如何从大数据舆情分析中“提炼”有价值的信息?
在开始介绍干货的时候，我们先了解舆情的含义，简单来说就是人民大众对社会各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。从而衍生出我们需要分析的对象—社会化媒体（Social Media）。而我们今天要研究的是对社会化媒体分析的一个重要手段——社会化聆听（Social Listening）。我们将以汽车行业的一个实操案例，来讲述如何使用社会化聆听（工具）来对社会化媒体大数据进行分析。
“大数据”一直是最近几年全球很火的概念。搜索关键词“big data”/”大数据“，从下图Google Trends的最近5年的热度趋势图和热度搜索地域分布可以看出，在这5年中，中国在大数据方面的热度一路攀升，“居高不下”。
然而，即使这样，大数据（分析）对于绝大部分人来说仍停留在概念层面，或者是给人很“高大上”、不接地气的印象，因为这个词似乎和“技术”、“编程”紧密联系在一起。
其实不然，经过这几年的发展，大数据应用已经触手可及，比如笔者上面用到的谷歌趋势，以及互联网从业者很熟悉的百度指数、新浪舆情通、微指数等，都是一些大家触手可及的大数据分析工具。借助这些工具，我们只需要在了解业务知识的情况下，就能完成一些大数据趋势分析、事件（传播）分析、用户画像分析等。
在本文中，笔者将会介绍大数据分析主要的处对象—社会化媒体（Social Media），以及对社会化媒体进行分析的重要手段——社会化聆听（Social Listening）。最后，笔者将以汽车行业的一个实操案例，来讲述如何使用社会化聆听（工具）来对社会化媒体大数据进行分析，虽然“隔行如隔山”，但“隔行不隔理”，其他领域的读者也可以借鉴这种分析思路和方法，来帮助自己在产品设计/运营、市场调研中达成目标。
以下是本文的主要内容及行文结构：
1什么是社会化媒体？
社会化媒体(Social Media)，也称社交媒体，是互联网信息中的绝对主体，它通常用来描述我们发布在微博、微信、博客、淘宝、Facebook、Twitter、Instagram和Snapchat等平台上的内容。
1.1社交媒体/社会化媒体到底是什么？
如果用一大堆令人生厌的属于来定义这个词汇，只会使事情变得更复杂，可能获得清晰理解最好的方式是将它分拆成简单的词汇。
首先，让我分别来看看“社会化”和“媒体”各自的含义如何：
“社会化”/“社交”：意指通过分享信息和接受信息来和其他人进行互动。
“媒体”：意指进行交流的工具或载体，如互联网（而电视、收音机和报纸是更传统的媒体形式）
好的，从这个两个分开的词汇，我们能给出“社会化媒体”一个基本的定义：
社会化媒体是一种基于互联网应用的交流载体/工具，它可以使个人通过分享信息和消费信息来和他人进行互动。
具体来说，社会化媒体是人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的工具和平台，现阶段主要包括社交网站、微博、微信、博客、Facebook、Twitter、Instagram、论坛、淘宝、优酷和豆瓣等等。社会化媒体在互联网的沃土上蓬勃发展，爆发出令人眩目的能量，其传播的信息已成为人们浏览互联网的重要内容，不仅制造了人们社交生活中争相讨论的一个又一个热门话题，更进而吸引传统媒体争相跟进。
值得一提的是，社会化媒体与传统媒体（电视、报纸和广播等）最显著的不同点在于：社会化媒体的传播过程中，社会大众可以参与发布和散播消息。
1.2社会化媒体的一般特征
假使你正在纠结于是否应该将某个网站划入“社会化媒体”这一类别，那么你可以看看，该网站是否符合以下特征中的至少三种。
（1）个人账户
如果一个网站允许访问者创建他们自己能够登入的账户，那么，这是一个良好的开始—社交互动即将发生！没有个人账户，你就难以与他人在线上互动和信息共享。
（2）个人资料页面
社会化媒体关乎人与人之间的交流沟通，那么，个体的个人资料页面对于展现个体来说是很有必要的。通常说来，一个涉及用户信息的资料页面会包含如下内容：头像、个人简介、个人网站、近期推送信息、个人推荐，以及近期的参与的活动，等等。
（3）好友、粉丝、兴趣社群和标签
个体会用他们的账号去和其他用户产生联系，比如相互加好友，关注感兴趣的人，建立基于兴趣爱好的社群，以及因加入社群和关注账号形成的个人标签。
（4）信息推送
当用户和社会化媒体上的其他人发生联系时，他们基本上会说：“我想从这些人这边获取信
息”，而这些信息正通过私信或Instant Messaging实时推送给他们的。
（5）个性化设置
社会化媒体通常给用户留了足够的空间去进行个性化设置，自定义自己的个人资料，组织自己的好友或者粉丝，管理他们能看到的各种信息流，甚至能设置（不）希望他们看到的信息。（6）通知
任何告知用户特定消息的APP或者网站毫无疑问是在玩弄社会化媒体的把戏。用户可以选择关闭或是开启这些通知，并可以选择接收他们想要的通知类型。
（7）信息更新、保存和发布
如果一个网站或者APP允许你在有/无账号的情况下发布几乎所有形式的内容，那么，它就是社会化的。而你发布的内容可能是文本形式的信息，一张上传的图片，一个YouTube视频，或者是一个可以跳转到某篇文章的超链接。
（8）“点赞”和“发帖”选项
在社会化媒体中，我们发生互动最常见的两种形式是：
通过“喜欢/点赞”的选项来表达认可和赞许；
能够“发帖”功能来分享我们的观点。
（9）评论、评分和投票系统
除了点赞和发帖功能，许多社会化媒体的网站或APP都可以社区中的各种UGC信息进行评论、评分和投票。思考一下，你最喜欢的那些购物网站或者电影评论论坛，它们就运用了这种社会化媒体特征。
1.3社会化媒体的类别
正如上文所提及的，社会化媒体基本可以囊括现今互联网世界的所有网站，它的分类版图如下：
如上图所示，社会化媒体基本可以分为论坛、即时通讯、社区网站、视频分享、维基百科、音乐社区等17个类别，每个类别下又有若干个网站/应用，可以看到，社会化媒体这个大家庭的体量是极其庞大的！
1.4社会化媒体的重要性
1.4.1我们无往不在社会化媒体的枷锁之中
法国18世纪伟大的启蒙思想家让-雅克·卢梭有一句名言：
人是生而自由，却无往不在枷锁之中。自以为是其他一切的主人的人，反而比其他一切更是奴隶。
放在现今数据爆炸、信息质量良莠不齐的互联网时代，我们或许可以把“自由”理解为选择信息和阅读信息的权力的自由。然而，只要我们身处互联网社会化媒体的“信息洪流”之中，我们就无可避免的被它上面泛滥的信息所“裹挟”，也就是说，社会化媒体上的信息对现实世界中的每个人都有重大影响，我们每时每刻都间接的受到来自他人的影响。
值得注意的是，社会化媒体给我们构建了一个不同于现实社会、却和现实社会保持着千丝万缕的联系的虚拟社会（Virtual Society/Virtual Community/Artificial Society/Virtual Social）。
1.4.2通过社会化媒体中来观察现实世界中的客观信息
在这个虚拟社会中，我们还是能看到很客观的信息，如下图所示，主要分为四类信息：
（1）文本描述
人物节点的个人资料
刻画事物的描述
对事件、行为的描述
（2）网络结构
个体和个体、个体和组织之间的社会网络关系
传播过程中的网络结构
（3）时空信息
已标记的时空信息，需要从内容中识别的时间和空间信息
（4）操作行为
阅读、转发、评论、收藏、点赞/喜欢、打赏、签到
然后，透过这些由社会化媒体散播开来的信息，我们得以在没有亲身经历的情况下，可以通过社会化媒体去感知这个客观世界，而且在掌握相关常识的情况下，我们的个人理解跟现实的偏差不会太大。
因此，我们可以透过社会化媒体来观察世界，借助这些根源于现实、但经过传播者主观思考重构的信息，我们可以发现一个能更全面的反映人与社会之间的交互关系的世界。
1.5通过社会化媒体来感知现实世界中的公众主观信息
其实，社会化媒体上最具有价值的信息还是能反映人们情绪、情感、意识和精神等精神方面的主观信息，这些对于从事商业活动的经营者来说价值非常大。
一般说来，社会化媒体上会传播这样几类主观信息，如下图所示：
由此，透过社会化媒体，我们也可以感知到对商业社会价值意义更大的个体/群体的主观信息。
既然社会化媒体中的信息这么有价值，那么，问题来了，我们如何通过社会化媒体来获知这些信息呢？这就引出下一个话题——社会化聆听（Social Listening）！
2利用社会化聆听（Social Listening）获取社会化媒体上的重要信息
2.1什么是Social Listening？
在社交网络年代，我们的每一条发布、每一个评论，每一次转发，每一次点赞，都反映了我们的习惯，喜好和消费习惯。通过社会化媒体去倾听目标消费者的需求和意见已经成为了今天品牌运营者的必修之技。企业们通过捕捉网络上与品牌/产品/营销事件相关的关键词，去监测消费者都对品牌/产品/营销事件说了什么的行为，被称作社会化聆听（Social Listening）。说的通俗一点，社会化聆听（Social Listening）就是指倾听目标消费者和潜在消费者主动在网上晒出的内容。
在实践中，它的意思是在社会化媒体（社交网络，论坛和博客等）上捕捉提及品牌的内容，有趣的品牌话题，竞争对手以及所有对你品牌有意义的话题。
2.2Social Listening对于企业的重要性
由于社会化聆听的数据源于社会化媒体，所以这些数据信息有语义和关系双重属性，所以更加能从中发现基于社会化媒体中个体不经意见流露的真实行迹，所以对于社会化媒体来说，它的样本对象不是个体，而是行为本身。
从本质上来讲，社会化聆听调研是在一个开放式的命题下，可以得出更加的宏观趋势分析，更加洞察到趋于感性行为的辨析，它主要的工作会花在数据处理和非结构化的数据分析负
面。
那么社会化聆听会在哪些方面帮助品牌和公司呢？Broadsuite Media Group的首席执行官Daniel Newman在其发表的《Social Listening Enables Social Business》一文中曾总结为市场概览、竞品分析、消费者情绪识别、售前支持、购买信号、客户服务与关系维持，但笔者以为，还可以加上2条：
“发掘意见领袖”。这类意见领袖能够在企业的营销事件中发挥极强的传播力，能在大范围内影响其他消费者的购买意向/购买行为
“用户画像”。捕捉那些谈论品牌/产品/营销事件的用户的相关用户信息
下面，笔者将结合汽车行业的营销实践，来讨论社会化聆听是如何帮助企业实现其目标的。
2.2.1市场概览（Market Overview）
通过社会化聆听，品牌可以更简单地获取对他们新产品和服务的目标市场的洞察，了解各个
主要对手的市场影响力概况。
比如，当一个汽车制造商考虑开发一款新车系时，他们可以通过倾听多个平台（新浪微博、汽车之家、易车网等）的用户UGC（User-Generated Content）去了解竞争厂商类似已上市车型的购买者对此款车的吐槽和希望这类车应有的新功能，以作为打造新车的有力参考。2.2.2竞品分析（CompetitiveAnalysis）
商业情报在现今日益开放的互联网上对企业愈发重要，同时也愈发变得触手可得。和市场概览相似，社会化聆听可以帮助你清晰地洞察到你的对手是谁，你的对手都在做什么。
想象一下，一款新车在发布前就清晰地知道消费者愿意为你的新车掏多少钱，知道他们想从你这里找到哪些对手提供不了的新功能和服务。对社会化聆听的使用就像是一个无孔不入的专属FBI，可以使企业可以轻而易举的获取关于目标消费市场的几乎所有信息。
2.2.3消费者情感识别（CustomerSentiment Identification）
企业一般都希望能快速洞察到他们的消费者对自身产品/品牌是否满意，对哪些地方感到满意，对哪些地方多有吐槽。而社会化聆听正好为消费者提供了分享他们对品牌的小情绪的发泄平台。
比如，许多汽车品牌的各种车系都有在第三方垂直网站（如汽车之家、爱卡汽车、新浪汽车和搜狐汽车等）上建立相关论坛，去鼓励消费者谈论分享他们的想法。通过过滤掉这些社区里的垃圾信息（主要是水军发帖和无关信息），汽车品牌方可以更好地了解消费者对该车整体的满意度如何，以及具体的吐槽点，以便为后续制造设计和售后服务作参考。
2.2.4售前支持（Pre-Sales Support）
当某个潜在客户要考虑买些比较复杂的东西时，他们一般会立刻转向社会化媒体求助。这时，影响力便会发挥巨大的作用，同时，社会化聆听也同样有着不可思议的效果。
还是以汽车行业的营销为例，可以想见这样一个场景：
假若某个潜在的汽车买家，在进入了“汽车之家”上关于某款车型的某个论坛，发帖去讨论该车型的各种利弊。如果你采用了社会化聆听，也许就可以利用这样的机会，将这个潜在客户介绍给你们的销售顾问。如此这般，你便有了一个从社会化媒体上转化而来的买家。
2.2.5购买信号（Purchase Signals）
另一个大家都急于寻找的商业洞见则是——人们购买产品的终极信号到底是什么？到底是什么导致了一个客户的转化或流失？
社会化聆听的相关工具则能让企业“监听”到这些购买信号，并判断一个真正的买家到底在寻找什么。也许是他在微博或汽车论坛上最后点赞或分享的那段内容，那么，能够从他们这些行为中总结出购买周期终端的共性吗？
社会化聆听使之成为可能。
下面是奥迪汽车官方微博发布的一条关于上海车展新亮相汽车的微博，很多粉丝都对词条微博发表了评论。由此，我们可以从评论中发现和甄别出很多不同类型的用户，后续可以采取不同的跟进策略。
2.2.6发掘意见领袖（IdentifyInfluencers）
美国知名营销网站https://www.doczj.com/doc/3d16175388.html,在2015年做过一份针对美国民众的调查，有如下2条重要的结论：
74%的消费者依赖社会化媒体来做出购买决策
90%的消费者信赖同侪的推荐，仅有33%的人相信广告
MalcolmGladwell在《The Tipping Point》中也提出联系人、内行和推销员这三种人际网络中
的重要角色，这些人其实就扮演了意见领袖的角色，这些人在传播过程中会发挥“传播枢纽节点”的重要作用，能够促进品牌宣传和影响其他人的购买意向，具体例子请参看笔者的《以<大秦帝国之崛起>为例，来谈大数据舆情分析和文本挖掘》的第二部分。
既然其他人的意见如此有价值，对于企业来说，如果能和那些在社群中拥有影响力的人或者“时髦制造者”建立紧密的联系，进而利用他们强大的号召力，将会在品牌营销中事半功倍，花费很小的精力就能得到较大的收益。此时，发掘这些意见领袖就显得尤其重要了。
2.2.7用户画像（Persona）
用户画像是海量真实用户的典型代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。用户画像可以让产品设计者和品牌营销宣传者在产品设计/营销宣传的过程中能够抛开个人喜好和偏见，将焦点关注在目标用户的动机和行为上进行产品设计和营销策略制定。
社会化聆听可以快速锁定那些在社会化媒体上讨论品牌/产品/营销事件的用户，进而获取到这部分最活跃的且最具价值用户的画像信息，从而给了产品设计者和品牌营销者们提供参考。详情请参考笔者的另一篇文章《当数据分析遭遇心理动力学：用户深层次的情感需求浮出水面》。
2.2.8客户服务与关系维系（CustomerService and Retention）
在互联网时代到来之前，追踪用户的抱怨和吐槽是一件极具挑战性的事情。然而，伴随互联
网时代应运而生的社会化聆听让企业拥有了倾听和监测用户关于产品的反馈和诉苦，以便请与尽早在产品生命周期发现关于产品的各类潜在问题，同时也能保证他们快速的响应消费者的任何要求。我们知道，获取新顾客的成本是维持老客户的6倍，社会化聆听能够提供一个稳定的平台，让品牌能够主动与消费者产生连接和对话，帮助消费者解决问题，并留住他们。
在这里，举一个汽车行业之外的案例—消费者品牌Comcast（美国有线电视，宽带网络及电话服务供应商），Zappos和Bluehost，他们都拥有自己的团队，能够高频率且深入地与消费者产生互动，管理并监测他们的行为与路径。运用社会化聆听的方式来维系客户关系，在其他的服务行业例如机场和酒店，也成为了一个快速发展的趋势——他们希望打造一个强有力的、愿意传播并分享品牌口碑的品牌社群。
2.3Social Listening如何进行？
笔者认为，社会化聆听可以细分为如下3个流程：
2.3.1确定具体目标，设定社会化聆听的策略
做一件事之前，先要明确做的目的—需要用“聆听”到的结果来做什么；以及据此设定相应的策略—设置何种关键词组合以获取指定信息、在哪些渠道去监测这些重要的信息，以及选择哪个时间段来观测信息。
比如下面这些目的和与其对应的策略设定：
（1）想要识别出某汽车论坛主要的影响者/意见领袖？
监测指定论坛的用户UGC信息，通过他们的发帖量，点赞量和粉丝量的多寡来确定主要的影响者。
（2）发现新的市场机会？
看到潜在用户对竞争对手的同类车型有哪些不满，具体反映在负面的用户措辞上。
（3）监听特定的标签或者短语？
选择和设置能反映关注内容的关键词，可以采用“与”“或”“非”来进行关键词组合。
比如，下面一个关于“奥迪A6汽车动力系统”的社会化聆听关键词设置方案：
2.3.2选择合适的社会化聆听工具
市面上，可以进行社会化聆听的工具有百度指数（百度司南）、微信指数、微指数和新浪舆情通（热度指数、全网/微博事件分析、微博传播分析、竞品分析）等。它们之中，既有免费的、可做基础分析的关键词热度查询工具，也有收费、可做商业级分析的社会化聆听工具。详情可以参看笔者的《10款数据分析“工具”，助你成为新媒体运营领域的“增长黑客”》的第二部分。
选好工具之后，通过设置特定的关键词\关键语句\品牌名称来追踪全网\特定垂直网站的媒体报道和用户UGC，发现新的机会，或是据此创造听众感兴趣的内容。
2.3.3结合具体业务场景，对社会化聆听的结果进行分析
经过前面2个流程之后，就可以使用具体的社会化聆听工具进行自动化操作，从而得出详尽的结果了。然而，值得注意的是，得出的结果并不能直接使用，形成报告，需要结合所在行业的具体业务知识，进行去粗取精，去伪存真，过滤掉无效、无关信息，以及在专业知识的指导下对结果进行解读。
下面，笔者将以一个汽车行业的案例，来详细讲述上面关于社会化聆听的3个步骤。
3社会化聆听的案例实操–汽车社会化媒体大数据实践
在第三部分，笔者将以奥迪汽车下的一款豪华车型—奥迪A6（（Audi A6）作为实操案例，以此来对上面的理论部分的运用做一个简要的解说。
因为商业分析报告的价值很大（一份报告价值XXX万），分析的复杂程度也与之呈正比，又因涉及商业机密，故笔者会略去一部分数据及重要的分析，力求在简短的篇幅中，使读者大致了解社会化聆听实操的大体思路和流程。
对于该案例，笔者将采用如下图所示的分析结构/流程：
3.1数据准备
3.1.1分析目标确定（1）新车上市反馈收集
网络舆情中的大数据分析方法研究 网络舆情是指在网络空间中对网民和生活中的社会事件尤其是一些突发事件的看法和态度。网络舆情通常涉及社会的热点事件，因而经常在网络中快速传播，成为人们谈论的焦点。因而，对网络舆情进行分析和正确的引导显得尤为重要。文章采用大数据分析方法分析网络数据，通过聚类的方法发掘网络舆情中的热点问题。实验证明该分析方法具有较高的热点挖掘能力和及时的能力。 标签：网络舆情；大数据分析；统计方法 一、舆情信息的获取 舆情分析的第一步是要对网页中的信息进行抓取，第二步是对抓取的网页的信息进行预处理。 对网页信息抓取主要采用网络爬虫，爬虫的主要作用是将互联网上的网页下载到本地形成一个互联网内容的镜像备份。它既可以爬取网页链接，又可以爬取网页的文本信息和图像信息。它通过关键字的搜索将对应的统一资源定位为相关的网页页面进行抓取，通過对其进行文本和图像的解析，提取对应网页的文本和图像信息并进行保存。本文中主要提取的是网页的文本信息。 而中文分词是把中文中的汉字系列分割为一个个独立的中文词汇。由于中文词汇与词汇之间的界限远不如英文单词那样清晰，因此，中文分词也是一个技术难点。当前中文分词主要是从主要包括字符串匹配分词方法和机器学习的统计分词方法。字符串匹配分词方法是事先通过一定的方法建立一个庞大的数据库字典，按照一定的方法把待分词的词汇与数据库字典中的词进行匹配从而实现分词的方法。机器学习的统计分词方法是通过词汇出现的频率和在文中的含义等信息对汉字的这些特征进行训练，从而实现分词。字符串匹配分词方法比较准确，但缺乏灵活性，机器学习的统计分词方法能对词的语意进行识别，但由于算法的不完善，准确率不高，因此，在实际中通常是将这两种结合来实现分词。 中文分词的词性主要包括名词、动词、形容词和副词等，形容词和副词常表示事物的状态和特征，因而经常能表明作者对事件的喜怒哀乐之情；动词一般就是用来表示动作或状态，它是对事物采取的动作的直接体现。这些词在舆情分析中就显得尤为重要。 二、文档特征的提取 一个网页的文本通过分词后会有成百上千个中文词汇，如果直接对其分类会影响分类的效率和准确性。因此，在分类前要去除一些无关的词语，留下最能代表文档特征的一些分词作为文档的特征。文档特征提取最主要的方法是把文档的内容和词频进行结合。
舆情行业分析 一、舆情行业发展情况 2009年2月注册成立的北京人民在线网络有限公司，隶属于人民网，开始了舆情行业市场化的开端。与人民网类似，新华网于2011年下半年推出“舆情在线”，并成立了网络舆情监测分析中心。而人民网IPO招股说明书显示，该公司2011年上半年的营业收入已超过1300万元。2011年，以网络舆情监测服务为主要业务之一的北京拓尔思信息技术股份有限公司(300229.SH)进入资本市场，登陆上交所创业板。在2012年1月16日，全国共有约68款经过工信部软件司认定登记颁证的“舆情”软件，市场上还存在大量未经认证的同类软件。 但任何一个行业的发展，都伴随着不断洗牌、不断完善的过程，舆情分析行业经过近十年的发展，目前己经开始进入了洗牌阶段，预计在未来一大段时间内，一大批缺乏核心技术、客户服务能力差、没有持续创新精神的企业将面临淘汰出局或者被迫转型。中国舆情监测、舆情服务，总的来说在我国还是一项新兴事物。虽然拓尔思、方正已经涉足这个领域快10年了，但是从行业发展的实际情况来看，业内外普遍的共识是舆情监测分析行业只是开始步入成熟期。 国外专业的舆情分析报告服务中心NiOB5uFq 公开资料显示，经过十多年的发展，我国网络舆情监测产业进入高速成长期，年均增幅超过50%，达到超百亿元的规模。据统计，目前我国提供舆情监测服务的企业超过1000家。网络舆情监测产业已成为一个多门类、复合型的知识密集产业即政府、商业软件、媒体、教育科研为背景的产业格局虽然近年来我国网络舆情监测产业取得了较快发展，但由于起步较晚，产品、技术、服务等亟待成熟。经过市场洗牌，目前国内提供舆情监测分析服务的供应商大致可分为三类，一类是以拓尔思、方正电子、厦门美亚、北京西盈等为代表的，拥有自主核心技术、自由品牌和自主知识产权的软件厂商；一类是以人民网舆情监测室、南方舆情研究院为代表，拥有一定科研实力与传播资源的传媒科研机构；还有一类是从事互联网营销推广的服务型公司。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3d16175388.html, 大数据在网络舆情管理中的应用 作者：唐光强 来源：《财讯》2017年第04期 随着互联网的发展，自媒体蓬勃发展，互联网成为一个新的舆论阵地，热点问题的突发会带来的网络舆情走向直接会带来事件的不同影响，因此，网络舆情管理已经成为政府管理的重要组成部分。在大数据时代，网络舆情管理的手段主要依靠大数据的分析，通过事件的舆论热度、重度和焦点进行分析，有利于政府在应当突发事件中做出科学的决策。本文主要从大数据下网络舆情管理的必要性、方式方法和存在的问题及对策进行简要的分析，为政府科学决策提供参考。 大数据网络舆情舆情分析 引言 在互联网时代，信息的产生都是以亿万字节计算的，是海量的数据，而每个人每时每刻都在产生着数据，个体在不同时间、空间种工作和生活都是数据。当整个社会都在产生信息和数据时，通过微博、微信、短信、视频等形式或内容在互联网上传播时就会形成网络舆情。在此背景下，如果不关注网络舆情的变化和走向，就会为政府治理带来隐患。如何在大数据时代下，加强网络舆情管理成为当今政府治理中的重要课题。 大数据与网络舆情管理 在互联网时代，人们可以通过手机、电脑等通讯工具在微博、微信、论坛、社区及QQ 群、微信群里评论、发帖、跟帖及回复来发表自己的言论、表达自己的情感，这些信息具有一定的倾向性，即网络舆情。通过对网络舆情进行分析，针对性的或预见性作出决策或提出建议，即网络舆情管理。 （1）网络舆情管理的外在要求 在大数据时代，网络舆情管理的对象、内容和规模都发生了很大的变化，需要利用新的手段来进行网络舆情管理。一是管理对象具有多元性，具体表现为：数据源有文字、图片、语音、视频等多种形式；数据来源于多种平台：网络社区、交友平台，微博、微信、博客、直播平台，视频网站、短信、彩信及各类交流群等。二是管理内容具有复杂性，具体表现在：内容的海量性，目前，每天全球产生的新数据是520亿字节以上；内容的低值性，大量的数据真正有价值是低密度的，也就是很多都是无用的信息。三是管理的形式具有滞后性，具体表现在：信息的快速性，产生的信息传播速度和更新速度是很快的，特别是焦点事件，很多人都会分布言论，动态更新及时，阅读量和次数都是千万计的，管理者无法及时应对；内容的倾向性，网络舆论进入自媒体时代，由于现代价值观的多元化，议题具有多样性，观点也是层出不穷，因
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旅游景区网络舆情大数据分析方案 目录 旅游景区网络舆情分析方案 (2) 1. 项目目的 (2) 1.1 实现旅游行业市场精准定位 (2) 1.2 实现旅游行业市场精准营销 (3) 1.3 支撑旅游行业精准管理 (3) 1.4 改善旅游行业服务水平 (3) 2．监测内容 (3) 2.1 监测关键词 (3) 2.2 数据方法 (3) 3. 游客认知的景区印象 (4) 3.1 游客认知的景区特色 (4) 3.2 游客认知的景区各特色排行 (6) 3.3 景点热度（网评个数） (8) 3.4 景区门票价格以及游客评论 (8) 3.5 景点交通指南及游客评价 (9) 3.6 景区餐饮食品消费状况 (11) 4 景区游客画像 (12) 4.1 年龄分布 (12) 4.2 性别分布 (13) 4.3 出游同伴 (14) 4.4 出游目的地 (15) 4.5 出游方式 (15) 4.6 停留时间[数据完善中] (16) 4.7 旅游消费【数据完善中】 (17) 4.8 住宿方式【数据完善中】 (17) 4.9 出游时间(网评时间) (17) 4.10 出游目的[数据完善中] (18) 4.11 关注媒体（网评来源） (19) 1.项目目的 1.1 实现旅游行业市场精准定位 大数据将打破传统数据的样本量小、时间滞后、准确度低等瓶
颈，基于大数据数学模型对市场进行精准预测； 1.2 实现旅游行业市场精准营销 经过大数据，了解掌握市场竞争者商情动态，同时建立旅游消费者大数据库，有针对性的制定营销方案； 1.3 支撑旅游行业精准管理 经过大数据，能够实现对资源、市场、客户等各个要素的定量把控，实现旅游行业的精准管理； 1.4 改进旅游行业服务水平 经过大数据挖掘，获取游客的真实反馈意见，对游客的评论进行收集，建立旅游反馈大数据库，来改进旅游行业服务水平； 2．监测内容 2.1 监测关键词 【北京市】：香山公园、慕田峪长城、十渡、八大处、爨底下村、潭柘寺、红螺寺、凤凰岭、龙庆峡、灵山； 2.2 数据方法 【数据源】：新浪微博、新浪论坛、新浪博客、百度新闻、百度旅游、蚂蜂窝、乐途旅游、在路上、蝉游记、面包旅行、携程、
Business 四119 四 浅析大数据时代下的网络舆情 汪星州 摘 要：196４年,加拿大人麦克卢汉发表了其代表作‘理解媒介 论人的延伸“,提出了 媒介及讯息 的论断,一时间有关 技术决定论 的争论层出不穷三也许谁都没有想到,半个世纪后,随着科学的发展,技术的革新深刻的影响甚至 决定 着社会的变革,尤其是新闻业界的革新三有媒体将2013年称之为 大数据元年 ①,似乎一夜之间几乎所有世界级的企业,都将业务触角延伸至大数据产业三 关键词：大数据;网络舆情;政府;媒体一二现状分析 2013年6月,中国互联网信息中心CNNIC 公布了第32次中国互联网发展统计报告三报告显示：截至2013年6月底,我国网民规模达5.91亿,互联网普及率为４４.1%,我国手机网民规模达４.6４亿,近八成网民选择使用手机上网三其中,我国即时通信网民规模达４.97亿,比2012年底增长了2931万,在各应用中增长规模第一;使用率为8４.2%,尤其以手机端的发展更为迅速三手机即时通信网民规模为3.97亿,使用率为85.7%,网民规模增长率和使用率均超过即时通信整体水平三中国网民的大幅增加,尤其是即时通讯应用的大行其道使得网民在网络上民意的表达越来越值得研究三 多样化的数据来源二巨大的数据量二快速的处理以及单位价值量的不高构成了这个时代信息的最户主要特点三尽管对于大数据的价值,人们的解释角度不尽相同三但总体上,大数据时代改变人们以往的生活习惯与认知习惯三毋庸置疑,大数据的出现为网络舆情的发展在提供了强劲动力的同时不可避免的存在着一些问题三如何有效的运用大数据进行网络舆情的监测与管理师十分必要的三 1.1大数据催生的民主 麦克卢汉在其著作‘理解媒介 论人的延伸“中表示 信息意味着更多的公共性,而公共性则意味着更多的民主 三五十年后,被誉为 大数据之父 的牛津大学教授维克托四迈尔四舍恩伯格在‘大数据时代 生活二工作与思维的大变革“中表示： 大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系三也就是说只要知道 是什么',而不需要知道 为什么'三 可以说,两人的观点很好的阐述了当下民众在海量信息下所反映的某种层面上的民主意识三 1.2大数据下的舆论绑架 2010年10月,西安音乐学院学生药家鑫将张妙撞倒并连刺数刀致受害人死亡的事件引发舆论热议;10月23日,药家鑫在父母的陪同下到公安机关投案三2011年４月,西安市中级人民法院对此案作出一审判决,判处药家鑫死刑,剥夺政治权利终身,并赔偿被害人家人经济损失费;6月7日,药家鑫被执行死刑三抛开案件本身来说,药家鑫事件最终成为一个 全民事件 ,一时间 药家鑫 成为街头巷尾出现频率最高的词语三 舆论作为推手影响司法审判的案例还有很多,比如张金柱死刑案受到大量争议,佘祥林蹲了11年冤狱三大数据时代下,人们对公共事件的参与度达到了一个前所未有的高度,同时信息的碎片化也使得这个时代能够全面二深刻的关注二分析事件的人越来越少三舆论在绑架公正的同时,民众也被信息的片面所绑架三在大数据时代,网络的 群体极化 被极端的放大了,网民非理性二易激动的特点导致网络舆情的夸张和情绪化三 二二大数据时代网络舆情的发展机遇 在大数据时代,随着信息源与信息量的加大,完全意义上的消息封锁已经不能够实现三媒体公信力与权威性的下降也使得 喉舌 作用无法达到预期的目标三当公关危机出现尤其是受到广泛关注的媒介事件发生时,如何有效的运用大数据的优势进行资源整合,有目的的对受众进行舆论引导是非常必要的三 2.1处理方式：宜疏不宜堵 2007年5月,厦门市政府宣布缓建海沧PX (二甲苯)化工项目三随后,互联网上出现以 反对PX,爱护厦门 为主题的相关信息,并得到了很多网民的回应三接着,这一主题的信息通过短信的刑事在上百万厦门市民中间传播,并以佩戴黄丝带为标志,开展相关群体活动三12月13日,厦门市政府召开市民座谈会三驻厦中央级媒体包括新华社二‘人民日报“二‘光明日报“等,以及厦门本地媒体,获准入内旁听三整场座谈会持续四个小时三最终结果显示,４9名与会市民代表中,超过４0位表示坚决反对上马PX 项目,随后发言的8位政协委员和人大代表 中,也仅一人支持复建项目三座谈会上,曾对海沧区做过独立环境测评的厦门大学袁东星教授,用数据及专业知识对PX 项目表示反对三12月16日,福建省政府针对厦门PX 项目问题召开专项会议,会议决定迁建PX 项目三 2.2监测方式：用数据预测事件的发生 维克托四迈尔四舍恩伯格认为大数据是 已经发生的未来 三在他看来,通过对数据的深度挖掘与发掘事件的相关性可以极大的预测事件发生的可能性三2009年,在H1N1甲型流感全面爆发之前,谷歌的工程师们在‘自然“杂志上发表了一篇引人注目的论文三论文称：谷歌通过人们在网上的搜索记录来完成预测对流感爆发的预测三谷歌保留了多年来所有的搜索记录,而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令,如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作三当时,谷歌用几十亿条检索记录,处理了４.5亿个不同的数字模型,取得了与官方数据相关性达到97%的结果,并早于官方数据两周发布,和疾控中心一样,谷歌根据海量的数据预测流感的蔓延趋势与方向三 2.3引导方式：转变观念,提高媒体解读分析数据的能力 随着话语权的解构,传统媒体在时效性竞争的维度已经被新媒体和自媒体远远的抛在了后面三在大数据时代,数据成为新闻报道中的重要组成,但随着信息的碎片化二片面化三民众需要一些专业人士对信息进行更为深刻二明细的分析与解读三尽管人们在阅读习惯上已经趋于单纯的接受 是什么 而摒弃了 为什么 ,但信息的分类二事件的前因后果等工作成为了一个巨大的缺口三在泥沙俱下的海量信息中,如何明晰的获得自己想要得到的有效二真实信息也是大数据时代提出了拷问三 这种突破是多种层面,但总的来说当下媒体的应当从致力 反映问题 向致力 解决问题 发展,在做好党和政府的喉舌的同时进一步有效的引导民众的舆论三从受众的角度出发,立足于客观事实,摒弃 假二大二空 的八股模式,行之有效的进行新闻宣传三事实上,传统媒体只有通过提高自身的公信力,对海量的数据进行剖析解读,发挥其深度报道的优势才能在大数据时代寻求自身存在的立足模式三 结语 诚然,我国的网络舆情监测尚处于起步阶段,尤其是缺少法律层面的相关约束三但事实上国家已经开始重视有关网络舆情的管理与引导三除了上面提及‘条例“等政策外,一些科研机构逐步成立符合我国国情的舆情监测机构三如何运用更为广阔的视野考量改变原有的信息生产模式,从而实现更为高效的舆情监测和新闻宣传三在这个转变中,观念的转变比技术的更迭更为重要和具备远景价值三(作者单位：西安交通大学人文社会科学学院)参考文献： [1] 马歇尔四麦克卢汉.‘理解媒介：论人的延伸“[M]北京：商务 印书馆,2000 [2] 维克托四迈尔四舍恩伯格.‘大数据时代 生活二工作与思维 的大变革“[M]杭州：浙江人民出版社,2012 [3] 彭兰. 大数据 时代：新闻业面临的新震荡“[J].编辑之友, 2013(1)：8. [４] 喻国明.社会化媒体崛起背景下政府角色的转型及行动逻辑 [J].新闻记者,2012(４)：４. [5] 喻国明.构建社会舆情总体判断的大数据方法 以百度海量搜 索数据的处理为例[J].新闻与写作,2013(07)：67 [6] 纪红,马小洁.论网络舆情的搜集二分析和引导[J].华中科 技大学学报四社会科学版2007.6 注解 ① 张意轩于洋‘人民日报：大数据时代的大媒体“人民日报.2013. 1.17(1４)
旅游景区网络舆情大数据分析方案 目录 旅游景区网络舆情分析方案 (1) 1. 项目目的 (1) 1.1 实现旅游行业市场精准定位 (1) 1.2 实现旅游行业市场精准营销 (2) 1.3 支撑旅游行业精准管理 (2) 1.4 改善旅游行业服务水平 (2) 2．监测内容 (2) 2.1 监测关键词 (2) 2.2 数据方法 (2) 3. 游客认知的景区印象 (3) 3.1 游客认知的景区特色 (3) 3.2 游客认知的景区各特色排行 (5) 3.3 景点热度（网评个数） (6) 3.4 景区门票价格以及游客评论 (6) 3.5 景点交通指南及游客评价 (7) 3.6 景区餐饮食品消费状况 (9) 4 景区游客画像 (10) 4.1 年龄分布 (10) 4.2 性别分布 (11) 4.3 出游同伴 (12) 4.4 出游目的地 (13) 4.5 出游方式 (13) 4.6 停留时间[数据完善中] (14) 4.7 旅游消费【数据完善中】 (15) 4.8 住宿方式【数据完善中】 (15) 4.9 出游时间(网评时间) (15) 4.10 出游目的[数据完善中] (16) 4.11 关注媒体（网评来源） (16) 1.项目目的 1.1实现旅游行业市场精准定位 大数据将打破传统数据的样本量小、时间滞后、准确度低等瓶颈，基于大数据数学模型对市场进行精准预测；
1.2实现旅游行业市场精准营销 通过大数据，了解掌握市场竞争者商情动态，同时建立旅游消费者大数据库，有针对性的制定营销方案； 1.3支撑旅游行业精准管理 通过大数据，可以实现对资源、市场、客户等各个要素的定量把控，实现旅游行业的精准管理； 1.4 改善旅游行业服务水平 通过大数据挖掘，获取游客的真实反馈意见，对游客的评论进行收集，建立旅游反馈大数据库，来改善旅游行业服务水平； 2．监测内容 2.1监测关键词 【北京市】：香山公园、慕田峪长城、十渡、八大处、爨底下村、潭柘寺、红螺寺、凤凰岭、龙庆峡、灵山； 2.2数据方法 【数据源】：新浪微博、新浪论坛、新浪博客、百度新闻、百度旅游、蚂蜂窝、乐途旅游、在路上、蝉游记、面包旅行、携程、去哪儿、同程、途牛、驴妈妈、艺龙； 【数据量】：游记攻略共计14393条、新浪微博数据共计462394条、百度新闻共计293条、新浪博客共计5340条、论坛社区共计201条； 【监测时间】：2013年、2014年、2015年
基于大数据的舆情分析系统架构 前言 互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是知名的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博，朋友圈或者点评网站上发表状态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象。可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。如此海量的信息可以得到爆炸式的传播，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。大数据时代，除了媒体信息以外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理，而这一切也意味着传统的舆情系统升级成为大数据舆情采集和分析系统。 分析完舆情场景后，我们再来具体细化看下大数据舆情系统，对我们的数据存储和计算系统提出哪些需求： ?海量原始数据的实时入库：为了实现一整套舆情系统，需要有上游原始输出的采集，也就是爬虫系统。爬虫需要采集各类门户，自媒体的网页内容。在抓取前需要去重，抓取后还需要分析提取，例如进行子网页的抓取。 ?原始网页数据的处理：不论是主流门户还是自媒体的网页信息，抓取后我们需要做一定的数据提取，把原始的网页内容转化为结构化数据，例如文章的标题，摘要等，如果是商品点评类消息也需要提取有效的点评。 ?结构化数据的舆情分析：当各类原始输出变成结构化的数据后，我们需要有一个实时的计算产品把各类输出做合理的分类，进一步对分类后的内容进行情感打标。根据业务的需求这里可能会产生不同的输出，例如品牌当下是否有热点话题，舆情影响力分析，转播路径分析，参与用户统计和画像，舆论情感分析或者是否有重大预警。
如何从大数据舆情分析中“提炼”有价值的信息? 在开始介绍干货的时候，我们先了解舆情的含义，简单来说就是人民大众对社会各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。从而衍生出我们需要分析的对象—社会化媒体（Social Media）。而我们今天要研究的是对社会化媒体分析的一个重要手段——社会化聆听（Social Listening）。我们将以汽车行业的一个实操案例，来讲述如何使用社会化聆听（工具）来对社会化媒体大数据进行分析。 “大数据”一直是最近几年全球很火的概念。搜索关键词“big data”/”大数据“，从下图Google Trends的最近5年的热度趋势图和热度搜索地域分布可以看出，在这5年中，中国在大数据方面的热度一路攀升，“居高不下”。
然而，即使这样，大数据（分析）对于绝大部分人来说仍停留在概念层面，或者是给人很“高大上”、不接地气的印象，因为这个词似乎和“技术”、“编程”紧密联系在一起。 其实不然，经过这几年的发展，大数据应用已经触手可及，比如笔者上面用到的谷歌趋势，以及互联网从业者很熟悉的百度指数、新浪舆情通、微指数等，都是一些大家触手可及的大数据分析工具。借助这些工具，我们只需要在了解业务知识的情况下，就能完成一些大数据趋势分析、事件（传播）分析、用户画像分析等。 在本文中，笔者将会介绍大数据分析主要的处对象—社会化媒体（Social Media），以及对社会化媒体进行分析的重要手段——社会化聆听（Social Listening）。最后，笔者将以汽车行业的一个实操案例，来讲述如何使用社会化聆听（工具）来对社会化媒体大数据进行分析，虽然“隔行如隔山”，但“隔行不隔理”，其他领域的读者也可以借鉴这种分析思路和方法，来帮助自己在产品设计/运营、市场调研中达成目标。 以下是本文的主要内容及行文结构：
精心整理 第一章 项目的背景及必要性 1.1 项目背景 近年来，网络舆情对政治生活秩序和社会稳定的影响与日俱增，一些重大的网络舆情事件使人们开始认识到网络对社会监督起到巨大作用。如“5.12”汶川特大地震中传统媒体与新媒体的充分联动，又如“7.23”甬温线特别重大铁路交通事故中微博发挥的重要作用，再到2012年此起彼伏的社会群体事件。 公共危机事件爆发时，犹如以石击水，相关信息在短时间内迅速传播，引起群众的广泛关注。 一些非理性议论、小道消息或负面报道常常在一定程度上激发人们普遍的危机感，甚至影响准确、2.12.2的、最关注的舆情信息做相应的分类展示，方便下一步工作。 2.3时效性 舆情信息的第一时间获取、第一时间分析、第一时间展示、第一时间预警。网络信息的一大特点就是传播快，出现重大事件后，相关部门必须第一时间了解到相关情况，否则就会在整个事件的处理上处于被动局面。 2.4易维护性 整套解决方案的数据维护简单，容易操作，完全通过WEB 方式完成，采用云技术，降低维护的技术难度，也减少了人为隐患的发生。 2.5安全、稳定、准确、及时
采用先进的算法，多个模块组成一个安全、稳定、准确、及时的网络舆情监测平台。方案在总体设计上遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则，从而使整个方案组成合理，技术先进，易于扩展，既能满足当前的业务数据处理要求，又能符合长期发展的需要。 第三章总体架构 3.1总体概述 网络舆情监测平台采用J2EE技术体系，前端采用Ajax开发技术，操作简单、易用、高效、稳定。平台所有功能均采用纯B/S结构设计，零客户端维护。 实时采集网络舆情信息，如门户网站、知名论坛、搜索引擎、博客、贴吧，微博等，7*24小时为用户提供信息采集、信息处理、信息编辑功能，实时掌握所关注的网络舆情信息，为贵州交通行业相关部门提供决策参考依据。 3.2业务流程 4.1 URL 个种子 因 4.2 挖掘平台的核心支撑能力。 分布式文件系统有效地解决了海量数据存储问题，并实现了位置透明、移动透明、性能透明、扩展透明、高容错、高安全、高性能等关键功能。目前业界比较流行分布式文件系统有Google文件系统(GFS)、分布式文件系统(HDFS)、文件系统(KFS)，这3种分布式文件系统都是基于Google 提出的分布式文件系统理论进行研发的。Google提出的GFS就是解决其海量数据存储和搜索、分析等问题，而和KFS是基于GFS理论基础上实现的开源系统，并且在商业和学术领域得到了广泛的应用。 分布式并行计算框架对于高效完成数据挖掘计算任务极其重要，并且它对分布式计算的一些技术细节进行了封装，例如数据分布、任务并行、任务调度、负载平衡、任务容错、系统容错等，使用户不需要考虑这些细节，而只要考虑任务间的逻辑关系。这样不仅可以提高研发的效率，还可以降低系统维护的成本。目前典型的分布式计算框架有：
大数据时代舆情管理的三大变革 要点：随着互联网的迅速发展，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。无论政府和企业，对网络舆情的分析研判应对，正面临着大数据的挑战。 大数据，正由技术热词变成一股社会浪潮乃至国家战略。 随着互联网的迅速发展，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。无论政府和企业，对网络舆情的分析研判应对，正面临着大数据的挑战。在大数据时代，对网络舆情管理必将在管理思维、工作模式、技术方法等领域发生重大变革。 一、大数据时代的舆情管理工作变革 （一）社会治理与舆情管理 2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方)，其中75%来自于个人，远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB)。过去几年全世界产生的数据量甚至超过了历史上2万年来产生的数据量的总和。我们的世界正在被数据化，一切皆可“量化”，数据“取之不尽，用之不竭”。这带来了更大的管理问题，信息爆炸与信息对称。比如，环保部门投入巨资监测环境数据，构建环境物联网，尽力还原真实环境治理现状的实时的基础数据库，以辅助决策治理。但是公众常常通过手机拍摄雾霾天气或是污染现场，并且在网络上快速传播。环境监测公示数据与网民环境感受，一旦不能形成对应，势必产生负面情绪。
（二）从重视到行动 新形势下，网络舆情管理，亟需新的工作体系与之匹配。通过成立本单位网络舆情管理小组、制定相关制度，培养专业人才，结合第三方专家顾问，建立健全网络舆情管理工作体系。从而，以维护群众的权利来树立政府的权威，倾听民意进行科学决策。 我们看到，有一些政府机构已经逐步摸索形成了这样的舆情管理的责任机构，网络舆情管理小组，值得借鉴。单位主要领导担任小组组长，单位下属各部门确定专人为小组成员，并分别组成监测，分析，应对等职能部门。制定舆情管理工作制度，做到网络舆情工作有章可循，完善网络舆情的联动应急机制。加强信息公开和第三方顾问，善用互联网思维模式，通过新媒体多种形式和手段，信息公开，倾听民意，疏导舆情。 二、大数据时代的舆情管理思维变革 （一）认识与转变 在10年前，我们将互联网称为“虚拟世界”。在今天，网络“虚拟世界”正在向“镜像世界”转化。虚拟世界的匿名性、非对称性、非真实性，正在转变为镜像世界的对称性、真实性(真实的画面、真实的情感等)、即时性。在全球范围内，大到国家社会治理，小到企业经营个人形象，都受到了网络舆情的影响和改变。在这种情况下，对网络舆情的管理思维必然发生改变，这种改变可能会带来政府舆情管理相关行政职能的改变，面对网络舆情的行政流程的改变，政府信息
2020数据银行考试答案 1. 数据银行和客户运营平台的联动，以下哪个说法是不正确的？D数据银行同步的人群包在客户运营平台可以对潜客发短信 2. “品牌可以在618期间通过数据银行唤醒近365天未购买但过去一年有过浏览行为的沉默老客”这种说法是对的吗？错误 3. ”以场圈人-搜索中，搜索行为是从全网拉取搜索XX关键词的人群，产出搜索该关键词且是该品牌的人群。“这种说法正确吗？正确 4. 数据银行可以圈定流失TOP5品牌人群。正确 5. 月均消费金额的定义是什么？A 最近180天 6. 某品牌女王节期间（3月3日-3月9日）创建人群后开启人群质量报告追踪后可以看到流失到哪些品牌。否 7. 自定义人群设置更新的周期最长不超过多少天？7天 8. “某品牌怀疑自己的会员活跃度在下滑，希望从数据银行中得到数据论证，我们可以直接查看消费者分析模块看板中的会员月活跃率这个指标。”这种说法正确吗？正确 9. “数据银行中关于会员的定义，如果是会员通品牌商，则会员的定义是：已领卡的消费者；如果是非会员通品牌商，则会员的定义是：交易笔数或者交易金额已达到品牌商自己设置的门槛的消费者。”这种说法正确吗？正确 10. “品牌圈选了双11前对某产品有高意向的人群，想要分析这个人群的触点分布情况，可以通过自定义分析功能实现。”这种说法正确吗？正确 11. 自定义分析中，针对“属性圈人”的圈选范围，下列说法正确的是哪个？30天 12. 下面哪个行为不属于认知行为？C 13. 品牌活跃消费者中，“认知”和“兴趣”人群的活跃有效期是以下哪个？15 14. “在品牌数据银行中，T指标指的是近15天有加购、收藏、领取权益或购买的会员数/会员总数。”这种说法正确吗？错误选30天 15. 数据融合中，人群上传后能够匹配到的范围是哪个？D 16. “目前数据银行接通了天猫超市触达通道，可以进行天猫超市的个性化翻牌，试用派发，优惠券等消费者运营触达，人群包的人数要求大于等于1万。”这种说法正确吗？错误 17. 自定义分析中，以货圈人条件多于（）个，不支持实时计算。C 4个 18. “上传人群可通过叠加标签，甄选出优质人群后进行再营销。”这种说法正确吗？正确 19. “品牌创建营销活动人群时，付费广告最早可选到365天前，其他行为最早可选到180天前。活动的时间跨度不超过30天。”这种说法正确吗？错误 20. “品牌A在查看自定义人群报告时发现品牌互动触点分布加和大于100%，服务商B解释原因是‘同一个人在近期有可能被多个渠道触达过' 。"这种说法正确吗？正确 21. “自定义分析-以货圈人中，如果要输入指定商品ID，单次最多只能输入50个。”这种说法正确吗？正确 22. 某奶粉品牌在双11期间进行UD外投，品牌希望知道本次外投触达人群的TA%，以下圈选逻辑正确的是？（注：双11时间段为10月20日-11月11日；此品牌的TA为孕期阶段和宝宝年龄0-3岁）C 23. ”365天内购买过品牌商品大于等于2次的消费者是忠诚消费者。“这种说法正确吗？错误 24. 全链路分布里AIPL人群的品牌互动触点分布逻辑中，假设一个ID被聚划算曝光，又点击了品牌的钻展广告后进入品牌店铺购买了商品，则下面的描述中不正确的是哪个？B购买人群的阿里妈妈触点计1人，不计入店铺触点。