证舆情分析结果的准确性。因此传统的网络舆情管理只注重舆情内容的监测,通过分析单个数据节点,如网民“说什么”来抓住比较浅层的社会语义表达。大数据则在保留了原始数据的同时,记录了网民“为什么这么说”背后的社会心理和社会关系网。按照大数据思维,每一个数据都是一个节点,可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应——类似微博裂变传播路径,数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性[2]。通过对海量信息的解构与重构,充分整合政府和企业的数据资产,利用一系列飞速发展的新技术和新工具,描绘、测量、计算各节点之间的关系,深度挖掘数据的相关性,以此排除偏见和视觉盲点,掌握易被忽略的社会动态,预测舆情的发展趋势。因此大数据时代必然要求网络舆情管理变革其监测系统,由节点转向网络,把握相关性,进而分析舆情背后的社会互动,乃至网络族群之间的界限和相互勾连。

(三)从定性转向定量。舆情分析师或解读者从自身经验和视角出发,在传统网络舆情管理的过程中进行定性分析时,必然使其分析结果带有个人价值与理念的主观印记,甚至不同的舆情机构对同一舆情事件会得出相悖的结论。在大数据时代,所有元数据都可通过量化关联转化为有价值的信息,并实现多次利用,每一次利用都是一种创新,大数据成为网络舆情定量管理的力量源泉。尽管数据的相关性决定了某些数据价值的潜藏性,但新技术、新软件的出现使得通过数学分析实现数据的价值转化变为可能。而多维解读舆情和新的深刻洞见的揭示,使舆情分析结果的全面性和客观性大大超越传统的网络舆情管理。但数据的量化并不等同于简单的“数字化”,而是数据的可计算化,舍恩伯格将其称之为“数据化”,是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程[3]。“数据化”使态度和情绪转变为一种可以分析的形式,网络舆情的相关信息得以进行深入分析,一些社交媒体如Facebook、Twitter、QQ、微博、微信等坐拥大型数据的宝藏,一旦实现对其自身数据库的深度利用,就能轻易获得社会各个领域和所有用户的几乎全部动态信息。

(四)从样本转向全体。在传统的网络舆情工作模式中,所采集的舆情关联数据仅为样本信息,构建的数据库结构单一、数据量有限。其数据源一般是基于抽样或者针对重点网络站点进行的数据抓取,仅能对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,标准不一,难以在不同领域中通用。同时,样本分析并不能保证结果的准确,即使分析方法和操作没有问题,但采样过程的任何偏误都将使舆情分析结果与事实相去甚远。大数据体量巨大,从TB级别跃升至PB乃至ZB级别,完整记录了社情民意,成为人类生存痕迹和心理变化的记录仪。采样的目的是以尽可能少的数据获得尽可能多的信息,但大数据是建立在掌握所有数据,至少是海量数据的基础上的,在数据处理技术日新月异的今天,变革传统舆情管理思维与方法,改变采样的惯性行动成为必要。通过运用大数据技术,建立网络舆情自动分析系统,全天候自动搜索并采集与目标舆情看似毫不相关实则具有内在关联的信息,在抓取和收集页面之后,对信息自动分类、自动获取关键词、自动内容分析和自动报警等。样本扩大至几乎全体,舆情分析的结果更加客观可靠。

二、大数据时代网络舆情管理变革的效应前瞻

抓住大数据时代变革网络舆情管理的新机遇,迎接大数据时代网络舆情管理的新挑战,顺应大数据时代网络舆情管理的新要求,变革与创新网络舆情管理将会产生良好的管理效应,实现新时期网络舆情管理的升级转型。

(一)实现“防火”式管理。传统的网络舆情管理因为无法把握数据相关性,不能准确预测舆情未来的发展趋势,因此采用的是“灭火”式管理模式。政府通常在舆情产生或者已形成舆情危机的情况下才开始采取措施,如发布信息、引导舆情、满足诉求等,以此达到“灭火”效果。在此种模式下,政府经常被动陷入网络舆情漩涡,由此形成视网络舆情为“敌情”的偏见。为了摆脱这一困境,政府总是试图“控制”、“引导”和“应对”网络舆情,以一种上位者的姿态去支配、主宰网民及其舆情表达的方式。然而,若网民在网络舆情中的主体地位得不到保证,网络舆情就会失去其“减压阀”的功能,网络舆情问题将会是治标不治本。大数据时代,政府转变网络舆情管理思路,变革网络舆情管理模式,应用大数据技术对网络舆情进行关联分析、级别划分、聚类分析和倾向性分析,将实现“灭火”式管理到“防火”式管理的转变。通过寻找“导火索”与“减压阀”之间的平衡点,在发挥网络“民间舆论场”作用的同时,将网络舆情危机扼杀在摇篮里。例如美国中央情报局通过抓取海量数据来追踪恐怖分子和监控社会情绪,在“阿拉伯之春”中,通过大数据分析多少人和哪些人的立场从温和变为激进,并“算出”谁有可能会采取有害行为。

(二)打捞“沉没的声音”。大数据源于互联网的分享、开放,但“数字鸿沟”的存在却使“信息穷人”与网络隔绝。尽管互联网的发展使这一部分人的比例越来越低,但发展不均衡性的扩大意味着现在和将来仍然有一个不容忽视的群体将无法提供任何数据。即使是那些能够充分利用网络的人群,也有可能因为在某种情境下成为舆论中的弱势群体,或者因其在舆情主流中的异质思维而选择不在网络上发声。当然,这种选择既可能是主动也可能是被动的。正如美国哲学家埃里克·霍弗所言,“一个国家最不活跃的人群,为占大多数的中间层次。他们是在城市工作和在乡间务农的正派老百姓,然而,他们的命运却受分据社会光谱两头的少数人——最优秀的人和最低劣的人所左右”[4]。显而易见的是,单凭技术体系构筑的大数据平台无法真正获取“全部数据”,通过改革网络舆情管理去打捞那些可能代表某一个群体或一定数量级的“沉没的声音”十分必要。因此,全面思考和理清大数据时代网络舆情管理面临的机遇和挑战,通过“大舆情”观念的构建,变革网络舆情管理的工作理念和模式,将有利于打捞“沉没的声音”。例如,将舆情服务与社会调查相结合,重视实地调研与第一手材料的采集,而不是把网络舆情管理捆绑在技术上,将避免得到不全面的舆情或做出误导性决策。

(三)识破“伪舆情”。当前备受关注的网络舆情,越来越成为依存于影星式的学者、影星式的记者、影星式的商人和影星式的政客为中心的“伪舆情”[5]。重大敏感事件发生后,部分网管和有影响力的舆情机构快速封堵其主观上认为的“有害信息”,选择性地编撰舆情报告,以片面、虚假的“伪舆情”影响决策层对形势的研判,使其做出符合自身利益诉求的决策。有些利益集团则精心扶植和培育自己的网络发言人,引导网民思考的内容和方向。结果,这些舆论领袖对关键事件和问题的看法在网络上大行其道,并淹没其他异质言论,使群众对真相的认知产生巨大偏差。当舆情被各方利益集团的政治力量和经济力量操纵时,它便丧失了独立性,一旦“伪舆情”被识破,舆情机构就可能失去其公信力。基于全网的完整、准确和极速的信息抓取有利于为舆情分析报告提供一手的材料、纯粹的事实,从而获得真实全面的舆情,使网民在不知道“为什么”的情况下,依然能获得对“是什么”的比较公正客观的认知,并以此助力网络舆情的引导。同时,通过变革网络舆情管理的体制机制,保持舆情管理的独立性将有力识破“伪舆情”,剔除“杂音”与“噪音”,使大数据时代的网络舆情真正成为现实世界的“镜像”。

(四)克服“盲人摸象”和“信息孤岛”。海量信息无限增长与网民关注、分析能力有限之间的矛盾,造成了“数据爆炸”与“知识贫乏”的怪象,加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。大数据时代下,网络媒体促进了信息的开放和沟通的便捷,人们对公共事件的参与达到了一个前所未有的高度,但是分众传播、个性化传播的凸显以及信息的碎片化,使得全面、深刻地关注和分析事件变得越来越困难。网民非理性、易激动的特点导致网络舆情的偏激和情绪化,网络的“群体极化”被放大。大数据时代的舆情监测是建立在传统人工和软件无法进行的全网舆情信息采集的基础上,样本扩大到全体。通过运用大数据技术,建立网络舆情自动分析系统,避免因数据源不全面而造成的重要信息监测缺失,将有利于消弭“盲人摸象”现象。与此同时,由于信息化应用水平参差不齐,政府和企业不同的部门之间都存在“信息孤岛”问题:有多少个部门就有多少个信息系统,每个系统都有自己的数据库、应用软件和用户界面,完全是独立的体系,阻碍了数据的互通互联[6]。变革大数据时代网络舆情管理的工作模式,统一舆情行业的技术标准,共享数据,建立网络舆情服务联盟,统筹政府、企业、媒体及社会力量,实现网络舆情的多元共治将有利于解决“信息孤岛”问题。

三、大数据时代网络舆情管理的变革路径

当大数据给各行各业带来变革性影响时,全世界都没做好迎接这场产业革命的准备。但与英美等发达国家相比,中国更像是处在大数据时代的前夜。而中国的人口和经济规模决定了中国大数据的规模为全球最大,为中国抓住时代的脉搏进行改革提供了难得的机遇。在这种大背景下,大数据对传统舆情管理也产生了深刻的影响,要使网络舆情管理变革产生应有的预期效应,适应时代的发展要求,须从思维观念、方法手段、体制机制、技术保障、人才建设等路径着手。

(一)树立大舆情观念。大数据时代网络舆情管理的变革,首要在于树立大舆情观念。这里的大舆情,包括两层含义。第一,强调“大数据观”,即充分实现网络数据平台的开放共享。按照“一切皆可量化”的大数据逻辑,一个新增的相关性数据的产生,通常会带来一个新的分析结果。因此只有形成“大数据观”,实现数据的动态分享,才能有效防止信息“碎片化”,最大限度地消除“盲人摸象”和“信息孤岛”现象。第二,强调网上和网下数据的整合。网络舆情与社会调查结合不足,可能降低舆情的真实性,误导决策。例如,对于假期调整方案的选择,各舆情机构组织的网络投票的结果各不相同,其做出的舆情分析报告也和真实民意相左。因此只有真正掌握“大舆情”,打捞“沉没的声音”,才能正确决策,打造一个更安全、更高效的社会。树立大舆情观念,首先,必须实现数据分析的动态化,打破数据垄断,统一标准,共享数据,预防孤立的舆情机构闭门造车,制定片面或错误的舆情分析报告。其次,应把网上网下各方面数据整合起来,挖掘网络舆情与社会动态背后的深层次关系,实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进[7]。最后,完善和创新包括舆情抓取、预警、研判到决策、评估等在内的网络舆情管理的各个环节,使舆情管理功能不仅仅限于危机处理,更能发挥辅助决策的作用。

(二)变革网络舆情的引导战略。做好舆论引导工作,应把握好时、度、效。但是目前许多地方和部门对如何进行网络舆情的引导仍然缺乏正确认识,于“时”不能把握好“黄金4小时”,于“度”不能掌握火候,拿捏分寸,于“效”不能保证网络舆情引导的实效质量。大数据由于自身具有的特点,使其利于变革网络舆情的引导战略,变“封改删”、“鸵鸟战术”为“网上引导,网下落地”,使“伪舆情”失去生存的土壤。因此,我们要充分发挥大数据的优势来提高舆情引导工作的能力。其一,利用大数据提升网络舆情引导的预见性和目的性。通过数据抓取和相关性分析,构建网民意见倾向分析模型,了解网民的偏好和特点,建设和完善政府网站、官方微博,扶植和借助意见领袖,做到“善说话、说对话、接地气、办实事”。其二,通过数据的价值转化,实现网络舆情的价值引导。在充分收集相关数据的基础上,运用图表等数据可视化技术揭示事件的前因后果,让数据“发声”,使网民既“知其然”也“知其所以然”,从而全方位360度无死角了解事件的来龙去脉,消除“盲人摸象”现象。其三,提升舆情引导的公信力。一方面加强新老媒体间的互动,发挥各自的优势与公众沟通,破解谣言和流言,达到时效性和权威性的双重保障;另一方面要避免舆情分析师在处理数据的过程中受经验偏好的影响,并防止大数据沦为某些机构和个人更便捷地操纵舆论的手段。

(三)健全大数据舆情管理体制机制。当前,网络舆情管理的体制机制尚不完善,很多地区尚不具备系统规范的舆情应对与处理的管理体系。舆情分析和预测手段落后,危机应对系统缺失,舆情管理组织机构不健全、不稳定,以及多头管理等问题非常普遍。健全大数据舆情管理的体制机制,对于从源头上解决网络舆情管理过程中出现的问题和困难,实现标本兼治,具有决定性作用。因此,为使网络舆情管理取得实效,提升网络舆情工作的规范化和科学化水平,我国应加快建立健全大数据舆情管理的体制机制。首先,建立网络舆情多元管理的互动机制,由国家出台大数据发展战略规划,产学研相结合,统筹政府、企业、社会和公民的力量,形成合力,实现共治。其次,变革网络舆情管理的机构设置,改变以往通过临时组建领导小组或临时办公室等机构,或者以宣传部门为“消防队”等方式被动应对舆情危机的模式,通过常态化机构的设置和专业人员的配备,使网络舆情管理专门化、精细化。再次,建立权责明确的责任机制,通过加快数据立法进程明确各级各部门包括政府部门、企业媒体、人民团体等的权利义务;通过建立由网信部门牵头的大数据舆情管理体制,改变多头管理的局面,并设立政府首席信息官责任制度等。最后,健全大数据网络舆情管理的资源保障机制,大数据时代变革网络舆情管理面临初期成本高、短期效益不明显等问题,需要加大资金、技术、物资、人力等资源的投入。

(四)创新大数据网络舆情管理的方法与技术。大数据时代的到来,要求网络舆情管理必须采用更为先进的技术,这主要表现在对各种相关软件的大量应用以及对大数据技术支撑平台的依托。目前中国网络舆情监测采集软件中较具代表性的有TRS互联网舆情信息监控系统、北大方正智思舆情监控系统、军犬网络舆情监控系统、乐思网络舆情监测系统等。此外,还应完善和创新大数据技术支撑平台的五大基石——数据监测技术、数据挖掘技术、数据存储技术、数据分析技术、数据安全技术,使大数据为网络舆情管理服务的同时又不超出我们的控制。同时,我们也不能陷入“技术是万能的”误区而盲目迷信和依赖技术,更不能因相信大数据强大的预测功能而导致“数据独裁”,变成数据的奴隶。因此,网络舆情管理还需要依靠其他方法和手段相辅相成,共同作用。法律因其具备最大的强制性和权威性,成为最有效的管理控制的手段。法律与道德相互联系,在极具复杂性和特殊性的虚拟空间里,教育和自律被摆在重要的位置上。例如,欧美发达国家如美国、英国、加拿大等都通过倡导用户自律和自我管理来提高网民的媒介素养,加强自我把关能力。此外,还可以效仿韩国、新加坡等运用行政手段,要求网络用户在获得国家有关部门颁发的许可证的情况下,才能访问政府严格控制的信息等。

(五)培育大数据时代的网络舆情管理人才。大数据时代的网络舆情将会形成多向度的研究,例如对社会话语表达、社会心理描绘、社会关系呈现、社会诉求预测等的分析研究。网络舆情将真正成为一门与多学科交叉的社会显学,对人才的全面性要求很高。中国教育的学科划分和培养体系,客观导致培养出来的人才很难跨界。换句话说,真正进入这个行业的门槛是很高的。正因如此,各国越来越重视对数据科学家的培养,如美国在大学专门开设研究大数据技术的课程,通过严格的业务培训和职业资格认证,培养下一代的数据科学家。2013年9月,我国人社部联合人民网启动“网络舆情分析师职业培训计划”,“网络舆情分析师”成为一项被正式认可的职业。但是我国现有舆情工作人员的水平仍然严重滞后,很多舆情机构尤其是地方政府并没有专业的数据处理、分析团队和专门的网络舆情管理部门。为突破大数据时代变革网络舆情管理的人才瓶颈,从短期看,可以通过招考、录用等方式引进数据挖掘、分析人才,通过委托培养、网络培训等方式强化已有专业人才力量,通过购买服务的方式短期租赁大数据舆情管理的高素质人才。从长远看,则要系统梳理网络舆情管理所需人才目录,培养和壮大既精通数据挖掘、数学建模,又拥有较高学习能力、分析能力和知识水平,横跨统计学、社会学、计算机学、传播学、管理学等学科的复合型人才,打造一支大数据网络舆情管理的专业人才队伍。

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『柒』 征信大数据是什么意思

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估,依据评估分数,预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域,大数据指的是全量数据和用户行为数据。

目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据,利用数据实施科学风控。

1、大数据征信模型可以使信用评价更精准:大数据征信模型将海量数据纳入征信体系,并以多个信用模型进行多角度分析。

2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据:大数据时代,每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息,使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。

3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准:传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入,其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险,本身产生的结构性风险就较大。

(7)大数据实效平台扩展阅读

大数据出现不良信用记录的原因

征信大数据黑了,就是出现了不良信用记录,当出现不良信用记录,只能继续保持良好的信用,使用5年以后就不会再展示了。不能停用,停用后信息就不再更新了。

根据《征信业管理条例》的规定,不良信息自不良行为或者事件终止之日起展示5年。

对于账户处于正常开立期间的信贷业务,征信中心每个月都会进行更新。但是,信贷业务在销户或结清后,其信息就不会再更新了。

『捌』 尚学堂大数据为什么那么火,优势在哪里

我们的大数据火和教学质量是有很大的关系的,当然也是依托于大数据整个专行业的。属

『玖』 12315大数据应用是什么意思

大数据时代,数据思维和应用对政府行使职能产生了深刻的影响。全国工商系统12315网络作为与广大消费者开展信息互动的权威平台,实时采集大量的投诉咨询和举报数据。这些数据是整个社会消费活动的数字化记录,是可以重复利用的特殊非物质财富,也是维护消费者权益和市场经济秩序的决策依据。对这些数据资源进行深度分析利用,能够客观、真实、迅速地找出消费维权领域的各种问题及其成因。
一、发挥大数据挖掘分析作用,确定消费维权工作重点
(一)构建大数据利用平台,建立智能决策支持系统
作为消费维权的大数据“仓库”,全国工商系统12315网络具有数据种类丰富(包含消费者和被诉方的名称、地址等各种信息)、查询便捷、功能多样等特点。可以按照需要对事发区域、被诉主体、消费事由等参数进行筛选,通过数据比对、分析和归纳,及时、准确地反映消费热点的分布、变化和涉嫌违法行为的高发区域,帮助职能部门客观分析消费现状,同时还能验证国家经济、产业政策的实施效果,为政策制定提供参照标准,辅助宏观决策和调控。
(二)分析投诉举报数据模型,确定消费维权重点
通过对消费维权数据的整理、分类,建立包括12315事项办理效率分析(受理量、办结率、催办率、立案率、销案率)、质量分析(抽查率、错单率、二次投诉举报率、信息自录率)、维权联络站工作分析(受理量、处理量、办结率、转办率、自行和解率、挽回经济损失额)、群众满意度分析等方面的综合评价体系并加以量化。采取图表、文字等可视化的表现形式,呈现某一领域消费维权的重点和热点及其变化发展趋势。
(三)开展消费经济研究,提供市场经济决策依据
结合12315网络和全国法人信息库等大数据资源,着力加强消费维权领域的综合分析和研判,为开展消费经济研究提供数据支撑。以上海为例,上海市工商局近年来积极开展消费维权数据与国民生产总值、社会消费品零售额、经济产业结构及区域分布之间的关联度分析。通过大数据分析发现并总结了“三同”——维权总量与GDP总量同速增长,维权结构与产业结构同幅变动,维权区域与城乡发展同向推移;“三转”——维权重心由线下消费转向网上消费,维权品类由实物消费转向信息消费,维权模态由生存消费转向精神消费。相关分析报告得到了市领导的肯定,并为该市制定相关经济和产业政策提供了重要的决策依据。
二、立足大数据预测警示作用,促进消费维权工作关口前移
通过对投诉咨询和举报数据进行实时分析、关联分析和趋势规律性分析,能够帮助职能部门事前主动发现消费规律和消费争议的潜在风险,并适时采取有针对性的预防措施,避免潜在的消费问题凸显,从而促进消费维权工作关口前移,节省行政资源。上海市工商局奉贤分局近年来利用消费维权类型建模,在大数据分析的基础上得出每年12月至次年1月是预付费式消费争议投诉的集中多发期。2015年年初,该分局提前在《东方城乡报》等媒体发布预付费式消费警示,曝光金仕堡健身馆涉嫌违规预售会员卡等典型案例,发挥了积极作用。
三、搭建部门合作、社会共享的大数据利用框架,促进“大消保”维权体系的形成
(一)加强横向联系,凝聚部门维权合力
新《消法》规定,消费维权是全社会的共同责任,而涉及消费维权工作的部门包括消协、工商、公安、食药监、质检和物价等多个部门。随着消费方式的日趋多样和经营业态日益丰富,跨部门管辖的投诉举报日益增多。传统的、线性的、自上而下的以职能部门为主导的维权模式已难以满足消费者的需求。而以数据为载体的消费维权信息成为一种标准化语言,具有在区域之间、行业之间和部门之间的穿透性。通过建立多元的数据收集通道,使消费维权数据在相关职能部门之间无障碍流动,实现数据共享与数据处理同步,使维权信息从工商系统“体内循环”转向“体外辐射”,促进形成部门资源共享、社会责任共担的维权格局。
(二)衔接信用公示系统,增强社会维权力量
如果将12315消费维权信息网络比作工商部门采集消费和经济行为数据的“入口”,那么信用公示系统就是向社会反馈侵害消费者权益行为等信息处理结果的“出口”。在保护国家安全、商业秘密、个人隐私等基础上,通过政府网站、移动接口等将非涉密的消费维权大数据信息通过信用公示系统向社会免费公布,有利于市场主体自律和消费者维权意识的觉醒,最终实现消费维权由政府主导转变为市场自律,增强社会维权力量。
当然,要确保大数据在消费维权领域充分发挥实效,还需要树立大数据思维理念。一是加强数据源头管理,规范12315数据采集,解决遗漏、不完整、关联性和逻辑性不强等问题。实践证明,基础数据如果不准确,就会导致数据统计分析出现偏差,从而误导领导决策和行政执法。二是强化12315数据的综合分析,切实提高数据分析质量和水平,突出分析结果的实用性。三是加强12315数据分析成果运用,实行诉转案无缝衔接。要运用数据分析技术手段,梳理和排查12315数据中的违法行为线索,确定监管执法重点,使大数据真正成为保护消费者合法权益、打击违法行为的新兴力量。

『拾』 人工智能大数据预测是什么软件

人工智能大数据预测是安卓软件。

大数据预测是大数据最核心的应用,大数据预测将传统意义预测”拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题,而这是传统小数据集根本无法企及的。

从预测的角度看,大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论,更能用于帮助企业经营决策,收集起来的资料还可以被规划,引导开发更大的消费力量。



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大数据的“4V”特征表明其不仅仅是数据海量,对于大数据的分析将更加复杂、更追求速度、更注重实效。数据量呈指数增长的同时,隐藏在海量数据的有用信息却没有相应比例增长,反而使我们获取有用信息的难度加大。

以视频为例,连续的监控过程,可能有用的数据仅有一两秒。数据科学家必须借助预测分析软件来评估他们的分析模型和规则,预测分析软件通过整合统计分析和机器学习算法发挥作用。

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