关于新媒体和公众号的行业动态在哪里可以看到？

感谢邀请！

一般在订阅号或者公众号发表的一些文章中就能了解一些公众号的行业动态。另外在今日头条上每天都有很多新媒体和公众号的行业动态。或者头条中搜索新媒体和公众号，系统就会自动推荐。

（1）新媒体指数大数据平台：

想要了解新媒体和公众号的行业动态，一些媒体平台可以去关注，他们会随时发布和更新一些行业内的动态。

在这里我可以给你推荐两个：

【新榜】提供新媒体发展状况、数据以及咨询评估的平台。你几乎可以在这个平台了解到你想要了解的。各个行业的公众号大V，广告报价，内容采集，其他媒体平台的发展情况等等。

【鸟哥笔记】这是一个专注互联网行业的知识分享平台，通过目前多元的新媒体平台数据综合分析，为移动互联网从业者提供干货学习。

大数据是什么？

采集记录足够多的数据，使工作更加针对化和精准化，这是大数据吗？这不是大数据而只是数据化。

什么是大数据呢？例如洛杉矶警方曾对以往的刑事案件做了统计，通过算法得出了第二天的高概率犯罪地点，然后有针对性的派警察去该处巡逻，从而使得当地的犯罪现象下降20%。这是大数据。

再比如，经济学家都认为股票无法预测，而一位剑桥大学毕业的博士搞了个公司，对有史以来几乎所有的证券交易的数据进行记录，然后通过算法进行分析。

他对什么国家政策、公司业绩、行业走向等等一眼都不看，100%地排除主观意志的，只根据计算结果来进行投资，最后赚了大钱。这是大数据。

大数据的精髓并不在于数据的精准和数量，而在于对内在规律的挖掘和对未来趋势的预测。其思路是：一个结果是有很多原因的，原因作用的强度可能是随机的，我们对其中作用的机理并不清楚。

我们难以找出规律性，但知道规律性就蕴含在结果数据之中，如果我们能建设合适的模型，写出好的算法，就有可能把这个规律性提炼出来，从而能科学地发现真相和预测未来。

今天上午在贵州省大数据中心看到了大数据应用的事例。

金润建设和鹏润达这两家企业分别投标200多次，一次也没中过，依然积极地投。投标是要成本的，这两家公司那里来的动力？

通过大数据的知识挖掘技术，发现了它们总是陪着固定的一家公司一同招标，最后总是那家公司中标。围标、串标、陪标的秘密被大数据挖掘出来了😂

数据蕴含着无穷的价值，大数据就是“钻石矿”，但必须善于挖掘。

（1）新媒体指数大数据平台：

Q1. 什么是大数据？A : 狭义的定义是指，符合「3V」条件的数据资料，分别是：

Volume(大量)：以过去的技术无法管理的资料量，资料量的单位可从TB(terabyte，一兆位元组)到PB(petabyte，千兆位元组)。Variety(多样性)：企业的销售、库存资料；网站的使用者动态、客服中心的通话纪录；社交媒体上的文字影像等企业资料库难以储存的「非结构化资料」。Velocity(速度)：资料每分每秒都在更新，技术也能做到即时储存、处理。广义的定义，《大数据的获利模式》作者城田真琴认为，还要包括具备储存、处理与分析这些资料的技术，和能够从这些资料中取出有用资讯或洞见的人才和组织。

Q2. 大数据分析和商业智慧(BI，business intelligence)有什么不同？A : 美国顾问机构顾能(Gartner)分析师霍华‧瑞斯纳(Howard Dresner)在1980年代提出「商业智慧」概念，指有系统地储存企业内、外部资料，并加以分析，辅助商务决策。瑞斯纳认为，经理人应该亲自经手资料，以达到迅速决策与提高生产力的目标。

商业智慧可分析过去发生什么事，以及为什么会发生这件事，像是利用统计学回归分析，从Ａ产品过去一年的销量结构，找出销售下滑的原因。大数据则可根据目前发生了什么事，预测未来将发生什么事。例如，电商可即时监控销售情况，预测顾客回购周期。

Q3. 一般企业有哪些数据可用？A :《大数据的获利模式》作者城田真琴将企业能取得的资料分为4 种：

公司本身的事业活动资料：属于公司的核心资料，例如便利商店的POS 系统资料。公司背景资料：比方说员工的通讯录或财务报表，但是对服务顾客没有帮助。其他公司或顾客的资料：像是顾客在社交网站上的活动纪录，就是企业即使花钱也想拿到的资料，因为对自己很有用。公开资料：通常可以免费取得，企业应该积极运用例如政府的公开资讯，例如政府的公开资讯。

Q4. 企业如何运用数据资料？A : 阿里巴巴副总裁车品觉提出了数据的5 大价值：

识别与串联：能够辨识出用户的资讯(手机、生日、e-mail等)描述：举凡用户搜寻的关键字、企业的营运数字、网站活动的相关数据，企业都可以用来做为营运的仪表板。时间：从用户的行动时间轴推测他的行为，例如刚搜寻过旅馆的使用者，在拜访其他网站时，也能即时看到旅馆广告。预测：可以帮助公司预测销售，影响公司经营策略。产出数据：将现有数据组合产生新的数据，像是将网路卖家的各项表现(物流、商品、客服等)，综合在一起形成店铺评分机制。

Q5. 运用大数据的人，就可以称为资料科学家吗？A : 基于前述资料的特性，大数据的储存、处理和分析绝非易事，通常需要团队支援，才能发挥出资料的最大效果。

大致来说，资料分析领域包含5 个关键职务：资料工程师与软体工程师负责资料的清理、储存和处理；资料分析师将资料视觉化，供资料科学家分析；资料科学家依据想要解决的商业命题建构模型，供决策参考；领域专家则是熟悉领域专业知识，提供专业见解供资料科学家分析参考，扮演发展决策的桥梁。