• 海量数据,掌控趋势

    全量原始数据留存,海量历史数据可追踪

    全面掌控数据的历史规律、变化趋势

  • 应需而变,动态分析

    不受抽样调研的时空限制,随时响应客户的分析需求,快速获得分析结果

    不受抽样调研的问卷限制,应需灵活定制各种个性化分析维度,全方位展现大数据分析结果

  • 自然语言处理技术

    利用人工智能技术和机器学习算法,深入理解文本的语义

    采用分类、聚类、抽取技术,深度挖掘客户目标的内涵和外延,深度探索对象之间的语义关联

    利用分布式架构,使自然语言处理算法轻松应对海量数据,实现高效分析

  • 精准受众分析

    对于目标受众的属性和兴趣进行建模,揭示用户兴趣和关注点

    基于用户社交网络挖掘,发现意见领袖和最有价值的受众群体

  • 关联分析,洞察商业价值

    商业品牌口碑分析和受众分析,探查商业价值、发现商业机会

    商业品牌和明星、影视作品的大数据关联分析,实现精准匹配

大数据挖掘技术(Big Data Mining Technologies)采用分布式的计算架构,开发适合分布式环境的算法和模型,使之能高效处理全网全媒体的TB级别甚至PB级别的数据,实现大数据的聚类、分类、关联等分析。

自然语言理解技术(Natural Language Processing)就是利用人工智能算法、机器学习模型,使计算机可以深入分析和理解文本信息的内容,包括对文本信息的分类、聚类、对象识别、关系抽取、话题检测等。