• 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，使之能高效处理网络全媒体的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。