如何用三個維度分析網路

Ⅰ 網路輿情大數據要怎麼進行分析

網路輿情大數據要根據信息導向和主流價值觀進行分析。

具體上講，輿情監測是指整合互聯網信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題監測、專題聚焦，實現用戶的網路輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。

需要輿情分析可以聯繫上海蜜度，新浪輿情通是上海蜜度信息技術有限公司研發的政企輿情大數據服務平台。 新浪輿情通以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，7*24小時不間斷採集新聞、報刊、政務、微博、公眾號、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源，每天採集超過1.4億條數據。

Ⅱ 大數據思維的三個維度分別是什麼

第一、描述思維

也就是要將一些的結構化的數據或者非結構化的數據都變為客觀的標准，在大數據思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進行數據分析的，舉一個例子就是消費者行為的研究，消費者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這里舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行數據的採集，了解客戶的消費情況以及分布的情況，消費者可以實現購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務，並且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗度。在一些大型的景區或者游樂場，大數據可以幫助景區進行更好的遊客管理。

第二、相關性思維

就是對於數據之間相關性的研究，對於消費者行為或者用戶行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的數據都是有內在的聯系的，大數據分析的結果就可以更好的建立起數據預測的模型，可以用來預測消費者的偏好和行為，相關性的研究和紛紛也可以更好的支持預測思維。

第三、攻略思維

在大數據繼續預測以及分析之後，企業可以根據大數據分析的結果進行營銷策略的調整，這才是大數據營銷的主要目的，從描述到預測，最後到攻略，這也是大數據思維的一個完整的過程。

關於大數據思維的三個維度分別是什麼，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅲ 目標受眾分析的三個維度是什麼

維度一：原有渠道找到的客戶及對應的網路營銷策略
維度二：已經被同行培養的客戶及對應的營銷策略
維度三：完全不了解產品也沒有被同行培養，但存在潛在需求的客戶，相對應網路營銷策略

Ⅳ 怎麼做多維度數據分析

第一步：先對業務明裡、暗裡提出的說法做分類

對每一類問題，構建分析假設，把業務理由轉化為數據邏輯，拿數據說話。

第二步：優先排除借口

讓大家把精力集中在。往往借口產生於：宏觀因素、外部因素、隊友因素。所以在這里，關鍵是證偽。只要能推翻他們的逃跑借口就行。證偽最好用的辦法就是舉例法，同樣是下雨，為什麼別人就抗的住。同樣是流量難搞，為啥別的業務線能持續增長。

第三步：解決白犀牛，剔除明顯的重大影響

比如監管政策、公司戰略、重大外部環境等等因素，確實會對企業經營起到重大作用，並且這些因素是普通小員工只能接受，不能改變的。但是!這種重大因素表現在數據上，有嚴格的要求。

第四步：解決黑天鵝，剔除明顯突發事件

如果發生的真是突發事件，很容易找到問題源頭。正向的：促銷活動，某群體用戶騷動，新產品上線負向的：惡劣天氣，突發事件，系統宕機。因此先排除單次突發問題，找清楚一點原因以後，再追溯之前的情況，就容易說清楚。

第五步：按分工鎖定問題點再談細節

解決了大問題以後，想討論更細節的問題就得鎖定部門，先定人再談計劃。之前已有分享，這里就不贅述了。

第六步：鎖定細節問題

請注意，即使聚焦到一個部門的一個行動，還是很難扯清楚：到底是什麼業務上原因導致的問題。因為本身業務上的事就是各種因素相互交織很難扯清。

Ⅳ 未來的業務場景對網路的差異化需求可以從如下哪些維度進行衡量

－根據不同服務對象進行劃分

通過人工智慧與大數據技術精準捕捉個人用戶與企業用戶對於網路的獨特需求。個人用戶在傳統通信網路中作為主要服務對象，相比較而言更容易進行用戶群體的區分，從而准確進行用戶需求分析，精準化切片服務。同時，運營商著眼於企業用戶創新業務特性，根據需求設計具有行業應用特性的切片，提供行業應用切片模板，滿足企業用戶新業務需求。

－根據不同行業需求進行劃分

5G可以根據三大應用場景對應的不同的垂直行業領域，提供大類網路切片服務，如eMBB網路切片套餐。同時，在大類下可以根據業務需求進一步細分，建立切片子類型，比如大視頻套餐等。也可以建立組合類切片，比如V2X對帶寬和時延要求都很高，則可以建立eMBB/URLLC組合類切片，同時支持高帶寬和低時延。

－自定義網路切片服務

在未來，還可以考慮提供自定義網路切片服務，在保障用戶隱私與安全性的前提下，提供自定義網路切片服務，最終實現類似「專網」的個性化服務。

隨著5G網路的部署與商用，切片技術將成為運營商提供差異化服務關注的技術焦點。

Ⅵ 網路信息的評價維度有哪些

1. 鏈接的數量
2. 鏈接的速度
3. 鏈接的頻度
4. 鏈接的精度
5. 鏈接的強度
6. 鏈接的向度
7. 鏈接的切合度
8. 鏈接的傳播力

Ⅶ 如何有效進行網路輿情分析

1.做好全網輿論的監測收集，網路輿情分析，毫無疑問是需要對全網的輿論進行分析，為此企業可以通過像識微商情監測系統這樣的輿情監測系統對全網輿論進行實時監測，提高輿情信息的收集與整理效率。
2.網路輿情分析主要是對相關輿論話題的影響力、影響層面、傳播動態、網民情緒等幾個方面入手進行分析。
3.另外，在網路輿情的分析過程中還需要對媒介的傳播情況進行分析，主要指的是輿情的傳播途徑、擴散速度、傳播效果、傳播受眾等幾個方面。

Ⅷ 分享搜索引擎分析網頁高質量的幾個維度

人有人品好人品壞之分，網站頁面有高質量低質量頁面之分，人來區分人的好壞，網路來識別網站的優與差。到目前為止，我們所知道的網路就是一個強大的程序，能根據多重維度來鑒別網站的好壞，今天筆者分析下網路根據哪些角度來完成評定一個網站的高質量。

一，是否原創內容

現在的搜索引擎已經能很好地識別不同行業內容的原創偽原創了，如果任由採集偽原創的內容繼續出現，網路垃圾的製造量將日益增加，互聯網將變成一個信息垃圾的集中地。原創內容，一個寫文章的人一定是不斷在進步，不會今天寫的文章是這樣的水平，明年寫同樣的主題，依然還是同樣的質量得分。所以搜索引擎在鼓勵原創打擊垃圾內容。

二，是否對用戶有用

對用戶的優秀內容應該傳承下去，因此搜索引擎給予了一定的排名。在網路還不能對文字內容的喜怒哀樂來判斷其質量的時候，使用用戶行為數據來判斷是較為精準的方法，比如採用點擊率，停留頁面多久，用戶點到第多少層就不繼續點了，還有用戶發自真心的推薦你的網站到其他網站上去，這些細節看出你和別人網站的數據分別，從而識別網站的質量得分。

以上兩種方式，為搜索引擎最基礎的識別網站頁面高質量的兩個重要方法，說出來簡單做起來又不容易做好，望廣大SEOer認真對待並踐行之。

Ⅸ 中國電信搭建網路運營分析報告，可以有多個維度，常用的那兩個維度

根據產品來分：

用戶體驗的第一維度：生物人的感知體驗

用戶體驗的第二維度：產品的孤獨體驗

根據市場來分：

在市場經營分析過程中，決策者普遍都會要求「全面看待問題」，也就是要求「能夠從多個角度分析問題」，即做到多「維度」。但是實際上這個"分析角度"的內容可能只是一些業務術語，比如是一項費用的名稱或者一個代理商的名稱，而關於這項費用以及這個代理商相關的信息卻往往不足，導致在某些時候，對數據表現出來的現象無法進行正確解釋。

我們還會經常遇到這樣的情況，A分公司市場部要求能把用戶信息錄入業務系統，包括用戶的基本信息、個性信息、消費信息、變更信息等等信息；省公司則希望把套餐的有關信息錄入系統，包括套餐的價格、目標用戶群、制定部門、資費標准等信息。雖然用於分析的數據主要來源於各業務系統，但上述提到的各類附加信息仍需要經營分析人員能夠系統的進行捕獲、收集、梳理，繼而得到預期分析結果。

日常電信經營分析的常用維度有如下幾種：

1、時間維度

因為任何事實的發生都有時間因素，時間維幾乎是任何主題所必備的維度。傳統的時間維設計包含：月份描述、季度描述、年份描述。這里包含了有關日期的基本信息，但在進行分析時往往會有一些特殊的要求，例如：

（1）我希望對比一下工作日與周末、節假日的市場發展情況，以決定進行營銷活動的日期；

（2）我希望了解重大社會事件對話務量的影響，比如全運會期間話務量的變化情況；

（3）我感覺天氣不好的時候人們不願出門，天氣狀況也會影響某天的入網用戶數，希望通過數據驗證一下。

以上這些數據本身而言，話務量、發展用戶數等這些指標在數據倉庫中都存在，但由於時間維上沒有記錄哪天是工作日，哪天是節假日，哪天的天氣狀況如何，哪段時期有什麼社會活動，上述分析就變得異常困難。

如果考慮在日期維上增加一些信息，如星期幾描述、天氣信息、事件信息、月份描述、季度描述、年描述等，就可以參照這些信息對數據進行解釋、查詢和分析了（需要系統開發支持以上信息界面）。

2、地理維度

地理維在結構上有「小區->地區->省->國家」幾個層次。這個層次結構與運營商的組織機構基本一致。

中國聯通山東省分公司建立了一整套的指標考核體系，比如用戶發展數量等，若僅按照數量對比，可能發現一個A市用戶數量是B市的10倍還多，這是否就表明A市經營情況遠好於B市呢？切莫輕易下這個結論：A市是省會城市，人口600萬，人均月收入1000元，A市分公司的市場佔有率為20％，而B市是偏遠山區的一個農業為主的城市，人口只有40萬，當地居民人均收入水平只有600元，而B市分公司的市場佔有率達到了60％。通過這些信息，我們幾乎得到了相反的結論：實際上是B市的經營狀況要更好一些。

鑒於此，可在地理維中加入一些附加信息進行綜合評價：地區人口總量、地區人均GDP水平、其他運營商市場情況等。與地理相關的這些信息還可以用於制定營銷政策等經營決策的參考信息，具有很高的實用價值。

3、渠道維度

電信企業的分銷商很多，對分銷渠道的分析是經營活動中的重要內容之一。

在渠道維度中，存在多種層次：

（1）分銷渠道→分銷渠道類型；

（2）分銷渠道→分銷渠道所屬地區；

（3）分銷渠道→分銷渠道級別

但在業務系統中，並不一定記錄分銷商的很多信息，也不一定對分銷商進行分類。從分銷商資料表進行查詢可以得到成千上萬的記錄，但僅僅是分銷商的一些名稱，如果不對代理商分類是很難得到有價值的分析結果。另外，對於代理商的相關信息，除了代理商名稱之外，代理商的規模、地址等信息也非常缺乏或不準確。由此還可引入分銷商合同、分銷商詳細信息兩項補充信息。

4、套餐維度

「套餐」是電信運營商為用戶提供的產品的具體表現形態，一個套餐中包含多種業務（子業務），一個套餐對應一組相關的資費標准。雖然目前套餐制定越來越個性化，品種多也很容易理解，但這么多的套餐是否真的那麼合理？是否每種套餐都有完整的分析和策劃過程？是否有明確的目標用戶群和完整的營銷策劃？現實情況是大家普遍覺得套餐制定隨意性大、針對性差，很多都是因為盲目跟進競爭對手營銷行為的產物，套餐成本和盈利分析無從談起。

作為經營，引入必要的套餐信息還是非常必要的：套餐類型描述、業務類型、地區描述、目標用戶群信息、套餐推出時間、套餐有效期、資費標准、制定單位、備注信息。

5、 費用類型維度

電信企業的計費規則越來越復雜，各種費用類型也越來越多，一般營帳系統中的費用類型代碼均有幾百種，鑒於此，對費用類型進行有效分類是非常必要的，常用的分類方法包括：

（1）按照業務類型進行分類；

（2）按照收費性質進行分類（月租費、通話費、增值業務費等）。

6、費用分段維度

費用分段維是用於對用戶的消費層次進行分析時使用的一個維度，有兩個重要的分析要求：

（1）支持不同的分段方法，如有人希望10元一段進行分析，有人則希望50元一段進行分析；

（2）費用分段本身可以代表不同的含義，比如當月總話費的分段（含月租）、當月通話費分段（不含月租）、用戶月均消費金額分段等。

完善經營分析方法是一個長期、漸進的過程。隨著對市場環境及用戶的認知不斷加深，以及分析支撐系統硬體的不斷升級，經營分析理念和技巧也將得到快速提升，必將為企業創造重要的價值、提升企業核心競爭力。

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