预测性报道、深度报道、数据新闻基于对大量数据的分析解读，挖掘数据背后的新闻，用数据讲故事。作为一名记者，掌握大数据技术并不现实。毕竟技术含量太高，不过学点数据分析软件还是有用的。也许我们应该思考大数据，学会从各种公布的数据中寻找新闻，然后让报道更加生动，可读性更强。
大数据和新媒体有关系吗？
大数据给媒体带来的机遇：首先就是改变了新闻采编的方式，比如说现在已经有的计算机辅助新闻报道，可以由计算机直接提取网络信息写成新闻，体育报道、财经报道这种数据强的比较适用。然后就是建立在对大量数据分析解读基础上的预测性报道、深度报道还有数据新闻，挖掘数据背后的新闻，用数据讲故事，现在比较多的就是数据的可视化报道，比如说央视用百度的迁徙地图报道春运。
未来可能直接建立在各种数据基础上进行预测，舆情分析与传媒预警，第三就是便于传媒进行精准传播，根据受众的阅读历史、习惯和偏好推送可能感兴趣的新闻，还有广告。大数据时代媒体主要的问题就是技术和人才方面，仅仅作为记者的话，掌握大数据技术不大现实吧，毕竟技术含量太高了，不过学几个数据分析的软件还是用得上的；可能主要还是要有大数据的思维，学会从已经发布的各类数据中找新闻，然后把报道做的更生动可读一些。
机构给出春运期间大数据，洛阳最堵，你怎么看？
我今年春节一直在洛阳串亲戚，东头跑西头，涧西跑瀍河，涧西跑新区，有亲身体验，大年初一，不堵，甚至还很顺畅，比平日车少。初二初三，车非常多，比平日车多，多等三四个红绿灯，我媳妇说是大年初一大家都是在男方家过年，离得近不开车，大年初二都是回娘家，离得远好面子，都得开车，所以车多，再加上外地车辆占用公交车道，景区门口乱停乱放的比较多，容易引起拥堵。
用大数据实现智能分配列车资源以达到缓解春运压力是否可行？
智能解决不了“供不应求”的问题。春运高峰的原因是人们返乡带来的压力，这种压力肯定大于以前的铁路客运能力。此外，铁路旅客列车调度是一个复杂的过程，每趟列车在何时何地出现都有严格的规定。有些区段是快车共用的，列车资源调度的难度可想而知。真正能缓解春运压力的，是欠发达地区能够弥补不同地区之间的经济实力差距，通过经济发展增加就业。
