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  • 新數數據服務流程
    需求定制
    配備業務經理深入了解需求
    把控項目全流程
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    使用專業設備和自研軟件
    進行數據采集,高質高效
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    專業人員進行數據分析
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    云采集

    6000臺云服務器,7*24小時全網實時監測,百萬級數量網站、公眾號監測,多選擇個性化定制解決方案,多平臺同步數據抓取

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    智能防封

    自動破解多種驗證碼,提供代理IP池,可有效突破封鎖,順利采集數據

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    內置數百個網站數據源,日處理10億多條實時數據,全面覆蓋多個行業,快速準確獲取數據

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    分布式云集群服務器和多用戶協作管理平臺的支撐,可靈活調度任務,順利爬取海量數據

    哪些人正在用新數數據采集
    • 政府機構

      社會輿情的最終指向一般總是針對機構 部門,而負面 輿情的形成往往又與機構 行為呈正相關。換言之,機構 在事件中 是無作為、真作為還是假作為,都會導致輿情關 注點發生“偏向”或“轉向”。應摒棄操控輿論思維,主動引 導民間輿情走向。
    • 金融行業

      金融行業的互聯網下半場應該靠什么安 身立命, 金融監管規定越來越多,輿情風控合規問題越來越 重要,輿情風控技術實力成為一個越來越高 的門檻 ,不重視殘酷的洗牌期,忽視輿情風控的公司將會蒙 受重大財物損失。
    • 醫藥行業

      醫藥輿情事件之所以持續發酵,難以退 燒, 信任危機下的社會心態、被自媒體 顛覆的媒體 生態,都為引爆輿情提供了 “槍支彈藥”。在“ 輿情猛于虎”的自媒體時代,傳統意義上手段很 難對醫藥事件奏效。以為民謀福祉出發,詳解一切可以產生誤會的“輿情”。
    • 工業產品

      互聯網下半場主題曲是工業互聯網+, 傳統企業在實現工業4.0的道路上,將與廣大 互聯網用戶直接擁抱,品牌曝光率因此得到較大 提升, 一旦遇到品牌輿情事件絕對不能放任輿論 肆意橫流,否則必將招致品牌滅頂之災。
    • 教育行業

      高等教育和義務教育階段負面輿情相對 多發,占 比分別為37%和33%,總占比 達到七成。其中,高 等教育領域師德師 風、違規違紀、意識形態等話題 輿論關 注度較高。而義務教育階段則是學生安 全類輿 情相對多發。針對不同輿情及早制定出不同應對預備案。
    • 信息客戶

      信息輿情攻擊的特性是相關利益團體雇傭水軍在所有新媒體、 自媒體鏈接以及評論的跟帖中進行維護,而一旦有主流傳統媒 體的新媒體號轉發之 后,相關利益集團會將標題再洗為傳統媒 體品牌在進行二次傳播。
    • 消費客戶

      商業競爭應該是一場有底線的競爭,短 短數 日所遭受的輿論攻擊商家通常會感 到不寒而栗 、細思恐極。競爭對手會將 負面輿情付費投放 到更多渠道, 將段子和嚴肅媒體的合理批評混 編混排,引發受眾情緒共鳴。
    • 文娛行業

      文化娛樂業對互聯網愛恨交加,明星和 經紀人團 隊都可以靠IP贏得大量流量,但流量造假,常常 使投資人心力憔悴。一眼望不到頭的水軍通過造謠 生事令被攻擊人形象受損.受害人應該查清幕后指使, 迎頭痛擊,恢復自己的商業價值。
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