【導(dǎo)語(yǔ)】在過(guò)去的幾年中，隨著各種互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，對(duì)終端用戶信息展示包括文字、圖片、視頻及各種視覺效果進(jìn)行了極大豐富和完善。隨著大數(shù)據(jù)挖掘+人工智能的深入發(fā)展，各種互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站、電商、綜合資訊平臺(tái)、金融服務(wù)行業(yè)、交通、安全等領(lǐng)域用戶加大了對(duì)用戶、網(wǎng)站、APP等交互節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析，處理，結(jié)合運(yùn)營(yíng)效果、經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益進(jìn)行了全方位的畫像、分類、關(guān)聯(lián)預(yù)處理，并進(jìn)行了較為科學(xué)的評(píng)估、推薦及可視化等操作。目前，綜合網(wǎng)站、資訊頻道等新聞、資訊、媒體等用戶及平臺(tái)已經(jīng)在既往的實(shí)踐中有了長(zhǎng)足的發(fā)展，本文重點(diǎn)討論的在普遍商業(yè)行為中存在的數(shù)據(jù)收集、預(yù)測(cè)、判斷和行動(dòng)及背后的實(shí)現(xiàn)思想、方法和基本途徑。

只有大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)與人工智能有效、科學(xué)、合理、實(shí)時(shí)的對(duì)話才能產(chǎn)生如此規(guī)模的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。建立在媒體出版行業(yè)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景智能化分析基礎(chǔ)上的客戶標(biāo)簽畫像、產(chǎn)品畫像分析、營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)情況、區(qū)域輿情感知等，實(shí)現(xiàn)了用戶生命周期識(shí)別分析、用戶價(jià)值提升、智能洞察與擴(kuò)散。對(duì)于自媒體自身品牌的市場(chǎng)洞察、口碑洞察、智能傳播、銷量預(yù)測(cè)及運(yùn)維管理決策實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)+人工智能+自媒體推廣目前應(yīng)結(jié)合行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、發(fā)展趨勢(shì)、傳播格局和政府監(jiān)管要求，并體現(xiàn)深刻體現(xiàn)用戶痛點(diǎn)需求，打造內(nèi)容優(yōu)勢(shì)、渠道優(yōu)勢(shì)、平臺(tái)優(yōu)勢(shì)、運(yùn)營(yíng)優(yōu)勢(shì)、管理優(yōu)勢(shì)，全方位實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)決策力下的自媒體行業(yè)的快速、科學(xué)發(fā)展。未來(lái)應(yīng)該加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)、存儲(chǔ)管理、流程管理、質(zhì)量管理和安防管理，不斷加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析及用戶研究實(shí)現(xiàn)自媒在目前的新聞媒體平臺(tái)的應(yīng)用中。

2016年中國(guó)今日頭條張一鳴與Heliograf是目前唯一兩家采用過(guò)機(jī)器人做奧運(yùn)報(bào)道的人。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是一種螺旋式的上升，它的三大表征分別為數(shù)據(jù)化、洞見和數(shù)據(jù)重構(gòu)。數(shù)據(jù)化就是將數(shù)字資源轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的過(guò)程，它幫助企業(yè)快速地基于數(shù)據(jù)池化構(gòu)建應(yīng)用，幫助企業(yè)形成快速的價(jià)值釋放過(guò)程，它是一次有效的數(shù)據(jù)獲取、挖掘過(guò)程，衡量的主要標(biāo)準(zhǔn)是維度夠大、富有深度，并能夠進(jìn)行識(shí)別和預(yù)處理。發(fā)現(xiàn)洞見則是通過(guò)多多種數(shù)據(jù)開展分析、識(shí)別、認(rèn)知和觸及商業(yè)建模。將不同領(lǐng)域、來(lái)源、不同維度的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起，幫助企業(yè)在復(fù)雜的數(shù)據(jù)中間，找出潛在的、基于數(shù)據(jù)所反映的相關(guān)規(guī)律，為企業(yè)的應(yīng)用和決策提供有效支撐。數(shù)據(jù)重構(gòu)則是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)真正使用價(jià)值的最關(guān)鍵部分。依托組織豐富的數(shù)據(jù)要素，將知識(shí)、內(nèi)涵、信息獲取和解析并有效回饋于組織的實(shí)際業(yè)務(wù)中，指導(dǎo)決策。通過(guò)本身的迭代和業(yè)務(wù)核心的改造，數(shù)據(jù)重構(gòu)可以對(duì)現(xiàn)有交互、可視化、推薦、識(shí)別、設(shè)計(jì)、營(yíng)銷、尋址、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，形成業(yè)務(wù)創(chuàng)新和商業(yè)模式重構(gòu)，最終反饋給數(shù)據(jù)決策力建設(shè)的BASIC迭代周期。只有大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)與人工智能有效、科學(xué)、合理、實(shí)時(shí)的對(duì)話才能產(chǎn)生如此規(guī)模的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。體行業(yè)高度的智能化、科學(xué)化、安全化應(yīng)用。

但多維的數(shù)據(jù)挖掘不足仍然是數(shù)據(jù)新聞發(fā)展必須面對(duì)的主要問(wèn)題，從數(shù)據(jù)的抽取、清洗等預(yù)處理，到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理，再到數(shù)據(jù)分析挖掘，以及最終的可視化呈現(xiàn)。行業(yè)用戶開始把注意力轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)真正的價(jià)值點(diǎn)——發(fā)現(xiàn)規(guī)律，提升決策效率與能力。BD-IA（Baifendian Data Insight-Intelligence Augmentation）是數(shù)據(jù)、機(jī)器與人工智能對(duì)話的一次碰撞、一次革命，以互聯(lián)網(wǎng)為基層的現(xiàn)代信息技術(shù)的大發(fā)展已經(jīng)為服務(wù)的智能化創(chuàng)造力良好的條件，今天大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用系統(tǒng)可以綜合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)通信、云平臺(tái)數(shù)據(jù)與軟件、物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)更有效的自動(dòng)管理，從而使得提高執(zhí)行效率為目標(biāo)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用將向智能化發(fā)展，則被稱為智能化服務(wù)階段。我們對(duì)科技的希望越來(lái)越高，而如今我對(duì)科技的期望，就是希望它能夠像人類的大腦一樣工作。最重要的是，大數(shù)據(jù)不僅應(yīng)該能夠處理實(shí)時(shí)信息，還應(yīng)該能夠根據(jù)信息的分析結(jié)果給出最優(yōu)化的解決辦法。而不僅僅是把處理結(jié)果展示給我們看。目前，自媒體平臺(tái)重點(diǎn)專注于PC網(wǎng)站及移動(dòng)APP的綜合型數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，結(jié)合業(yè)務(wù)需求，具備對(duì)內(nèi)容、流量、事件、價(jià)格、用戶、行業(yè)等多層次的數(shù)據(jù)采集和分析，提供多維度可視化的用戶操作、統(tǒng)計(jì)、總結(jié)、分析、評(píng)估等的可視化產(chǎn)品，輔助用戶和運(yùn)營(yíng)人員洞察數(shù)據(jù)，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、科學(xué)化運(yùn)營(yíng)。

1.完整的用戶生命周期

2.數(shù)據(jù)挖掘和營(yíng)銷自動(dòng)化

3.解讀數(shù)據(jù)，生成建議報(bào)告

4.整合PC端和移動(dòng)端分析

一、PC端洞察分析優(yōu)勢(shì)分層分類的內(nèi)容分析全面細(xì)致的流量分析頁(yè)面醫(yī)生的全方位診斷科學(xué)高效的定制分析

二、移動(dòng)端洞察分析優(yōu)勢(shì)全面精確的用戶分析解放代碼的Mars分析推廣渠道的精細(xì)分解

三、個(gè)性化的洞察及重構(gòu)

深入整合用戶行為和業(yè)務(wù)流程及操作流程，構(gòu)建用戶互動(dòng)感、體驗(yàn)感、效率高的跨屏、實(shí)時(shí)、“千人千面”的個(gè)性化產(chǎn)品、商品、資訊及服務(wù)推薦，幫助平臺(tái)有效提高用戶的轉(zhuǎn)化和生命周期價(jià)值。

四、深度媒體文本大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)

全域信息抓取能力，可針對(duì)微博、微信、論壇、貼吧、新聞等用戶相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行全方位獲取、抓取、深度挖掘、關(guān)聯(lián)獲取等手段，對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，憑借海量的數(shù)據(jù)處理能力，通過(guò)廣泛收集、處理、分析、和對(duì)熱點(diǎn)、焦點(diǎn)、傳播切入點(diǎn)等挖掘和驗(yàn)證，提高信息感知態(tài)勢(shì)。利用先進(jìn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，得出特定文本在不同行業(yè)領(lǐng)域的正負(fù)情感分值，進(jìn)而揚(yáng)長(zhǎng)避短，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品及服務(wù)質(zhì)量的持續(xù)提升；通過(guò)文本摘要和熱點(diǎn)評(píng)估技術(shù)，追蹤媒體及輿情熱點(diǎn)，抓取關(guān)鍵內(nèi)容、敏感字詞、高效提煉信息，精準(zhǔn)挖掘文本價(jià)值。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展，離不開互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的努力，例如Twitter、Facebook和Yahoo等。他們花費(fèi)的大量的時(shí)間和資源來(lái)發(fā)展實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與通信系統(tǒng)。例如Facebook的Wormhole、雅虎的Storm-YARN以及Twitter和linkedIn的開源數(shù)據(jù)等。這些公司的努力推動(dòng)了大數(shù)據(jù)的發(fā)展，用戶使用這些企業(yè)的服務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，成為了大數(shù)據(jù)的基石。我們能夠很清楚的看到，大數(shù)據(jù)在未來(lái)將會(huì)迎來(lái)更加廣闊的市場(chǎng)。 目前，大數(shù)據(jù)畫像及智能推薦技術(shù)方興未艾，今日頭條、百度、騰訊等公司依托于固有海量用戶行為和廣泛產(chǎn)品覆蓋，以數(shù)據(jù) + 算法 + 系統(tǒng)為核心，結(jié)合平臺(tái)在身份信息、行業(yè)信息、事件庫(kù)、輿情走勢(shì)、熱點(diǎn)信息 等多方面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，為客戶提供基于海量用戶畫像 + 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容個(gè)性化推薦 PaaS 服務(wù)。您只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的 API 調(diào)用，即可快速擁有業(yè)界頂尖的大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。目前，人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，有一種舍我其誰(shuí)的氣勢(shì)？