新媒体运营，是通过现代化互联网手段，通过利用微信、微博、贴吧等新兴媒体平台工具进行产品宣传、推广、产品营销的一系列运营手段。通过策划品牌相关的优质、高度传播性的内容和线上活动，向客户广泛或者精准推送消息，提高参与度，提高知名度，从而充分利用粉丝经济。达到相应营销目的。
如何实现信息与人更为精准的连接是整个社会未来探索的方向之一，这一过程其实就是一个简单的大数据加工模型。青岛泛媒体网络文化传播有限公司，成立于2017年6月8日，是在“互联网+”战略的大趋势下应势而生的全媒体运营平台。 旨在为企业打造全方位的新媒体矩阵推广，整合媒体资源，精准高效的品牌化发展之路。
为了能够给信息获取人提供最佳的内容获取决策，我们得将数据变得更加“聪明有用”，通俗来讲，企业需要能够对用户产生的每个数据进行统计、分析与开发，并以此帮助用户做出决策，这就是大数据的加工。
大数据加工的三种方法
首先我们得明白，我们得到的大数据其实是来自不同渠道的数据组合而成的，要把这些数据整合在一起，才可以发现有用的信息。但是，这个“整合”可不是一件容易的事儿。下面我们来了解一下常见的大数据“加工”方式吧。
相似关联，这种加工方式并不难理解，专业的说法叫“协同过滤”，就是要收集大量的用户浏览记录，通过相似行为进行关联推荐。比如说，我们通过大数据给两个同学贴标签，包括“性别、年龄、喜欢的颜色、喜欢的明星、爱买的东西、爱去的地方”等，然后发现A和B的标签有很多相似，我们就可以将A喜欢购买的东西推荐给B。
由于这种加工方式简单，逻辑清晰，可行性强，它被大多数企业采用，例如今日头条、天天快报等都是采用的这种算法，但它也存在缺陷。由于获取数据的手段有限，有时候并不能真实的反应出用户对信息的需求，很容易让用户深陷在自己的“兴趣爱好”当中，很难扩展。
隐式搜索，这一算法模式看起来高端，其实分开来看就简单多了，其核心内容为“搜索”，比如你在某个软件上搜索了关键词“科学”，那么该算法就会在大数据中挑选关于“科学”这一次的相关信息数据主动推送给你，同时获取你的兴趣数据。而所谓的“隐式”其实就是根据关键词“主动”推送的意思。
这一“加工”大数据的方法是建立在搜索引擎普及之后的，与“相似关联”类似的是，不同的人搜索相同的信息有不同的目的，而不同的时间地点搜同样的信息也有不同的目的，用同样的标准衡量用户行为，容易产生误判。但这种算法相比“相似关联”仍有一定优势，“相似关联”只能通过自身的标签做推送，相比而言“隐式搜索”能扩展的范围会更大。
