如何用三个维度分析网络

Ⅰ 网络舆情大数据要怎么进行分析

网络舆情大数据要根据信息导向和主流价值观进行分析。

具体上讲，舆情监测是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题监测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。

需要舆情分析可以联系上海蜜度，新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，7*24小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过1.4亿条数据。

Ⅱ 大数据思维的三个维度分别是什么

第一、描述思维

也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。

第二、相关性思维

就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维。

第三、攻略思维

在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

关于大数据思维的三个维度分别是什么，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅲ 目标受众分析的三个维度是什么

维度一：原有渠道找到的客户及对应的网络营销策略
维度二：已经被同行培养的客户及对应的营销策略
维度三：完全不了解产品也没有被同行培养，但存在潜在需求的客户，相对应网络营销策略

Ⅳ 怎么做多维度数据分析

第一步：先对业务明里、暗里提出的说法做分类

对每一类问题，构建分析假设，把业务理由转化为数据逻辑，拿数据说话。

第二步：优先排除借口

让大家把精力集中在。往往借口产生于：宏观因素、外部因素、队友因素。所以在这里，关键是证伪。只要能推翻他们的逃跑借口就行。证伪最好用的办法就是举例法，同样是下雨，为什么别人就抗的住。同样是流量难搞，为啥别的业务线能持续增长。

第三步：解决白犀牛，剔除明显的重大影响

比如监管政策、公司战略、重大外部环境等等因素，确实会对企业经营起到重大作用，并且这些因素是普通小员工只能接受，不能改变的。但是!这种重大因素表现在数据上，有严格的要求。

第四步：解决黑天鹅，剔除明显突发事件

如果发生的真是突发事件，很容易找到问题源头。正向的：促销活动，某群体用户骚动，新产品上线负向的：恶劣天气，突发事件，系统宕机。因此先排除单次突发问题，找清楚一点原因以后，再追溯之前的情况，就容易说清楚。

第五步：按分工锁定问题点再谈细节

解决了大问题以后，想讨论更细节的问题就得锁定部门，先定人再谈计划。之前已有分享，这里就不赘述了。

第六步：锁定细节问题

请注意，即使聚焦到一个部门的一个行动，还是很难扯清楚：到底是什么业务上原因导致的问题。因为本身业务上的事就是各种因素相互交织很难扯清。

Ⅳ 未来的业务场景对网络的差异化需求可以从如下哪些维度进行衡量

－根据不同服务对象进行划分

通过人工智能与大数据技术精准捕捉个人用户与企业用户对于网络的独特需求。个人用户在传统通信网络中作为主要服务对象，相比较而言更容易进行用户群体的区分，从而准确进行用户需求分析，精准化切片服务。同时，运营商着眼于企业用户创新业务特性，根据需求设计具有行业应用特性的切片，提供行业应用切片模板，满足企业用户新业务需求。

－根据不同行业需求进行划分

5G可以根据三大应用场景对应的不同的垂直行业领域，提供大类网络切片服务，如eMBB网络切片套餐。同时，在大类下可以根据业务需求进一步细分，建立切片子类型，比如大视频套餐等。也可以建立组合类切片，比如V2X对带宽和时延要求都很高，则可以建立eMBB/URLLC组合类切片，同时支持高带宽和低时延。

－自定义网络切片服务

在未来，还可以考虑提供自定义网络切片服务，在保障用户隐私与安全性的前提下，提供自定义网络切片服务，最终实现类似“专网”的个性化服务。

随着5G网络的部署与商用，切片技术将成为运营商提供差异化服务关注的技术焦点。

Ⅵ 网络信息的评价维度有哪些

1. 链接的数量
2. 链接的速度
3. 链接的频度
4. 链接的精度
5. 链接的强度
6. 链接的向度
7. 链接的切合度
8. 链接的传播力

Ⅶ 如何有效进行网络舆情分析

1.做好全网舆论的监测收集，网络舆情分析，毫无疑问是需要对全网的舆论进行分析，为此企业可以通过像识微商情监测系统这样的舆情监测系统对全网舆论进行实时监测，提高舆情信息的收集与整理效率。
2.网络舆情分析主要是对相关舆论话题的影响力、影响层面、传播动态、网民情绪等几个方面入手进行分析。
3.另外，在网络舆情的分析过程中还需要对媒介的传播情况进行分析，主要指的是舆情的传播途径、扩散速度、传播效果、传播受众等几个方面。

Ⅷ 分享搜索引擎分析网页高质量的几个维度

人有人品好人品坏之分，网站页面有高质量低质量页面之分，人来区分人的好坏，网络来识别网站的优与差。到目前为止，我们所知道的网络就是一个强大的程序，能根据多重维度来鉴别网站的好坏，今天笔者分析下网络根据哪些角度来完成评定一个网站的高质量。

一，是否原创内容

现在的搜索引擎已经能很好地识别不同行业内容的原创伪原创了，如果任由采集伪原创的内容继续出现，网络垃圾的制造量将日益增加，互联网将变成一个信息垃圾的集中地。原创内容，一个写文章的人一定是不断在进步，不会今天写的文章是这样的水平，明年写同样的主题，依然还是同样的质量得分。所以搜索引擎在鼓励原创打击垃圾内容。

二，是否对用户有用

对用户的优秀内容应该传承下去，因此搜索引擎给予了一定的排名。在网络还不能对文字内容的喜怒哀乐来判断其质量的时候，使用用户行为数据来判断是较为精准的方法，比如采用点击率，停留页面多久，用户点到第多少层就不继续点了，还有用户发自真心的推荐你的网站到其他网站上去，这些细节看出你和别人网站的数据分别，从而识别网站的质量得分。

以上两种方式，为搜索引擎最基础的识别网站页面高质量的两个重要方法，说出来简单做起来又不容易做好，望广大SEOer认真对待并践行之。

Ⅸ 中国电信搭建网络运营分析报告，可以有多个维度，常用的那两个维度

根据产品来分：

用户体验的第一维度：生物人的感知体验

用户体验的第二维度：产品的孤独体验

根据市场来分：

在市场经营分析过程中，决策者普遍都会要求“全面看待问题”，也就是要求“能够从多个角度分析问题”，即做到多“维度”。但是实际上这个"分析角度"的内容可能只是一些业务术语，比如是一项费用的名称或者一个代理商的名称，而关于这项费用以及这个代理商相关的信息却往往不足，导致在某些时候，对数据表现出来的现象无法进行正确解释。

我们还会经常遇到这样的情况，A分公司市场部要求能把用户信息录入业务系统，包括用户的基本信息、个性信息、消费信息、变更信息等等信息；省公司则希望把套餐的有关信息录入系统，包括套餐的价格、目标用户群、制定部门、资费标准等信息。虽然用于分析的数据主要来源于各业务系统，但上述提到的各类附加信息仍需要经营分析人员能够系统的进行捕获、收集、梳理，继而得到预期分析结果。

日常电信经营分析的常用维度有如下几种：

1、时间维度

因为任何事实的发生都有时间因素，时间维几乎是任何主题所必备的维度。传统的时间维设计包含：月份描述、季度描述、年份描述。这里包含了有关日期的基本信息，但在进行分析时往往会有一些特殊的要求，例如：

（1）我希望对比一下工作日与周末、节假日的市场发展情况，以决定进行营销活动的日期；

（2）我希望了解重大社会事件对话务量的影响，比如全运会期间话务量的变化情况；

（3）我感觉天气不好的时候人们不愿出门，天气状况也会影响某天的入网用户数，希望通过数据验证一下。

以上这些数据本身而言，话务量、发展用户数等这些指标在数据仓库中都存在，但由于时间维上没有记录哪天是工作日，哪天是节假日，哪天的天气状况如何，哪段时期有什么社会活动，上述分析就变得异常困难。

如果考虑在日期维上增加一些信息，如星期几描述、天气信息、事件信息、月份描述、季度描述、年描述等，就可以参照这些信息对数据进行解释、查询和分析了（需要系统开发支持以上信息界面）。

2、地理维度

地理维在结构上有“小区->地区->省->国家”几个层次。这个层次结构与运营商的组织机构基本一致。

中国联通山东省分公司建立了一整套的指标考核体系，比如用户发展数量等，若仅按照数量对比，可能发现一个A市用户数量是B市的10倍还多，这是否就表明A市经营情况远好于B市呢？切莫轻易下这个结论：A市是省会城市，人口600万，人均月收入1000元，A市分公司的市场占有率为20％，而B市是偏远山区的一个农业为主的城市，人口只有40万，当地居民人均收入水平只有600元，而B市分公司的市场占有率达到了60％。通过这些信息，我们几乎得到了相反的结论：实际上是B市的经营状况要更好一些。

鉴于此，可在地理维中加入一些附加信息进行综合评价：地区人口总量、地区人均GDP水平、其他运营商市场情况等。与地理相关的这些信息还可以用于制定营销政策等经营决策的参考信息，具有很高的实用价值。

3、渠道维度

电信企业的分销商很多，对分销渠道的分析是经营活动中的重要内容之一。

在渠道维度中，存在多种层次：

（1）分销渠道→分销渠道类型；

（2）分销渠道→分销渠道所属地区；

（3）分销渠道→分销渠道级别

但在业务系统中，并不一定记录分销商的很多信息，也不一定对分销商进行分类。从分销商资料表进行查询可以得到成千上万的记录，但仅仅是分销商的一些名称，如果不对代理商分类是很难得到有价值的分析结果。另外，对于代理商的相关信息，除了代理商名称之外，代理商的规模、地址等信息也非常缺乏或不准确。由此还可引入分销商合同、分销商详细信息两项补充信息。

4、套餐维度

“套餐”是电信运营商为用户提供的产品的具体表现形态，一个套餐中包含多种业务（子业务），一个套餐对应一组相关的资费标准。虽然目前套餐制定越来越个性化，品种多也很容易理解，但这么多的套餐是否真的那么合理？是否每种套餐都有完整的分析和策划过程？是否有明确的目标用户群和完整的营销策划？现实情况是大家普遍觉得套餐制定随意性大、针对性差，很多都是因为盲目跟进竞争对手营销行为的产物，套餐成本和盈利分析无从谈起。

作为经营，引入必要的套餐信息还是非常必要的：套餐类型描述、业务类型、地区描述、目标用户群信息、套餐推出时间、套餐有效期、资费标准、制定单位、备注信息。

5、 费用类型维度

电信企业的计费规则越来越复杂，各种费用类型也越来越多，一般营帐系统中的费用类型代码均有几百种，鉴于此，对费用类型进行有效分类是非常必要的，常用的分类方法包括：

（1）按照业务类型进行分类；

（2）按照收费性质进行分类（月租费、通话费、增值业务费等）。

6、费用分段维度

费用分段维是用于对用户的消费层次进行分析时使用的一个维度，有两个重要的分析要求：

（1）支持不同的分段方法，如有人希望10元一段进行分析，有人则希望50元一段进行分析；

（2）费用分段本身可以代表不同的含义，比如当月总话费的分段（含月租）、当月通话费分段（不含月租）、用户月均消费金额分段等。

完善经营分析方法是一个长期、渐进的过程。随着对市场环境及用户的认知不断加深，以及分析支撑系统硬件的不断升级，经营分析理念和技巧也将得到快速提升，必将为企业创造重要的价值、提升企业核心竞争力。

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