数据分析
运用先进的数据科学方法和统计分析技术，从海量数据中发现隐藏的模式和趋势， 为真相研究提供强有力的量化支撑和科学依据。
156+
分析项目
累计完成的数据分析项目
50M+
数据点
已处理和分析的数据点总数
92.5%
准确率
预测模型的平均准确率
<2hrs
响应时间
紧急数据分析的平均响应时间
分析方法论
我们采用多元化的数据分析方法，确保研究结论的严谨性和可靠性。
统计推断
运用假设检验、置信区间等统计方法，确保分析结论的科学性和可信度。
RPythonSPSS
趋势预测
基于时间序列分析和机器学习模型，预测数据发展趋势和潜在风险。
ProphetARIMALSTM
大数据处理
使用分布式计算框架处理海量数据，确保分析的全面性和时效性。
SparkHadoopElasticsearch
实时监控
建立实时数据监控系统，及时发现异常模式和重要信号。
KafkaRedisInfluxDB
当前分析项目
正在进行和计划中的重要数据分析项目，涵盖社会、政策、媒体等多个领域。
社交网络信息传播路径分析
数据点: 1.2M周期: 6个月方法: 网络分析
进行中准确率: 94.7%
使用网络图分析技术追踪重要信息在社交媒体平台上的传播路径，识别关键节点和影响力中心。
新闻来源可信度评估模型
数据点: 850K周期: 12个月方法: 机器学习
已完成准确率: 91.3%
基于机器学习算法建立新闻来源可信度评估体系，综合考虑历史准确性、引用质量等多维度指标。
舆情情感趋势预测分析
数据点: 2.4M周期: 3个月方法: NLP分析
进行中准确率: 87.9%
通过自然语言处理技术分析公众对特定事件的情感变化趋势，预测舆情发展方向。
政策效果量化评估分析
数据点: 450K周期: 18个月方法: 回归分析
规划中
构建多元回归模型评估公共政策实施效果，通过对比分析识别政策影响的因果关系。