㈠ 輿情周報，月報，事件分別從哪些緯度重點分析

輿情日報、月報是針對政府機構和企業用戶日常的應用的簡報。以梳理輿情信息為主要內專容的報告文本，可以圍屬繞某一主題或某一事件進行，對事件發展過程進行梳理，跟蹤、整合、分析相關的輿論情況，或是集中獲取一段時間內的輿情信息，對信息進行分析、研究後以報告的形式呈現。

其中，重點維度包含：

1、主要輿情-詳細信息列表

4、關鍵詞雲-以詞雲的方式呈現熱門提及詞

5、傳播途徑-根據事件傳播脈絡的時間節點展示關鍵傳播的信息路徑

6、相關詞-展示該事件中核心傳播的詞語

7、熱門信息-該事件中最熱門的信息

8、媒體觀點、網民觀點-對事件中，各類信息源的媒體、網民主要觀點

......

全面的輿情分析必須包含以上重點維度，分析輿情產生的起因、跟蹤傳播路徑、了解網民情緒，用數據分析結果作出科學的應對。

㈡ 大數據運維的主要工作內容是什麼

大數據運維，這里指互聯網運維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管回理同為互聯網產品技術支答撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。

一個互聯網產品的生成一般經歷的過程是：產品經理（proct manager，非技術部）需求分析、研發部門開發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。

一般來講國內的互聯網運維負責軟體測試交付後的發布和管理，其核心目標是將交付的業務軟體和硬體基礎設施高效合理的整合，轉換為可持續提供高質量服務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。

㈢ 戰艦世界國服怎麼看伺服器大數據

三個國家還有很多其他的飛機可以解鎖升級，每架飛機都有自己的模塊可以改動。改動這些將影響到飛機的傷害能力，速度，機動性，甚至生命值。Wargaming很明智的拋開了每架飛機的彈葯限制，可是你只能根據飛機的裝載能力來攜帶彈葯，一旦用了就要重新在飛機庫裝載。

㈣ php下實現每日數據轉月報周報

能不能簡單簡紹一下項目流程?

㈤ 工作周報模板

主要包含以下內容
1.上周工作總結，最好是一些數據性的東西。如果沒有數據，就按照1-5等等這么羅列寫。
2.下周工作計劃，主要就包含下周你需要干一些什麼事情。
本周不足：指出哪裡做的還不夠好。
下周需要支援：告訴你領導需要的支援

㈥ 國內真正的大數據分析產品有哪些

大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。

基於數據挖掘技術的輿情監測系統為另外一個十分重要的產品。

很多政府，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。

實施後好處:
1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息
2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測
3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存
4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面
5. 系統可自動對信息進行分類
6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息
7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類
8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

㈦ 國家大數據標准將出台，企業建設大數據之路如何走

一、數據基礎平台基礎的數據平台建設工作，包含數據平台建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標准化的SDK和上報協議，並且數據散落在各個部門產品的伺服器，無法構建結構化的數據倉庫。做數據平台的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平台價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，並得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。 二、數據報表與可視化在第一層級中，進行數據指標體系規范，統一定義，統一維度區分，就可以很方便的進行標准化可配置數據報表設計，直觀的可視化輸出設計，包括行為、收入、性能、質量等多種數據類別。在PPT中以友盟、迅雷、網路、騰訊等公司的數據報表體系進行詳細講解。 三、產品與運營分析在建立數據平台和可視化基礎上，對已有的用戶行為、收入數據等進行各種分析，輸出日報、周報、月報、各種專題分析報告。常見的數據分析工作如下：1.A/BTEST進行產品分析優化；2.運用漏斗模型進行用戶觸達分析，如TIPS、廣告等曝光到活躍的轉化；3.收入效果監控與分析，包含付費轉化率、渠道效果數據等；4.業務長期健康度分析，例如從用戶流動模型、產品生命周期分析產品成長性和健康度；5.營銷推廣活動的實時反饋；用戶畫像也是常見的數據分析方式，包括用戶如性別、年齡、行為、收入、興趣愛好、消費行為、上網行為、渠道偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等，反映用戶各種特徵，以達到全面的了解用戶，針對性的為用戶提供個性化服務的目的，通常每半年做一次用戶畫像的專題分析。常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，EnterpriseMiner，Clementine，STATISTICA。個人用的比較多的是：EXCEL和SPSS。 四、精細化運營平台基於數據基礎上搭建的精細化運營平台，主要的平台邏輯多數是進行用戶細分，商品和服務細分，通過多種推薦演算法的組合優化進行商品和服務的個性化推薦。另外還有針對不同產品生命周期，用戶生命周期構建的產品數據運營體系。 五、數據產品廣義的數據產品非常多，例如搜索類，天氣預報類等等。這里主要講狹義的數據產品，以BAT三家公司的數據產品為例進行分享。騰訊：廣點通、信鴿阿里：數據魔方、淘寶情報、淘寶指數、在雲端網路：網路預測、網路統計、網路指數、網路司南、網路精算 六、戰略分析與決策戰略分析與決策層，的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。傅志華認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。