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就是你是依据什么理论，通过什么视角去对这些数据进行分析的。
最好不要原始数据。事实上，任何高质量的论文都要做大量的实验和海量的数据，分析结果也是在此基础上优化出来的，才是最科学的。试想，高质量的期刊论文都没有放原始数据的传统，研究生论文也是如此。当然，如果你认为有些数据和分析结果关联性很强，也可以加个附录附上，最好不要长篇大论。拓展资料：论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）内容提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。关键词定义：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。参考文献：一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。论文装订：论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。
最好不要原始数据。事实上，任何高质量的论文都要做大量的实验和海量的数据，分析结果也是在此基础上优化出来的，才是最科学的。试想，高质量的期刊论文都没有放原始数据的传统，研究生论文也是如此。当然，如果你认为有些数据和分析结果关联性很强，也可以加个附录附上，最好不要长篇大论。
短视频可以用微视，每刷几个视频都可以过得红包，还有很多的短视频特效、滤镜、模板等，可以对短视频进行拍摄剪辑等，另外微视还经常会有一些活动
如何在抖音做广告推广？
要在抖音上打广告，不能自己发广告视频的，这样严重的话会被封号。需要找专业的抖音广告代理商或者是抖音广告官方先开户，然后再上传视频提交审核进行投放。 这样才可以在抖音平台有效做广告。
抖音广告找代理商开户多少钱？
现在抖音广告投放的费用是5000元，做抖音广告开户还是比较简单的，基本上提交资质后就可以正常上线了，这5000元是预存到账户的款项，后期广告是按照OCPM扣费，不知道OCPM的可以先百度一下哦，就是比原来的广告更加精准了。抖音广告是当下做ocpm扣费推送能力较为精准的平台，数据的获取精准度是比较好的，也就是您在抖音投放广告，效果不用担心的！
抖音广告投放费用上有优惠吗？
上面说到抖音广告开户价格是5000元，这是针对没有投放过的企业，没有投放过的企业还会收取600元的服务费，如果您投放过相关广告，或者快手广告，日消费在1000元以上，不需要代理商来运营账户，还会给予一定的返点政策，也就是把广告公司应该挣的钱返还给企业！一般是1%-6%的返点政策！
如何在抖音做广告推广？
怎么做抖音代理呢？
现在抖音代理已经不招募了哦！抖音现在全国代理商基本上都满了，甚至个别地方都在收回代理权限，设立抖音直营了哦！抖音之前本身招募代理商就非常严格的，对成立时间、注册资本、实缴、企业规模、企业负面、企业代理其他平台产品都是有要求的，除了对企业自身要求外，还会设立消耗任务，基本上一个季度的消耗任务都在300万以上，所以一般小的公司也是撑不住的！
抖音开户代理怎么做？
想做抖音广告代理商？现在想做抖音广告的代理都迟啦！为什么呢？因为抖音对广告代理的要求是非常严格的，现在更是还在收回代理权限，以自营为主，因为抖音广告的利润那么高，抖音还是想自运营的哦，很多抖音广告代理商，其实都是子公司，并不是代理商哦！
如何在抖音做广告推广？
抖音代理是什么意思？
现在很多平台都是把广告分给广告代理去拓客，因为抖音没有那么多的团队去全国联系客户，而且这些广告代理商的手上本身就有很多的客户，只需要对接一下客户讲一下产品就可以，如果抖音重新设立部门开发客户，开发成本是非常高的，所以现在抖音除了大客户都是抖音代理商在做的哦！
抖音短视频数据分析!4个方面进行分析~ 教你做短视频的博主都是怎么学习做短视频的数据，看数据绝对不是简单的记录一下播放量、点赞量、评论量就完事儿了，这些数据什么都看不出来，看数据是为了观察作品的这四项能力，“如何曝光能力”，“吸引受众注意力的能力”，“受欢迎的能力”“行为诱导能力”，对应到短视频上: 想了解作品的曝光能力，看播放量。想了解作品吸引受众兴趣的能力，看人均停留时长和完播曲线。 想了解作品受欢迎的能力，看点赞率，评论率和分享率。 想了解作品的行为诱导能力，看主页点击率，橱窗点击率和橱窗转化率。
传播学抖音短视频成功原因与问题探析论文
在日常学习和工作中，大家都接触过论文吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。一篇什么样的论文才能称为优秀论文呢？下面是我收集整理的传播学抖音短视频成功原因与问题探析论文，仅供参考，大家一起来看看吧。
摘要：作为短视频界的一匹“黑马”，抖音app在2018年风靡全国，成为一款现象级产品，在获得成功的同时，抖音也存在诸多问题。本文将借助拉斯韦尔的“五W模式”，从用户定位、传播内容、传播渠道、传播效果方面分析抖音app的成功原因，反思其所产生的社会效应。
关键词：抖音app；成功原因；社会效应
抖音是今日头条旗下的一款音乐创意短视频app，于2016年9月上线，用户可以在抖音随机选择一首背景音乐进行自我展示，经过后期剪辑，创作出一条短视频并发布，短视频的时长限制是15秒。2018年一季度，抖音下载量达4580万次，成为苹果应用商店全球下载量最高的iPhone应用。[1]截止2018年7月12日，笔者在iphone的“摄影与录像类”免费app排行榜中看到，抖音排名第一位。在获得成功的同时抖音也存在诸多问题，其内部整改的步履始终未停。2018年3月1日至3月31日期间，抖音清理了27231条短视频，永久封禁15234个账号；2018年4月10日，抖音上线反沉迷系统；4月11日，抖音进行了全面升级，升级期间，关闭了直播和评论功能。五W模式是美国学者拉斯韦尔提出的传播模式，其中指出了传播过程中的五种基本要素：谁-说了什么-通过什么渠道-向谁说-有什么效果。本文将借助拉斯韦尔的五W模式，从传播渠道、传播内容、用户和传播效果方面分析抖音app风靡的原因及存在的问题。
一、抖音app成功原因探析
(一)定位年轻用户，算法分发利好草根。抖音的用户定位是20-29岁之间的年轻时尚群体，这一群体本身有着较高的网络活跃度，在社交需求上表现出较强的`媒介依赖心理和行为，如在现实中交流较少，更倾向于虚拟空间中的交流，且更易受到虚拟环境的影响。面对这类“手机症候群”，抖音首先满足了用户的社交需求。抖音在内容分发方面采用算法分发＋人工精选的推荐机制，即根据用户的观看喜好为用户推荐相关内容，同时将人工精选出来的优质内容推送给用户。这种内容分发机制使用户接收的内容更为多元化、个性化，同时更看重内容的优质性和吸引力，为内容生产的一方提供了更多“被看”的机会。
(二)多元内容满足用户使用需求。抖音在内容生产方面采用了PUGC的模式，即以UGC的形式，生产出相对专业的内容。在内容生产上，抖音具有以下特点：
1.内容海量多元，娱乐性强，尤其是以个人才艺、技能为主的内容易受追捧。
2.内容的碎片化。新媒体环境培养了公众的碎片化阅读习惯和短时注意力特征，抖音的视频长度限定为15秒，迎合了用户的心理需求。
3.个性化和虚拟化。抖音以“我”为中心，为用户提供了个性化的服务。如拍摄中可以调节视频的快慢，拍摄后可以进行创意混剪，让用户充分发挥自己的创造性。同时，各种滤镜、特效工具满足了用户的自我心理期待。
4.发起话题挑战，增强用户黏性。话题挑战是指以某个话题或某首背景音乐作为主题，让用户按照规则录制内容进行挑战，从而引导用户发布视频，进一步增强用户黏性。
(三)多渠道传播模式。今日头条通过多种渠道对抖音进行推广：
1.借助电视综艺节目进行广告营销。如抖音先后在《快乐大本营》、《天天向上》、《中国有嘻哈》等电视综艺节目投放广告。
2.邀请明星入驻，利用名人效应。目前已经入住抖音的明星有岳云鹏、鹿晗、关晓彤、何炅等。明星入驻引发名人效应，进而带动了粉丝入驻。
3.利用外链分享，拓展传播渠道。抖音在发展初期，利用微博、微信的社交分享功能，从这两个平台获得流量。随后，抖音又与淘宝进行合作，进一步聚拢了电商入驻抖音。
二、存在的问题
(一)过度娱乐化导致人的迷失。抖音的内容具有很强的娱乐性，且是一种低门槛的娱乐。娱乐是媒介的功能之一，可以为人们带来精神上的愉悦和放松，但是过度娱乐化将会导致人精神上的空虚和迷失，正如尼尔波兹曼在《娱乐至死》中所说，“人们会因为享乐而失去自由，我们将毁于我们所热爱的东西”。抖音的娱乐性还体现在形式上。以视频形式播出的内容更具有感官刺激性，而缺少逻辑理性，用户在观看视频的时候，只需要沉浸在背景音乐和画面的感官刺激中，无需过多理性的思考。长此以往，用户越来越注重感官刺激，逻辑思考能力却越来越低。同时，抖音的碎片化特征在迎合用户思维习惯的同时，也进一步培养了用户的碎片化思维。
(二)媒介对人的控制：谁是谁的奴隶。麦克卢汉曾说，媒介是人的延伸。在麦克卢汉看来，媒介是工具，延伸了人的知觉能力，然而当下的“拇指族”在利用工具的同时，也产生了对工具的依赖和沉迷。对这类社交媒体的依赖和娱乐性内容的沉迷，不仅消耗了大量的时间，长此以往用户日渐进化为“容器人”，反而导致了社交障碍以及人的空虚和焦虑。
(三)抖音里的虚假、低俗内容。由于审核机制的缺乏，抖音上不乏虚假、低俗的信息。抖音通过外链分享和淘宝合作，吸引淘宝商家入驻。在拓展盈利模式的同时，假货也开始在抖音上横行，有制假售假者在抖音平台上公然兜售假冒伪劣商品。此外，在抖音上出现了许多低俗乃至价值观扭曲的内容，向其他用户传递着错误的价值观念，造成恶劣影响。
三、参考文献：
[1]抖音下载量全球第一科达股份为其TOP营销伙伴[DB/OL].
[2]刘夏，李小晔.抖音短视频的营销推广策略研究[J].新闻研究导刊，2018年3月.
抖音App是一款社交类的软件，通过抖音短视频App你可以分享你的生活，同时也可以在这里认识到更多朋友，了解各种奇闻趣事。[22]
四、拓展资料：抖音短视频主要功能
抖音实质上是一个专注年轻人的音乐短视频社区，用户可以选择歌曲，配以短视频，形成自己的作品。它与小咖秀类似，但不同的是，抖音用户可以通过视频拍摄快慢、视频编辑、特效（反复、闪一下、慢镜头）等技术让视频更具创造性，而不是简单的对嘴型。
抖音平台一般都是年轻用户，配乐以电音、舞曲为主，视频分为两派：舞蹈派、创意派，共同的特点是都很有节奏感。也有少数放着抒情音乐展示咖啡拉花技巧的用户，成了抖音圈的一股清流。
抖音最新的内测版中加入了一个新的社交功能 ——“朋友聊天室”，支持抖音强大的滤镜美颜和道具功能。
2021年3月24日，抖音推出了“老友计划”，该计划致力于提升老年用户使用体验，丰富老年用户生活，还在产品和运营活动上推出以下举措。
2021年6月28日，IT之家消息，抖音 App 再次更新，本次内测了一些新功能，同时抖音音乐正式上线，大大提高了用户之间的互动性，向社交领域再次迈出一大步。
2022年2月25日，抖音官方本周发布公告宣布多举措预防网暴，首家上线“评论发文警示”等功能。
撰写大数据导论论文需要按照一定的步骤进行，下面是一个简单的指南：
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹.许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机.忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香.原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎.咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷.走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺.花儿们有的显示着自己.有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了.有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等.真是太精彩了.
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
影响短视频行业发展的宏观因素有很多，这些因素共同构成了短视频行业的发展环境。大致来看，对短视频行业发展环境进行分析主要应该着眼于以下几个层面。（1）文化环境：主要应该侧重于分析短视频对传统文化、大众文化、流行文化、亚文化等方面的影响，例如短视频弘扬社会正能量；同时也需认真研究当前主流文化和主流价值观对短视频内容所持的基本态度，例如低俗短视频导致人们对短视频行业形成偏见。（2）经济环境：主要考察社会的生产力、居民收入水平和人均消费水平等具体经济指标，面向特定城市或特定用户群体的短视频产品还应该具体分析其经济环境中与短视频消费相关的因素，例如美妆短视频带货与大学生群体的消费能力。（3）技术环境：分析当前及未来影像短视频行业发展的技术因素，例如短视频平台提供的视频剪辑功能在技术上解决了普通用户的制作难题，又如5G通信技术的普及将推动视频内容超高清化。课堂讨论请读者回忆互联网诞生以来，技术的发展经历了那些阶段？（4）人才环境：考察整个社会及本地区短视频人才的供给状况和收入状况，着重分析创意人才、制作人才和运营人才等群体，了解短视频人才创业的基本状况。完成了对短视频行业发展环境的调研分析之后，就能够清楚地掌握大到全球或全国、小到本地域或本领域的短视频行业宏观发展状况，能够为自身的短视频垂直领域选择和产品基本定位提供决策参考。
短视频国内外研究现状-mv国内外研究现状短视频国内外研究现状短视频应用最早产生于2011年，出现在美国。中国在2013年先后推出了微视、秒拍美拍、抖音、快手、二更、火山小视频等短视频应用。由于短视频进入国内的时间并不长，所以笔者以“短视频”为关键词在读秀上检索时发现，国内目前并没有短视频相关的学术论著，有关短视频的书籍多是跟网红、制作、流量变现、自媒体等有关，缺乏学术价值。学术论文方面，笔者在中国知网 CSSCI（中国社会科学引文索引）数据库以“短视频”进行主题检索，截止2018年9月30日，共检索到909条结果，数据分别为：2011年：1条，2012年：1条，2013年：4条，2014年：25条，2015年：27条，2016年：95条，2017年：285条，2018年：471条。从数据结果来看，从2014年开始，相关文献越来越多，且呈逐年递增的趋势，到了2018年达到最高，这与近两年短视频应用的快速发展有着直接关系，相信随着短视频应用越来越火爆，有关短视频的研究也会更多，成为未来研究的热点。国外最早对短视频进行研究的是Gibbs和Colin，他们在文章《Short-form may be long-tail for mobile video》对短视频应用进行了介绍，并预言移动短视频应用势必成为媒体市场必争之地。（1）此外，笔者在百度学术以“short Video”进行外文主题搜索时，一共搜到171000条信息，其中多集中于光学工程、信息与通信工程、临床医学、教育学方面，有关新闻与传播方面的资料非常少。仅有的一些文章也多从短视频应用出发，进行个案研究，如Luck Chitwood的《Social video success for brands on Vine and Instagram：your 6-to-15 seconds of fame》，作者通过对Vine and Instagram这两大短视频应用进行研究从而探讨短视频应用的价值。（2）短视频国内外研究现状-mv国内外研究现状短视频国内外研究现状短视频应用最早产生于2011年，出现在美国。中国在2013年先后推出了微视、秒拍美拍、抖音、快手、二更、火山小视频等短视频应用。由于短视频进入国内的时间并不长，所以笔者以“短视频”为关键词在读秀上检索时发现，国内目前并没有短视频相关的学术论著，有关短视频的书籍多是跟网红、制作、流量变现、自媒体等有关，缺乏学术价值
百度，夸克，知乎，知网等。短视频传播了物质至上的理念。截至2020年12月，中国短视频用户规模为亿，较2020年3月增长亿，占网民整体的。
日前，新媒体用户不断扩大以及短视频形式在日常得到不断的应用，短视频内容的不断多元化，形成了巨大的商业价值和文化传播价值。短视频形式与各种媒介互相渗透，彼此融合，传播形势不断走向全面化，也正因为如此，短视频这种新兴的传播形式不断受到重视，发展日益扩大。短视频做为一种依托社交与文化传播平台传播，移动端传播，以其相较于其他媒介传播形式所不具备的内容丰富价值，艺术价值，文化传播价值。中国互联网信息中心数据显示，截至2018年2月，中国网络视频用户规模达亿，网络视频用户使用率为，其中手机视频用户规模亿，手机网络视频的使用率为。带有短、平、快特性的短视频形式正随着媒介技术的发展成为传播行业的风口浪尖，丰富了用户的碎片化时间。短视频已经从无到有不断的发展开来，截至目前，短视频已经成为了一项重要的传播媒介。（一）短视频发展现状（一）短视频的特性短视频的属性之一是短视频的时长。随着技术门槛的降低和受众对于短视频这种视频形式接受度的提高，短视频长度也逐渐从最开始的数十秒扩展到数分钟乃至十几分钟。其中以3分钟之内内容为主要时常分布。可以发现网络上存在大量的以3分钟为计时单位的短视频。创作者可利用3分钟时间，为用户解释清楚一个简单的概念或专有名词，使用
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
论文的数据分析怎么写如下：
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