大数据实时监控
① 大数据 舆情监测
近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。这一时期，互联网社交互动技术的不断发展创新，人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策，每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条，这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分，这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。
如今，虽然互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动。于是，重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。
在此背景下，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。
大数据在舆情监测上的应用价值
（一）大数据价值的核心：舆情预测
传统网络舆论引导工作的起点，是对已发生的网络舆情进行监测开始。然而这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模拟仿真实际网络舆情演变过程，实现对网络突发舆情的预测。
（二）大数据价值的条件：舆情全面
大数据技术要预测舆情，首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。传统数据时代，分析网民观点或舆情走势时，只关注网民跟帖态度和情绪，忽视了网民心理的变化；只关注文本信息，而较少关注图像、视频、语音等内容；只观察舆论局部变化，忽视其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。从舆情分析角度看，网民仅仅是信息海洋中的"孤独僵尸"，犹如蚁群能够涌现高度智能，而单个蚂蚁如附热锅到处乱窜。
大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。
（三）大数据价值的基础：舆情量化
大数据预测舆情的价值实现，必须建立在对已挖掘出的海量信息，利用数学模型进行科学计算分析的基础之上，其前提是各类相关数据的量化，即一切舆情信息皆可量化。但数据量化，不等同于简单的数字化，而是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时，统计持此意见的人群数量；在解读网民言论文字内容的同时，计算网民互动的社会关系网络数量；对于网民情绪的变化，可通过量化的指标进行标识等。
（四）大数据价值的关键：舆情关联
数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值实现，最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联，将不再仅仅关注传统意义上的因果关系，更多关注数据间的相关关系。按大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应--类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。
大数据时代的舆情监测瓶颈
目前，各地舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索，但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式，即主题关键词和网络平台二维坐标，由舆情员对采集的信息进行二次加工成舆情产品。
但搜索的舆情信息结果多为一级文本信息，对于深层次的多级舆情信息，如新闻、微博后的评论，网民的社会关系，网民针对某一事件评论反映出的情绪变化，以及网民煽动性、行动性的言论、暗示等数据无法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判断。受制于舆情员的知识水平和价值判断的不同，极有可能导致有价值的舆情信息丢失，无法准确及时预测舆情走势，大大降低了舆情监测工作的效率、准确性，增加了有价值舆情信息发现的偶然性和投机性，为重大突发事件的舆情预测埋下隐患。
大数据背景下舆情监测的实现
对大数据的采集加工是整个舆情监测的基础，掌握数据抓取能力，通过“加工”实现数据的“增值”是舆情监测分析的必备技能。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测系统因配置自己研发不同于爬虫技术的领先采集技术，用户不但可以监测各种正文信息，还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容，并获取其详细信息，如查看数，回复数，回复人，回复时间等。许多网站结构复杂或采用了Frame或采用了JavaScript动态写入内容或采用了Ajax技术实时自动刷新内容，这些都是普通爬虫技术很难处理或无法处理的。对于采集监测到的信息，系统可以自动加以分类，以负面舆情，与我相关，我的关注，专题跟踪等栏目分类呈现，让用户可以直奔主题，最快找到自己需要的信息。
对趋势的研判则是大数据时代舆情监测的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测，把监测的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统对监测到的负面信息实施专题重点跟踪监测，重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存。监测人员可以对系统自动识别分类后的信息进行再次挑选和分类，并可以基于工作需要轻松导出含有分析数据图表的舆情日报周报，减轻舆情数据分析，统计作图的繁杂度。对于某些敏感信息，系统还可通过短信和邮件及时通知用户，这样用户随时都可远程掌握重要舆情的动态。
大数据时代需要大采集，大数据时代需要大分析，这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现，而传统的人工采集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的要求。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测平台成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。
多瑞科舆情大数据做的挺好的
② 我想问问清大新媒体可以进行数据实时监控吗。
可以的，他们的每台设备都设置有独立ID，广告主可通过后台大数据实时监控播出情况，随时查询互动用户资料。还可以根据广告效果对广告方案进行修改。
③ 大数据监测工作怎么做
建议直接找第三方平台
要不然一时半会这玩意儿还整不出来
④ 可以提供一下大屏幕实时数据可视化解决方案嘛
了解下DataHunter的数据可视化大屏解决方案Data MAX。
可以帮助企业快速搭建可视化大屏，支持多数据源接入、实时展示数据、自由定制界面、拖拽式操作、灵活权限设置等功能。Data MAX大屏方案已经应用到三一重工的智能工厂、万达非凡商业博览会、人民日报等企业中。
⑤ 如何利用大数据实现舆情监测
随着移动互联网的迅速发展，人类已进入大数据时代。每天我们会不知不觉的接触无数或真或假的信息，使我们无法分辨信息的真与假，有时容易被舆论带偏。现在政府、机构及企业已开始重视舆情，深知负面舆情带来的危害是巨大的。但在如今大数据时代，信息量巨大、传播迅速，简单的操作已无法满足舆情在互联网上的爆发，那如何利用大数据实施舆情监测呢？
一、如何运用大数据实施舆情监测？
1、将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据监测系统，实时采集网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态。
2、将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，掌握网民意见倾向，了解网民的喜好和特点。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力，要在充分收集相关数据的基础上，通过图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民既了解事件真相，也了解事件背景和脉络，掌握网民情绪，带着网民观点去应对问题。
3、将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。
二、下文举例说明，如何基于网络大数据，实现舆情监测
本文选用 2019 年9月9日，“港荣蒸蛋糕丙二醇超标”这起舆情事件为例。通过对该事件的新闻、博客、微博、微信、论坛等互联网数据持续监测和采集，从多维度全方面展示信息的变化情况，对基于网络大数据的舆情监测具体实现过程进行论述。
1、舆情发展趋势监测分析
发展趋势监测是通过对事件舆情的网络数据来源、数量和时间三个维度进行趋势分析。该分析结果，能够直观展示舆情各大网络媒体的传播情况。如图1所示，该舆情信息在 2019-09-09达到了最大值，2019/09/08 00:00~2019/09/10 14:00期间，互联网上采集到的23169条舆情信息，其中微博平台的传播量最大，最高达到了4320篇相关讯息，新浪微博、微信成为该事件的主要传播媒体。
图片4来源：新浪舆情通
互联网已经逐渐成为民众参与舆论的首先渠道，在万物互联互通的数据时代，加强网络舆情监测与引导，对维持国家稳定、促进企业可持续发展都有重要的现实意义。这次港荣蒸品牌被爆丙二醇超标也是no zuo no die，要想不被卷入舆论漩涡，除了用像新浪舆情通这样的监测软件保驾护航，还需保证自己产品和服务的质量。
更多数据可参看新浪舆情通官网www.yqt365.com，政企用户可免费全网搜索事件、地域等关键词。(免责申明：部分文字来自网络，如涉及侵权，请及时与我们联系，我们会在第一时间删除或处理侵权内容。）
⑥ 如何对大数据舆情进行精准监测分析
大数据精确监测分析系统是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等四大特征。
蚁坊软件的大数据精确监测分析系统，可把各地各部门的数据汇聚到一起，系统紧密围绕用户经领域的相关舆情信息，通过数据监测、分析、评价、预测、预警和决策服务模块，为政府、企业和民生提供大数据分析和决策支撑服务。
⑦ 大数据时代，如何更好地实时监控业务健康状况，保证业务稳定运行
我们数据平台下有一个实时监控服务，业务指标实时监控面板目的在于：
1. 可以内实现对各类业务平台进行容有效的关键业务指标监控，并可以方便地添加新的监控指标；
2. 可以实现各业务组件关键业务指标（TPS、签署量、成功率、响应时间RT、MQ堆积数等）的多维度实时展示；
3. 提供准确的实时报警机制，可以根据不同业务指标设置告警阈值，在业务系统出现异常时产生告警，运维可根据关键业务指标逻辑快速定位异常业务环节与具体服务实例；
4. 给管理层展现业务综合运行情况仪表盘，便于指挥与决策。
本质上来说，这是作为严格遵循高可用产品设计理念的第三方电子合同平台对自身业务流的一个全局监控，法大大的客户本身并不会直接看到这个面板。一些大平台，如电商平台的账户安全并不需要用户自己守护，而是由平台负责，但它却仍然与用户息息相关。而有了业务指标实时监控面板，我们可以更好地为客户提供可靠、安全、可信的服务。
⑧ 如何使用大数据进行舆情监测
1、将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。要运用大数据版突破传统舆权情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据监测系统，实时采集网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态。
2、将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，掌握网民意见倾向，了解网民的喜好和特点。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力，要在充分收集相关数据的基础上，通过图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民既了解事件真相，也了解事件背景和脉络，掌握网民情绪，带着网民观点去应对问题。
3、将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。
⑨ 最近很热的一个词叫做大数据，后来才明白那就是后台监控，BAT，包括京东，他们都在利用大数据在做一些
大数据，你可以理解为数据统计。
⑩ 智能手机是否已经开启了后台监控大数据时代
对啊，绝对有，他们会收集你的后台数据，所以才会出现这样的情况，我用uc浏览器就出现你这样的情况，对啦，尤其是淘宝，手机淘宝就是这样的，你经常浏览什么类型的商品，淘宝就会经常推荐此类商品出现在你的首页，所以我们现在是毫无隐私而言的，算了，没有办法，我们就是这样的现实啊。认命吧。