大數據大作為焦點訪談
❶ 大數據究竟能給我們帶來什麼
1，大數據改變了生產生活方式。
大數據讓企業擁有了增值的潛力與爆專發力：通過對銷售屬大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產；通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。
2，大數據改變了思維方式。
這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。
3，大數據將改變了管理模式。
理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。
(1)大數據大作為焦點訪談擴展閱讀：
已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。
❷ 什麼是大數據大數據具體有什麼用大數據到底能幹什麼
什麼抄是大數據？
一句話快襲答：一是大數據是一個很大的海量的數據集；二是指的新型處理海量數據的技術體系。
大數據是一個抽象的概念，可以簡單理解為"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。
大數據有什麼價值？
一句話快答：將海量數據價值化。
大數據的核心作用是數據價值化，簡單地說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個將數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。
大數據有哪些作用？
一句話快答：給人類提供輔助服務，為智能體提供決策服務。
大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。
對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。
對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。
對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。加米穀大數據培訓。
❸ 大數據將改變我們什麼
大數據將改變我們什麼
雖然不能提供一個有形的、單一的產品，但大數據會從各個方面提供「大白式」的幫助，從物質到精神，以聚合的方式、全方位地為我們的生活服務。你想要一個專屬於自己的「大白」嗎?答案是肯定的。能隨時感受你的傷痛，願意做一切對改善你的情緒有幫助的事情，緊急關頭能舍棄自己的生命成全你的使命……這樣的「私人陪伴」誰能拒絕?「大白」離我們有多遠?答案是不確定的。作為集合了三大技術產業——移動醫療、人工智慧和機器人製造——的「科技暖男」，柔軟的外表易得，「暖暖的」內心難求。大數據會讓「大白」加速來到我們身邊。雖然不能提供一個有形的、單一的產品，但大數據會從各個方面提供「大白式」的幫助，從物質到精神，以聚合的方式、全方位地為我們的生活服務。大數據改變了我們的生產生活方式。大數據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力：通過對銷售大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產;通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。而憑借大數據的支撐，我們的居家生活、旅遊出行、投資理財更為便捷、多樣化：動動手指，宅在家也可以享受高品質的生活，吃的喝的穿的用的，電商為你解決;點點屏幕，機票酒店美食一條龍，為你提供最優選擇;查查收益，對比一下年化收益率，把閑錢交給你最信賴的「寶寶」……大數據改變了我們的思維方式。這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。比如，打車軟體、專車服務等對計程車市場的沖擊與顛覆;比如，如果是阿里或小米推出的微信，騰訊會怎樣?正如專家所言：在互聯網時代，缺少數據資源，無以談產業;缺少數據思維，無以言未來。如果我們在企業發展乃至國家發展戰略方面，不能主動適應大數據時代的機遇與挑戰，就將在大浪淘沙中被沖刷出局。大數據將改變我們的管理模式。理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。管理模式的改進主要涉及兩個方面：一是企業要主動樹立大數據思維，在組織架構、決策管理等層面進行相應的改革與創新，讓大數據成為企業的關鍵競爭力;一是國家法規政策層面的管理跟進，要警惕大數據時代的「卡拉漢」，從信息安全、個人隱私保護等方面給大數據穿上「防護衣」。有人說，大數據是新時代的黃金和石油。掌握了它，就掌握了新的經濟命脈;用好了它，就擁有了新型戰略資源。目前，已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，目前已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。
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❹ 大數據新聞是指在報道中採用什麼量級的數據作為分析的數據新聞
1、新聞生產由先前的新聞專業人員延伸到大數據技術人員，采訪寫作可以通過數據的採集和分析來完成。
2、技術對新聞的影響越來越大。
3、新聞報道的准確性和科學性將大為提高。
4、新聞的呈現將發生大的變化。數據的可視化是其主要表現。
5、大數據下的受眾分析的深度、廣度、精確度，將更有助於提升媒介新聞質量。
個人觀點，僅供參考。
❺ 大數據對我們有什麼作用呢
可以從以下三個方面來說一下：
1、推薦更智能
大數據對於機器的訓練非常有幫助，可以專幫助機屬器更好地進行學習，了解人類的需求。比如，你經常在頭條上進行閱讀，會留下很多的瀏覽行為和購買記錄，頭條就根據你的行為來判斷你的興趣，然後在你喜歡的商品推薦給你。這就是所謂的智能推薦，它的基礎就是大數據。如果沒有足夠的數據，是沒辦法進行精準推薦的。
2、出行更方便
當你出門的時候，你可能需要看一下地圖的APP，因為你想知道現在道路的擁堵情況是怎樣的。那麼，這就跟大數據有關系了。地圖的APP需要採集大量的交通數據，然後對道路的擁堵情況進行跟蹤和預測，反饋給你一個比較好的路線。
❻ 大數據技術將對新聞傳播帶來什麼影響
1、新聞生產由先前的新聞專業人員延伸到大數據技術人員，采訪寫作可內以通過數據的採集和分析容來完成。
2、技術對新聞的影響越來越大。
3、新聞報道的准確性和科學性將大為提高。
4、新聞的呈現將發生大的變化。數據的可視化是其主要表現。
5、大數據下的受眾分析的深度、廣度、精確度，將更有助於提升媒介新聞質量。
個人觀點，僅供參考。
❼ 大數據發展的重要性
大數據的作用就大了，不過關鍵還在於分析能力；
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
注意這裡面，信息資產。
人類的社會分工是社會生產力提升的基本前提，分工程度越高，則越能夠發揮每一個人的價值，提高勞動生產率，最終會引領社會朝向物質大豐富，精神豐富的生活。
交易是分工的前提，因為當分工越來越細的時候，人的個人生存能力越弱，只有交易才能夠讓個人生存，所以交易使得人類的分工沒有後顧之憂；
交易分為兩個部分，交易信息（包括什麼地方的誰願意以什麼樣的價格來買入或者出售何種資產）以及物質運輸（包括運輸的物質成本以及安全成本等）
可見，信息在交易中所承擔的關鍵作用是促進社會分工，社會生產力提升的保證；
而大數據將會優化這一過程，使得信息成本更為低廉；
這種低廉體現在兩個方面：一個是時間成本，一個是價格。
舉一些簡單的例子：
1）一家科技公司要開發出一款適合大眾的產品，在開始之前就可以通過大數據來獲得客戶的偏好、客戶的需求，而放在以前，則需要先根據經驗開發出一個產品，然後不斷嘗試和改進。這里的開發周期縮短了，人力物力也可以得到節省。
2）技術檢驗，比方說面部識別技術，可以先通過大量的數據來驗證技術的有效性；
等等。
❽ 《十三五規劃綱要》指出把大數據作為資源，結合形勢簡述大數據時代的特徵和闡述如
大數據時代的特徵：
一、數據量大（Volume）
二、類型繁多（Variety）
三、價值密度低（Value）
四、速度快時效高（Velocity）
第四個特徵Velocity是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
運用大數據提升政府治理能力，需要用大數據思路發展大數據；在運用方面，改變政府部門領導的工作方式、決策思路；部門信息化機構需要大量的數據科學專業人才，國家有關部門應及早制訂招生計劃。制定完善的大數據應用規則，劃分部門信息使用許可權，確保信息在指定部門、指定情況下按照規范流程使用，確保個人信息安全。在此基礎上，設立大數據監督部門，依法監督大數據採集、使用，保證數據的真實性和安全性。
望點贊我的回答。
❾ 大數據處理怎麼樣,前景怎麼樣呢
第一、突破科學理論
大數據的發展十分快速，對於目前已經飛速發展並且極具影響力的互聯網一樣，對於社會的各個行業來說都是一個新的技術革命，其相關技術的普及，對於科學技術上的突破都是非常顯而易見的。
第二、成立數據聯盟和數據科學
在不久的未來，大數據將會成為一個專門的學科，會被更多的人所熟知和了解，並且，大數據相關職業也會逐漸普及，由於大數據的普遍使用，也會催生出更多的行業崗位，數據共享會在企業層面進行擴展，從而成為產業的核心。
第三、數據形成資源化
所謂資源化，就是社會和企業對於已經成為戰略資源的大數據內容，給予了更多的關注的認識，從而使大數據成為了大家所關注和搶奪的焦點，所以，企業將會對大數據資源進行戰略計劃的制定，從而獲得市場的主導。
第四、深度結合雲計算
雲計算的存在為大數據的處理提供了強有效的支撐作用，大數據的運作與運處理是不可分割的，從2013年開始，雲計算技術和大數據處理技術就已經有效的結合，其關系也非常密切，而隨著大數據時代的不斷發展，兩者的關系也會更加的密切和契合。
第五、數據管理成為企業的核心競爭力
企業對大數據處理有了更為明確的定義並且持續發展，從而能夠影響企業的發展和決策。並且，大數據進行的數據處理活動，對於企業的經營業務和管理效率也都會產生直接的影響。
大數據作為現今時代不可忽視的一種數據分析處理技術，是企業能夠對自身充分認識和指導發展的有效手段，其發展趨勢也是不可小覷的。
❿ 深度訪談法和焦點訪談法的區別
1、相同點：
（1）都屬於定性訪問法。
（2）對主持人的要求較高
（3）樣本代表性低。
（4） 資料難以分析，且不宜收集定量資料。
2、不同點：
作為定性研究方法的兩大主要技術，深度訪談與焦點小組座談會之間各有其特定的功用。在某些場合，兩者可以通用，即它們可以作為可選擇的研究方式，但是在大部分情況下，兩者可以提供不同的價值。
深度訪談與焦點小組座談會在問題詢問方式、側探技術的使用、資料分析方面有某些交叉共享的技術，但在許多方面在著明顯的差異。
（1）研究形式不同。深度訪談是一對一訪談，焦點小組訪談是6-12人的小組針對某一主題展開自由討論.
（2）訪談過程中，深度訪談中問題在訪談者與被訪談者的互動中展開；焦點訪談對象彼此之間的互動，受其他被調查者的影響較大，通過互動可以得到大量關於某一特定主題的相關數據。
（3）適用對象不同。焦點小組運用在背景接近或者相同的人群中進行群體互動討論，要求參與者盡量近質，能夠形成在共享性經驗下的互相刺激與意見交流；
而深度訪談適用的范圍更廣，原則上能使用焦點小組座談會的項目均可使用深度訪談，使用深訪還可以獲得某些訪談對象不願與他人共享的隱私信息，但可能損失某些只在現場互動刺激之下才能反應出來的信息。
焦點小組座談會要求與會者的對話在同一時間與同一地點聚會，且進行面對面溝通，對於某些人群來說構成很大的障礙，比如高收入人群、幹部人群、高級管理層、資深專業人士，對於這些人更適宜於在他們方便的時間、地點，進行一對一的溝通。
（4）對實施者的要求不同。對焦點小組座談會主持人除了溝通能力的要求外，還要求具備協調多人進行現場互動，而深度訪談則要求訪問者在一對一溝通方面具有現場跟進互動的能力。
一般來說，在具有基礎訪問能力與經驗的訪問員中，可以遴選出較多數量的深訪訪員，大約可以有五選一或八選一的機率。而主持人則要求有更強的進行現場分析與互動跟進的能力，因而多從溝通能力強的研究人員中產生。
（5）適用領域也有一定區別。某些領域，比如消費習慣、品牌體驗，可通用兩種方式，也可考慮並用。但是像大眾產品、消費新需求開發、夥伴群體消費感受等較適合使用焦點小組座談會，而如競爭信息研究、個性化產品需求研究等則更適合使用深度訪談。
（6）訪問時間長度不同。訪問時間通常很長，深入訪問可能持續幾小時，並可能進行一次以上；焦點小組一般是60 到 90 分鍾。
（7）實施過程中，焦點小組可能會讓被調查者先觀看專門選擇的一段媒介內容(一集電視節目、一部電影、報紙的某個部分)，然後就一些沒有指向性的籠統的問題進行提問，在協調者的指導下，逐漸轉移到一些專 門的焦點、話題和問題上。深度訪談則是一對一深入交流。
(10)大數據大作為焦點訪談擴展閱讀
焦點小組訪談」（Focus Groups）最早出現於20 世紀50 年代，其理論來源於西方解釋學思想，提出使用該方法的是美國社會學家羅伯特·莫頓和肯德爾，他們在《美國社會學期刊》發表了《焦點訪談》一文。
莫頓認為，通過使用該方法，能夠找到人們對某個特定事物所接納的特定思想或行為的准確原因。作為一種定性研究方法，焦點小組訪談對研究者擬定的特定話題通過組員之間的交流對話而進行的材料收集。
在一些案例中，這一方法的使用通常是針對某個特定主題，對參與者之間的相同和不同意見進行觀察、發現、交談和分析，得出一定研究結論的過程。
這些研究也常常把對組員間的交往關系的分析當做額外的參考依據。而且研究者必須把群體而非個人作為一個分析單元進行整體研究。因此，「焦點小組訪談」是通過「一系列的操作控制，綜合使用多個變數來迎合研究目的的多樣性」。