- 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。
