【导语】在过去的几年中，随着各种互联网技术的飞速发展，对终端用户信息展示包括文字、图片、视频及各种视觉效果进行了极大丰富和完善。随着大数据挖掘+人工智能的深入发展，各种互联网网站、电商、综合资讯平台、金融服务行业、交通、安全等领域用户加大了对用户、网站、APP等交互节点的数据采集、挖掘、分析，处理，结合运营效果、经济效益、社会效益进行了全方位的画像、分类、关联预处理，并进行了较为科学的评估、推荐及可视化等操作。目前，综合网站、资讯频道等新闻、资讯、媒体等用户及平台已经在既往的实践中有了长足的发展，本文重点讨论的在普遍商业行为中存在的数据收集、预测、判断和行动及背后的实现思想、方法和基本途径。
只有大数据、互联网与人工智能有效、科学、合理、实时的对话才能产生如此规模的大数据产品。建立在媒体出版行业大数据场景智能化分析基础上的客户标签画像、产品画像分析、营销运营情况、区域舆情感知等，实现了用户生命周期识别分析、用户价值提升、智能洞察与扩散。对于自媒体自身品牌的市场洞察、口碑洞察、智能传播、销量预测及运维管理决策实现奠定了基础。大数据+人工智能+自媒体推广目前应结合行业发展战略、发展趋势、传播格局和政府监管要求，并体现深刻体现用户痛点需求，打造内容优势、渠道优势、平台优势、运营优势、管理优势，全方位实现大数据决策力下的自媒体行业的快速、科学发展。未来应该加强数据标准建设、存储管理、流程管理、质量管理和安防管理，不断加强数据分析及用户研究实现自媒在目前的新闻媒体平台的应用中。
2016年中国今日头条张一鸣与Heliograf是目前唯一两家采用过机器人做奥运报道的人。大数据的应用是一种螺旋式的上升，它的三大表征分别为数据化、洞见和数据重构。数据化就是将数字资源转化为数据资产的过程，它帮助企业快速地基于数据池化构建应用，帮助企业形成快速的价值释放过程，它是一次有效的数据获取、挖掘过程，衡量的主要标准是维度够大、富有深度，并能够进行识别和预处理。发现洞见则是通过多多种数据开展分析、识别、认知和触及商业建模。将不同领域、来源、不同维度的数据关联在一起，帮助企业在复杂的数据中间，找出潜在的、基于数据所反映的相关规律，为企业的应用和决策提供有效支撑。数据重构则是实现数据真正使用价值的最关键部分。依托组织丰富的数据要素，将知识、内涵、信息获取和解析并有效回馈于组织的实际业务中，指导决策。通过本身的迭代和业务核心的改造，数据重构可以对现有交互、可视化、推荐、识别、设计、营销、寻址、服务等各个环节进行优化和调整，形成业务创新和商业模式重构，最终反馈给数据决策力建设的BASIC迭代周期。只有大数据、互联网与人工智能有效、科学、合理、实时的对话才能产生如此规模的大数据产品。体行业高度的智能化、科学化、安全化应用。
但多维的数据挖掘不足仍然是数据新闻发展必须面对的主要问题，从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。BD-IA（Baifendian Data Insight-Intelligence Augmentation）是数据、机器与人工智能对话的一次碰撞、一次革命，以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件，今天大数据智能应用系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理，从而使得提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展，则被称为智能化服务阶段。我们对科技的希望越来越高，而如今我对科技的期望，就是希望它能够像人类的大脑一样工作。最重要的是，大数据不仅应该能够处理实时信息，还应该能够根据信息的分析结果给出最优化的解决办法。而不仅仅是把处理结果展示给我们看。目前，自媒体平台重点专注于PC网站及移动APP的综合型数据分析系统，结合业务需求，具备对内容、流量、事件、价格、用户、行业等多层次的数据采集和分析，提供多维度可视化的用户操作、统计、总结、分析、评估等的可视化产品，辅助用户和运营人员洞察数据，助力企业实现精细化、科学化运营。
1.完整的用户生命周期
2.数据挖掘和营销自动化
3.解读数据，生成建议报告
4.整合PC端和移动端分析
一、PC端洞察分析优势分层分类的内容分析全面细致的流量分析页面医生的全方位诊断科学高效的定制分析
二、移动端洞察分析优势全面精确的用户分析解放代码的Mars分析推广渠道的精细分解
三、个性化的洞察及重构
深入整合用户行为和业务流程及操作流程，构建用户互动感、体验感、效率高的跨屏、实时、“千人千面”的个性化产品、商品、资讯及服务推荐，帮助平台有效提高用户的转化和生命周期价值。
四、深度媒体文本大数据应用技术
全域信息抓取能力，可针对微博、微信、论坛、贴吧、新闻等用户相关数据，进行全方位获取、抓取、深度挖掘、关联获取等手段，对海量非结构化的文本数据，凭借海量的数据处理能力，通过广泛收集、处理、分析、和对热点、焦点、传播切入点等挖掘和验证，提高信息感知态势。利用先进深度学习技术，得出特定文本在不同行业领域的正负情感分值，进而扬长避短，实现产品及服务质量的持续提升；通过文本摘要和热点评估技术，追踪媒体及舆情热点，抓取关键内容、敏感字词、高效提炼信息，精准挖掘文本价值。
大数据的发展，离不开互联网巨头们的努力，例如Twitter、Facebook和Yahoo等。他们花费的大量的时间和资源来发展实时数据处理与通信系统。例如Facebook的Wormhole、雅虎的Storm-YARN以及Twitter和linkedIn的开源数据等。这些公司的努力推动了大数据的发展，用户使用这些企业的服务所产生的数据，成为了大数据的基石。我们能够很清楚的看到，大数据在未来将会迎来更加广阔的市场。 目前，大数据画像及智能推荐技术方兴未艾，今日头条、百度、腾讯等公司依托于固有海量用户行为和广泛产品覆盖，以数据 + 算法 + 系统为核心，结合平台在身份信息、行业信息、事件库、舆情走势、热点信息 等多方面的大数据应用技术，为客户提供基于海量用户画像 + 实时大数据机器学习的内容个性化推荐 PaaS 服务。您只需进行简单的 API 调用，即可快速拥有业界顶尖的大数据应用能力。目前，人工智能技术迅猛发展，有一种舍我其谁的气势？
