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    • 海量數據,掌控趨勢

      全量原始數據留存,海量歷史數據可追蹤

      全面掌控數據的歷史規律、變化趨勢

    • 應需而變,動態分析

      不受抽樣調研的時空限制,隨時響應客戶的分析需求,快速獲得分析結果

      不受抽樣調研的問卷限制,應需靈活定制各種個性化分析維度,全方位展現大數據分析結果

    • 自然語言處理技術

      利用人工智能技術和機器學習算法,深入理解文本的語義

      采用分類、聚類、抽取技術,深度挖掘客戶目標的內涵和外延,深度探索對象之間的語義關聯

      利用分布式架構,使自然語言處理算法輕松應對海量數據,實現高效分析

    • 精準受眾分析

      對于目標受眾的屬性和興趣進行建模,揭示用戶興趣和關注點

      基于用戶社交網絡挖掘,發現意見領袖和有價值的受眾群體

    • 關聯分析,洞察商業價值

      商業品牌口碑分析和受眾分析,探查商業價值、發現商業機會

      商業品牌和明星、影視作品的大數據關聯分析,實現精準匹配

    大數據挖掘技術(Big Data Mining Technologies)采用分布式的計算架構,開發適合分布式環境的算法和模型,使之能高效處理網絡全媒體的TB級別甚至PB級別的數據,實現大數據的聚類、分類、關聯等分析。

    自然語言理解技術(Natural Language Processing)就是利用人工智能算法、機器學習模型,使計算機可以深入分析和理解文本信息的內容,包括對文本信息的分類、聚類、對象識別、關系抽取、話題檢測等。

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