数据库,信息与新闻丰富的资讯宝藏
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:申请域名、虚拟主机、营销软件、网站建设、杏花岭网站维护、网站推广。
数据库是一项非常值得推崇的新闻媒体数据库,其丰富的资讯和精准的新闻报道为读者提供了一种全方位的信息获取途径,并且能够让读者在之一时间了解到全球最新的政治、经济、社会、文化等各方面的动态。作为世界级的新闻资讯媒体之一,在新闻报道的专业性和权威性上一直领跑于世界媒体,而数据库便是其独具特色的优化输出。下面我们将从数据库基本情况、使用方法以及数据分析等多个方面对数据库进行详细的介绍。
一、基本情况
作为一项专业性极高的新闻数据库,数据库非常全面,其中涵盖了包括英文、法文和西班牙文等多个语种的新闻报道。作为世界上最重要的新闻机构之一,的数据库可以追溯到1851年,是美国历史上最老牌的媒体数据库之一。它具有经验丰富的团队和精湛的技术支持,并且拥有强大的新闻采编能力和资讯整合能力,可以在之一时间内将全球的新闻动态、时事新闻和各种专题报道传递给用户。
作为一项非常专业的媒体数据库,数据库的内容非常优质,其中内容分为全文新闻、特别报道、视频、博客等多个栏目,以及各种多媒体资料,如图片、音频、动画等。它覆盖了绝大部分的社会热点,以及各种专业领域的新闻资讯,如政治、外交、经济、文化、教育、科技、医疗、体育等等,除了新闻报道之外,还有分析评论、专栏文章、读者信件等精彩内容,是读者获取丰富资讯的更佳渠道之一。
二、使用方法
作为一项专业性很高的数据库,数据库的使用需要读者购买,但相对于其收集、整理和呈现的丰富信息而言,这种收费方式是相当合理的。
操作上,使用数据库需要用户在其网站上注册帐号,然后选择自己感兴趣的主题或领域,即可访问相关的新闻报道。对于个人用户而言,数据库也提供了非常完善的个性化功能,如个性化定制、消息提醒、社交媒体分享等。
此外,对于专业领域的用户而言,数据库也提供了非常实用的专业查询工具,如全文检索功能、数据挖掘工具、统计分析工具等,可极大地简化读者的查询和研究工作。
三、数据分析
数据库是一个非常重要的新闻数据分析平台,它不但提供了大量的丰富数据源,而且采用了更先进的技术手段进行数据挖掘和数据分析,使得读者可以在不同角度上分析和研究新闻动态。这对于新闻研究、历史研究以及社会科学研究等都有着非常大的参考价值。
在数据分析方面,一般包含流量分析和内容趋势分析两个主要方面。流量分析可以帮助读者了解用户对不同话题的关注度和搜索情况,可以通过分析搜索关键词、浏览记录等方式得到。而内容趋势分析主要是基于新闻报道的时间、分类、目录等维度进行分析,可以用来研究新闻报道的变化趋势、媒体议题、政治动态等。
在此基础之上,数据库还提供了非常全面的政治经济数据、股票数据、金融数据等信息,可以供用户更好地进行财经分析和研究。此外,在词云分析、社交网络分析、数据可视化等方面,数据库也呈现出十分专业的一面,持续为读者提供更加优秀和便捷的数据分析工具和服务。
当然,作为一项非常高端的数据库,数据库仍存在一些不足之处,如对中文内容支持不够,价格偏高等问题。但藉以其专业性和权威性,在西方社会的新闻行业中与其他媒体竞争不分上下,其丰富资源和优异的编辑水平使它在用户心中的地位始终如一。
数据库是一个十分值得推荐的新闻媒体数据库,作为全球知名的新闻媒体之一,其数据库平台对于全球各种新闻事件的报道和分析搬运、评论等都非常专业,且具有非常高的权威性。对于有需要的新闻研究人员来说,可以说是一款非常重要和优秀的工具。
相关问题拓展阅读:
纽丛樱清约时报公司(纽约证交所代码:NYT)是一家顶尖的全球性多媒体新闻资讯传媒集团,旗下媒颂派体包括《》、《国际》(原《国际先驱论坛报》)、网站、中文网、国际生活网。作为公司的旗舰媒体,《》创刊于1851年,迄今共获得112次普利策奖,获奖次数超过世界上任何其它报纸。其渗前网站承继报纸的高品质新闻传统,同时擅长突发新闻报道并拥有庞大的内容数据库和多媒体报道能力。
大数据包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据羡氏漏需要分析处理。
2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多兄烂,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。
4. 价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
很多行业都会有大数据需求核拍,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
不同行业的数据有不同的自身特点,还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。
大数据时代,应指当前我们所处的以大数据等技术为潮流的技术时代。
大数据时代的提出背景,是在美国提出云计算,大数据的白皮书,而产业界也在面临大数据需求的不断挑战的背景下提出的。
大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到
关系型数据库
用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析
常和
云计算
联系到一起,因为实时的大型
数据集
分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据产生背景:
进入2023年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的
海量数据
,并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《》
《华尔街日报》
的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、
国泰君安
、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意备段高识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人仿尺们将越来越多的意识到数燃缺据对企业的重要性。
正如《》2023年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
哈佛大学
社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是,所有领域都将开始这种进程。
扩展资料
大数据时代的特征
1、数据量大(Volume)
之一个特征是数据量大。大数据的起始
计量单位
至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
2、类型繁多(Variety)
第二个特征是
数据类型
繁多。包括
网络日志
、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3、价值密度低(Value)
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
参考资料来源:
百度百科-大数据时代
大数据时代:
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司
麦肯锡
, 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据提出的背景:
进入2023年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生让宴的
海量数据
,并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《》
《华尔街日报》
的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、
国泰君安
、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《》2023年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
哈佛大学
社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是,所有领域都将开始这种进程。”
扩展资料
大数据影响
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云敬贺时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到
关系型数据库
用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析
常和
云计算
联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新
运营模式
。
有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量)。
发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2023年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)
EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2023年全球产生的数据量为0.49ZB,2023年的数据量为0.8ZB,2023年增长为1.2ZB,2023年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。
而到2023年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个
人类文明
所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2023年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
每一天,全世界会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、
电子邮件
和信息在内的各种通信,以及上传的全部图片、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段,而随着技术成熟,我们的设备、
交通工具
和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。
科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2023年的六分之一,而从2023年起,用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%,达到了4000亿美元。
大数据的精髓
大坦稿银数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是
因果关系
。
A.不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的
数字技术
让我们意识到,这其实是一种人为限制);
B.不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可。
适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C.不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。
参考资料来源:
百度百科-大数据时代
现做山在感觉大家说大数据,一般都在炒概念,大数据并不难,怎么让数据分析落地式很难的,在我来看饥胡卖,目前很多人都在吹嘘大数据,但是真正懂大数据落地的人寥寥无几。给你一个工具,FineBI,楼主可以自己看看。烂逗
信息爆炸的时代,网络的广泛使用,人们的行为像淘宝、购物、旅游等等,都会产生许多的数据,并且这些数据都会被记录和分析。数据正在不断地膨胀变大,这些数据对企业生产、推销等有很重要的作用,能帮助企业抓住着重点以及引流产品,能帮助企业在爆炸的数据中找到商机,为企业带来无限机遇。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。稿森这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(前敬辩相当于《时代慧缺》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
据美国《》报道,一项大样本研究显示,每天跑步的人平均比没有跑步习惯的人寿命长三年,而且每天跑步5分钟就能达到健康效果。这意味着,即使是少量高强度运动,益处可能也超出意料。
跑步(供图/视觉中国)
每天跑步大有益处
报道称,最近几年适度运一直是许多健身研究和多数锻炼建议所强调的重点。美国2023 年正式陆敏发布的运动指南中建议,人们应该每周至少四天,每天做约30分钟的适度运动。建议中还指出,每天用上虚春述时长的一半,即约15分钟做剧烈运动,能带来同样的益处。
但该数据相对缺乏科学依据,因为几乎没有大规模的研究仔细追踪过剧烈运动量达到多大,才能产生降低疾病风险和延长寿命的效果。至于要想产生同样的效果,剧烈运动量最小可以有多小,相关的研究就更少了。
因此,研究人员采用规模庞大的数据库中的信息。研究人员从这个数据库中选择了55137名早誉枝年龄在18到100岁的健康男性和女性的记录,他们到诊所检查的时间距今至少已有15年之久。在这个群体中,24%的人称自己跑步,不过他们惯常的跑步距离和速度大相径庭。
之后研究人员查看了这些成年人的死亡记录。在这中间15年左右的时间里,几乎有3500人死亡,许多人死于心脏病。
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