【導語】在過去的幾年中，隨著各種互聯網技術的飛速發展，對終端用戶信息展示包括文字、圖片、視頻及各種視覺效果進行了極大豐富和完善。隨著大數據挖掘+人工智能的深入發展，各種互聯網網站、電商、綜合資訊平臺、金融服務行業、交通、安全等領域用戶加大了對用戶、網站、APP等交互節點的數據采集、挖掘、分析，處理，結合運營效果、經濟效益、社會效益進行了全方位的畫像、分類、關聯預處理，并進行了較為科學的評估、推薦及可視化等操作。目前，綜合網站、資訊頻道等新聞、資訊、媒體等用戶及平臺已經在既往的實踐中有了長足的發展，本文重點討論的在普遍商業行為中存在的數據收集、預測、判斷和行動及背后的實現思想、方法和基本途徑。

只有大數據、互聯網與人工智能有效、科學、合理、實時的對話才能產生如此規模的大數據產品。建立在媒體出版行業大數據場景智能化分析基礎上的客戶標簽畫像、產品畫像分析、營銷運營情況、區域輿情感知等，實現了用戶生命周期識別分析、用戶價值提升、智能洞察與擴散。對于自媒體自身品牌的市場洞察、口碑洞察、智能傳播、銷量預測及運維管理決策實現奠定了基礎。大數據+人工智能+自媒體推廣目前應結合行業發展戰略、發展趨勢、傳播格局和政府監管要求，并體現深刻體現用戶痛點需求，打造內容優勢、渠道優勢、平臺優勢、運營優勢、管理優勢，全方位實現大數據決策力下的自媒體行業的快速、科學發展。未來應該加強數據標準建設、存儲管理、流程管理、質量管理和安防管理，不斷加強數據分析及用戶研究實現自媒在目前的新聞媒體平臺的應用中。

2016年中國今日頭條張一鳴與Heliograf是目前唯一兩家采用過機器人做奧運報道的人。大數據的應用是一種螺旋式的上升，它的三大表征分別為數據化、洞見和數據重構。數據化就是將數字資源轉化為數據資產的過程，它幫助企業快速地基于數據池化構建應用，幫助企業形成快速的價值釋放過程，它是一次有效的數據獲取、挖掘過程，衡量的主要標準是維度夠大、富有深度，并能夠進行識別和預處理。發現洞見則是通過多多種數據開展分析、識別、認知和觸及商業建模。將不同領域、來源、不同維度的數據關聯在一起，幫助企業在復雜的數據中間，找出潛在的、基于數據所反映的相關規律，為企業的應用和決策提供有效支撐。數據重構則是實現數據真正使用價值的最關鍵部分。依托組織豐富的數據要素，將知識、內涵、信息獲取和解析并有效回饋于組織的實際業務中，指導決策。通過本身的迭代和業務核心的改造，數據重構可以對現有交互、可視化、推薦、識別、設計、營銷、尋址、服務等各個環節進行優化和調整，形成業務創新和商業模式重構，最終反饋給數據決策力建設的BASIC迭代周期。只有大數據、互聯網與人工智能有效、科學、合理、實時的對話才能產生如此規模的大數據產品。體行業高度的智能化、科學化、安全化應用。

但多維的數據挖掘不足仍然是數據新聞發展必須面對的主要問題，從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。BD-IA（Baifendian Data Insight-Intelligence Augmentation）是數據、機器與人工智能對話的一次碰撞、一次革命，以互聯網為基層的現代信息技術的大發展已經為服務的智能化創造力良好的條件，今天大數據智能應用系統可以綜合應用網絡通信、云平臺數據與軟件、物聯網感知數據與機器學習來實現更有效的自動管理，從而使得提高執行效率為目標的大數據應用將向智能化發展，則被稱為智能化服務階段。我們對科技的希望越來越高，而如今我對科技的期望，就是希望它能夠像人類的大腦一樣工作。最重要的是，大數據不僅應該能夠處理實時信息，還應該能夠根據信息的分析結果給出最優化的解決辦法。而不僅僅是把處理結果展示給我們看。目前，自媒體平臺重點專注于PC網站及移動APP的綜合型數據分析系統，結合業務需求，具備對內容、流量、事件、價格、用戶、行業等多層次的數據采集和分析，提供多維度可視化的用戶操作、統計、總結、分析、評估等的可視化產品，輔助用戶和運營人員洞察數據，助力企業實現精細化、科學化運營。

1.完整的用戶生命周期

2.數據挖掘和營銷自動化

3.解讀數據，生成建議報告

4.整合PC端和移動端分析

一、PC端洞察分析優勢分層分類的內容分析全面細致的流量分析頁面醫生的全方位診斷科學高效的定制分析

二、移動端洞察分析優勢全面精確的用戶分析解放代碼的Mars分析推廣渠道的精細分解

三、個性化的洞察及重構

深入整合用戶行為和業務流程及操作流程，構建用戶互動感、體驗感、效率高的跨屏、實時、“千人千面”的個性化產品、商品、資訊及服務推薦，幫助平臺有效提高用戶的轉化和生命周期價值。

四、深度媒體文本大數據應用技術

全域信息抓取能力，可針對微博、微信、論壇、貼吧、新聞等用戶相關數據，進行全方位獲取、抓取、深度挖掘、關聯獲取等手段，對海量非結構化的文本數據，憑借海量的數據處理能力，通過廣泛收集、處理、分析、和對熱點、焦點、傳播切入點等挖掘和驗證，提高信息感知態勢。利用先進深度學習技術，得出特定文本在不同行業領域的正負情感分值，進而揚長避短，實現產品及服務質量的持續提升；通過文本摘要和熱點評估技術，追蹤媒體及輿情熱點，抓取關鍵內容、敏感字詞、高效提煉信息，精準挖掘文本價值。

大數據的發展，離不開互聯網巨頭們的努力，例如Twitter、Facebook和Yahoo等。他們花費的大量的時間和資源來發展實時數據處理與通信系統。例如Facebook的Wormhole、雅虎的Storm-YARN以及Twitter和linkedIn的開源數據等。這些公司的努力推動了大數據的發展，用戶使用這些企業的服務所產生的數據，成為了大數據的基石。我們能夠很清楚的看到，大數據在未來將會迎來更加廣闊的市場。 目前，大數據畫像及智能推薦技術方興未艾，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品覆蓋，以數據 + 算法 + 系統為核心，結合平臺在身份信息、行業信息、事件庫、輿情走勢、熱點信息 等多方面的大數據應用技術，為客戶提供基于海量用戶畫像 + 實時大數據機器學習的內容個性化推薦 PaaS 服務。您只需進行簡單的 API 調用，即可快速擁有業界頂尖的大數據應用能力。目前，人工智能技術迅猛發展，有一種舍我其誰的氣勢？