案例分析：Quest Mobile移动应用舆情监测服务，还原市场真相，助力企业增长

案例：移动应用舆情监测服务

客户名称：Quest Mobile

外部数据是互联网时代的产物，随着移动互联时代的兴起，外部数据的增长呈现井喷的趋势。各个领域的外部数据从不同角度刻画了移动互联时代的商业社会，综合这些外部数据，才能俯瞰到一个“全息式”的互联网版图。

人类社会的数据产生方式主要有3种：

一是运营数据

伴随着各类组织的运营而被动产生；

二是感知数据

由遍布世界各个角落的传感器等设备检测运行和环境变化而自动产生；

三是人类原创数据，

由人单独创作和人际互动而主动产生。

其中，人类原创数据在互联网环境下产生了爆发式增长，形成了庞大的网络数据资源，而其中有相当一部分是有个人和各种社会群体，对自己关心或与自身利益紧密相关的各种公共事务所持有的情绪、意愿、态度和意见，也就是网络舆情。

我国拥有世界上最多的网民和最大的访问量，对于企业而言，有效分析网络舆情，可以掌握客户对产品与服务的评价及客户特征知识，更好地提供个性化产品与服务，实现利润增长。

还原市场真相，助力企业增长

Quest Mobile公司作为大数据公司，基于自身的移动大数据监测产品，想要增加外部数据的监测，从而得出外部数据和内部的变化对应关系，提升自身产品的价值。

签约iDataAPI后，我们对头部440个APP在全网的舆论情报进行了监测与分析，并对数据进行处理。

//场景一：相同舆情的数据的相关性判断与数据融合

iDataAPI通过平台及网站采集新闻，并对噪音和不相干新闻进行过滤，从而完成新闻事件的聚类。

//场景二：内容热词的提取、情感价值的判断、舆论首次爆发事件

iDataAPI利用新闻情感分析模式，找出说话者与作者在某些话题上针对一个文本两级的观点和态度，通过多个维度分析APP的舆论现状。

//场景三：按照自然周，每周为客户提供一次数据

以周为单位为客户提供数据信息，使得拥有舆情分析接口API的Quest Mobile公司完成了APP数据分析的产品升级，具有舆情分析能力的Quest Mobile公司让客户能够因而从更多方面了解自己的APP。

如今，大多数的数据分析仅停留在描述性数据分析上，未触及数据深层次的规律，没有最大限度的挖掘数据的潜在价值；数据分析的对象以结构化的数值型数据为主，而对非结构化数据，尤其是文本类型的数据分析实践则较少；对内部数据高度重视，如用户增长数据，销售数据，以及产品相关指标数据等，但没有和外部数据进行关联，导致分析的结果片面、孤立和失真，起不到问题诊断和决策支撑作用。

通过iDataAPI提供的舆情接口，Quest Mobile将外部数据与企业内部数据融合，真实提高了产品的价值。

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发现时代趋势，让数据更具价值！

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