大数据挖掘在媒体领域的应用
背景
随着社会的进步和信息通信技术的发展，信息产生的数量越来越多，产生速度也越来越快。在这种情况下我们每天都接收着来自四面八方的信息，这些信息带给了我们极大的便利并改变着我们的生活。但是我们享受着海量的信息的同时也陷入了困顿，如今困扰我们的不是信息太少而是太多，多到让你不知如何选择，也无从辨别。那么，究竟如何从海量信息中准确提取出有价值的信息呢？ 这就涉及到一项核心技术——数据挖掘。
什么是数据挖掘？
数据挖掘（英语：Data mining），又称资料探勘、数据采矿。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器
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学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。简单来说，数据挖掘就是从未经处理过的数据中提取信息的过程，重点是找到相关性和模式分析。
大数据和数据挖掘之间有什么关系？
大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；而数据挖掘则是从大数据海量信息资源中通过数据计算分析获取有效信息的过程。因此，大数据可以看作是进行数据挖掘的一个前提条件。
大数据挖掘具有数据量大，结构复杂，数据更新速度快等特征。由于互联网发展速度加快，全球的数据量正在不断膨胀，这给数据挖掘的实施提出了挑战。
大数据挖掘的价值
我们在说大数据挖掘价值之前，先来看一个经典案例，即尿布和啤酒的故事。说的是在一家超市把尿布和啤酒摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。后来经过分析才发现原
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来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布放在一起使得两种商品的销量都大大增加。之所以能发现尿布和啤酒的关系，则是因为对超市一年多原始交易数字进行详细分析的结果。
从这个案例中，我们已经可以看出数据挖掘的重要性，通过对数据进行挖掘分析，超市可以制定更加合适的销售策略。
除了超市营销以外，大数据挖掘还能为政府、企业等各级部门提供基于场景、以及关键字的海量信息过滤、提醒以及事件分析。从而使得政府，企业对于互联网的舆情事件保持高度的敏捷性，针对性地提升内容制作精准性。
大数据挖掘在媒体行业的应用
如今随着传统媒体和新媒体的融合进程加快，信息传递的边界正在消融，每个人都成了新的信息发声口。因此，及时获取用户关注信息对于媒体宣传来说显得尤为重要。当前，大数据挖掘已经成为媒体应对行业竞争，打破发展瓶颈的新工具。
目前大数据挖掘在媒体领域主要应用在以下这些场景中。
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一、用户运营
通过对用户观看时间、观看内容、观看习惯等数据进行挖掘分析，电视台以及网络媒体能够更加了解用户群体，以及他们关注的内容，然后进行精准的活动广告运营。
二、节目编排
此外，通过大数据挖掘可以更加准确的了解用户需求，以便根据用户需求，调整节目编排，开发新类型节目。
三、信息收集
大数据挖掘可以实现从冗繁的信息中过滤出有价值的内容，进而满足受众对信息的需求。其次在内容生产中利用大数据进行信息汇聚，从而使内容生产具有多样性。
索贝云线索数据挖掘
索贝媒体云基于大数据挖掘提供云线索服务。
云线索在云端基于分布式云计算架构，实现多种数据汇聚与共享，包括网站内容、微博、微信、UGC、PGC、新闻素材远程回传，支持用户订阅，帮助用户迅速找到关注的新闻热点，支持云端加工整理并一键报
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题到互联网平台和台内生产平台。
总之，通过对大数据进行深度挖掘分析，可以显示出很多事物的潜在关联，挖掘事物相关性，让数据实现可视化。从而便于预测事情变化的走向，做出正确的判断。
（学习的目的是增长知识，提高能力，相信一分耕耘一分收获，努力就
一定可以获得应有的回报）
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大数据挖掘在媒体领域的应用
