大數據實時監控
① 大數據 輿情監測
近年來大數據不斷地向社會各行各業滲透，為每一個領域帶來變革性影響，並且正在成為各行業創新的原動力和助推器。這一時期，互聯網社交互動技術的不斷發展創新，人們越來越習慣於通過微博、微信、博客、論壇等社交平台去分享各種信息數據、表達訴求、建言獻策，每天傳播於這些平台上的數據量高達幾百億甚至幾千億條，這些數量巨大的社交數據構成了大數據的一個重要部分，這些數據對於政府收集民意動態、企業了解產品口碑、公司開發市場需求等發揮重要作用。
如今，雖然互聯網已經成為收集民意、了解政府和企業工作成效的一個非常有效的途徑。然而由於缺乏對互聯網發貼等行為的必要監管措施，在輿情危機事件發生後，難以及時有效獲取深層次、高質量的網路輿情信息，經常造成輿情危機事件處置工作的被動。於是，重視對互聯網輿情的應對，建立起「監測、響應、總結、歸檔」的輿情應對體系是成為大數據時代政務工作的重要內容之一。
在此背景下，輿情監測及分析行業就是為適應大數據時代的輿情監測和服務而發展起來的。其主要專注於通過海量信息採集、智能語義分析、自然語言處理、數據挖掘，以及機器學習等技術，不間斷地監控網站、論壇、博客、微博、平面媒體、微信等信息，及時、全面、准確地掌握各種信息和網路動向，從浩瀚的大數據宇宙中發掘事件苗頭、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態度情緒、並結合歷史相似和類似事件進行趨勢預測和應對建議。
大數據在輿情監測上的應用價值
（一）大數據價值的核心：輿情預測
傳統網路輿論引導工作的起點，是對已發生的網路輿情進行監測開始。然而這種方式的局限在於滯後性。大數據技術的應用，就是挖掘、分析網路輿情相關聯的數據，將監測的目標時間點提前到敏感消息進行網路傳播的初期，通過建立的模型，模擬模擬實際網路輿情演變過程，實現對網路突發輿情的預測。
（二）大數據價值的條件：輿情全面
大數據技術要預測輿情，首要條件是對各種關聯的全面數據進行分析計算。傳統數據時代，分析網民觀點或輿情走勢時，只關注網民跟帖態度和情緒，忽視了網民心理的變化；只關注文本信息，而較少關注圖像、視頻、語音等內容；只觀察輿論局部變化，忽視其他群體的輿論變化；只解讀網民文字內容，而忽視復雜多變的社會關系網路。從輿情分析角度看，網民僅僅是信息海洋中的"孤獨僵屍"，猶如蟻群能夠涌現高度智能，而單個螞蟻如附熱鍋到處亂竄。
大數據時代，突破了傳統數據時代片面化、單一化、靜態化的思維，開始立體化、全局化、動態化研究網路輿情數據，將看似無關緊要的輿情數據納入分析計算的范圍。
（三）大數據價值的基礎：輿情量化
大數據預測輿情的價值實現，必須建立在對已挖掘出的海量信息，利用數學模型進行科學計算分析的基礎之上，其前提是各類相關數據的量化，即一切輿情信息皆可量化。但數據量化，不等同於簡單的數字化，而是數據的可計算化。要在關注網民言論的同時，統計持此意見的人群數量；在解讀網民言論文字內容的同時，計算網民互動的社會關系網路數量；對於網民情緒的變化，可通過量化的指標進行標識等。
（四）大數據價值的關鍵：輿情關聯
數據背後是網路，網路背後是人，研究網路數據實際上是研究人組成的社會網路。大數據技術預測輿情的價值實現，最關鍵的技術就是對輿情間的關系進行關聯，將不再僅僅關注傳統意義上的因果關系，更多關注數據間的相關關系。按大數據思維，每一個數據都是一個節點，可無限次地與其他關聯數據形成輿情鏈上的乘法效應--類似微博裂變傳播路徑，數據裂變式的關聯狀態蘊含著無限可能性。
大數據時代的輿情監測瓶頸
目前，各地輿情監測工作的主要手段仍以人工檢索為主，盡管也使用了市面相對成熟的相關搜索軟體進行輔助搜索，但搜索輿情的技術仍採用傳統的二維搜索方式，即主題關鍵詞和網路平台二維坐標，由輿情員對採集的信息進行二次加工成輿情產品。
但搜索的輿情信息結果多為一級文本信息，對於深層次的多級輿情信息，如新聞、微博後的評論，網民的社會關系，網民針對某一事件評論反映出的情緒變化，以及網民煽動性、行動性的言論、暗示等數據無法深度挖掘，仍靠人工採集和分析判斷。受制於輿情員的知識水平和價值判斷的不同，極有可能導致有價值的輿情信息丟失，無法准確及時預測輿情走勢，大大降低了輿情監測工作的效率、准確性，增加了有價值輿情信息發現的偶然性和投機性，為重大突發事件的輿情預測埋下隱患。
大數據背景下輿情監測的實現
對大數據的採集加工是整個輿情監測的基礎，掌握數據抓取能力，通過「加工」實現數據的「增值」是輿情監測分析的必備技能。多瑞科輿情數據分析站系統網路輿情監測系統因配置自己研發不同於爬蟲技術的領先採集技術，用戶不但可以監測各種正文信息，還可配置系統採集獲取某些主題的最新回復內容，並獲取其詳細信息，如查看數，回復數，回復人，回復時間等。許多網站結構復雜或採用了Frame或採用了JavaScript動態寫入內容或採用了Ajax技術實時自動刷新內容，這些都是普通爬蟲技術很難處理或無法處理的。對於採集監測到的信息，系統可以自動加以分類，以負面輿情，與我相關，我的關注，專題跟蹤等欄目分類呈現，讓用戶可以直奔主題，最快找到自己需要的信息。
對趨勢的研判則是大數據時代輿情監測的目標。如今人們能夠從浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益，但這遠遠不夠，信息爆炸的時代要求人們不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把監測的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展。多瑞科輿情數據分析站系統輿情監測系統對監測到的負面信息實施專題重點跟蹤監測，重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存。監測人員可以對系統自動識別分類後的信息進行再次挑選和分類，並可以基於工作需要輕松導出含有分析數據圖表的輿情日報周報，減輕輿情數據分析，統計作圖的繁雜度。對於某些敏感信息，系統還可通過簡訊和郵件及時通知用戶，這樣用戶隨時都可遠程掌握重要輿情的動態。
大數據時代需要大採集，大數據時代需要大分析，這是數據爆炸背景下的數據處理與應用需求的體現，而傳統的人工採集、人工監測顯然難以滿足大數據背景下對數據需求及應用的要求。多瑞科輿情數據分析站系統網路輿情監測平台成功地實現了針對互聯網海量輿情自動實時的監測、自動內容分析和自動報警的功能，有效地解決了傳統的以人工方式對輿情監測的實施難題，加快了網路輿論的監管效率，有利於組織力量展開信息整理、分析、引導和應對工作，提高用戶對網路突發輿情的公共事件應對能力，加強互聯網「大數據」分析研判。
多瑞科輿情大數據做的挺好的
② 我想問問清大新媒體可以進行數據實時監控嗎。
可以的，他們的每台設備都設置有獨立ID，廣告主可通過後台大數據實時監控播出情況，隨時查詢互動用戶資料。還可以根據廣告效果對廣告方案進行修改。
③ 大數據監測工作怎麼做
建議直接找第三方平台
要不然一時半會這玩意兒還整不出來
④ 可以提供一下大屏幕實時數據可視化解決方案嘛
了解下DataHunter的數據可視化大屏解決方案Data MAX。
可以幫助企業快速搭建可視化大屏，支持多數據源接入、實時展示數據、自由定製界面、拖拽式操作、靈活許可權設置等功能。Data MAX大屏方案已經應用到三一重工的智能工廠、萬達非凡商業博覽會、人民日報等企業中。
⑤ 如何利用大數據實現輿情監測
隨著移動互聯網的迅速發展，人類已進入大數據時代。每天我們會不知不覺的接觸無數或真或假的信息，使我們無法分辨信息的真與假，有時容易被輿論帶偏。現在政府、機構及企業已開始重視輿情，深知負面輿情帶來的危害是巨大的。但在如今大數據時代，信息量巨大、傳播迅速，簡單的操作已無法滿足輿情在互聯網上的爆發，那如何利用大數據實施輿情監測呢？
一、如何運用大數據實施輿情監測？
1、將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。要運用大數據突破傳統輿情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據監測系統，實時採集網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態。
2、將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，掌握網民意見傾向，了解網民的喜好和特點。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，通過圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和脈絡，掌握網民情緒，帶著網民觀點去應對問題。
3、將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。
二、下文舉例說明，如何基於網路大數據，實現輿情監測
本文選用 2019 年9月9日，「港榮蒸蛋糕丙二醇超標」這起輿情事件為例。通過對該事件的新聞、博客、微博、微信、論壇等互聯網數據持續監測和採集，從多維度全方面展示信息的變化情況，對基於網路大數據的輿情監測具體實現過程進行論述。
1、輿情發展趨勢監測分析
發展趨勢監測是通過對事件輿情的網路數據來源、數量和時間三個維度進行趨勢分析。該分析結果，能夠直觀展示輿情各大網路媒體的傳播情況。如圖1所示，該輿情信息在 2019-09-09達到了最大值，2019/09/08 00:00~2019/09/10 14:00期間，互聯網上採集到的23169條輿情信息，其中微博平台的傳播量最大，最高達到了4320篇相關訊息，新浪微博、微信成為該事件的主要傳播媒體。
圖片4來源：新浪輿情通
互聯網已經逐漸成為民眾參與輿論的首先渠道，在萬物互聯互通的數據時代，加強網路輿情監測與引導，對維持國家穩定、促進企業可持續發展都有重要的現實意義。這次港榮蒸品牌被爆丙二醇超標也是no zuo no die，要想不被捲入輿論漩渦，除了用像新浪輿情通這樣的監測軟體保駕護航，還需保證自己產品和服務的質量。
更多數據可參看新浪輿情通官網www.yqt365.com，政企用戶可免費全網搜索事件、地域等關鍵詞。(免責申明：部分文字來自網路，如涉及侵權，請及時與我們聯系，我們會在第一時間刪除或處理侵權內容。）
⑥ 如何對大數據輿情進行精準監測分析
大數據精確監測分析系統是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低等四大特徵。
蟻坊軟體的大數據精確監測分析系統，可把各地各部門的數據匯聚到一起，系統緊密圍繞用戶經領域的相關輿情信息，通過數據監測、分析、評價、預測、預警和決策服務模塊，為政府、企業和民生提供大數據分析和決策支撐服務。
⑦ 大數據時代，如何更好地實時監控業務健康狀況，保證業務穩定運行
我們數據平台下有一個實時監控服務，業務指標實時監控面板目的在於：
1. 可以內實現對各類業務平台進行容有效的關鍵業務指標監控，並可以方便地添加新的監控指標；
2. 可以實現各業務組件關鍵業務指標（TPS、簽署量、成功率、響應時間RT、MQ堆積數等）的多維度實時展示；
3. 提供准確的實時報警機制，可以根據不同業務指標設置告警閾值，在業務系統出現異常時產生告警，運維可根據關鍵業務指標邏輯快速定位異常業務環節與具體服務實例；
4. 給管理層展現業務綜合運行情況儀表盤，便於指揮與決策。
本質上來說，這是作為嚴格遵循高可用產品設計理念的第三方電子合同平台對自身業務流的一個全局監控，法大大的客戶本身並不會直接看到這個面板。一些大平台，如電商平台的賬戶安全並不需要用戶自己守護，而是由平台負責，但它卻仍然與用戶息息相關。而有了業務指標實時監控面板，我們可以更好地為客戶提供可靠、安全、可信的服務。
⑧ 如何使用大數據進行輿情監測
1、將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。要運用大數據版突破傳統輿權情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據監測系統，實時採集網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態。
2、將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，掌握網民意見傾向，了解網民的喜好和特點。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，通過圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和脈絡，掌握網民情緒，帶著網民觀點去應對問題。
3、將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。
⑨ 最近很熱的一個詞叫做大數據，後來才明白那就是後台監控，BAT，包括京東，他們都在利用大數據在做一些
大數據，你可以理解為數據統計。
⑩ 智能手機是否已經開啟了後台監控大數據時代
對啊，絕對有，他們會收集你的後台數據，所以才會出現這樣的情況，我用uc瀏覽器就出現你這樣的情況，對啦，尤其是淘寶，手機淘寶就是這樣的，你經常瀏覽什麼類型的商品，淘寶就會經常推薦此類商品出現在你的首頁，所以我們現在是毫無隱私而言的，算了，沒有辦法，我們就是這樣的現實啊。認命吧。