不断完善思政状况问题诊断的全面性。以往的研究侧重于从局部的背景中搜集一些静态、零星的资料，再从综合的角度来判断其动机。但是，局部的角度并不能完全地反映出一个人的问题。而大数据本身在问题辨识方面就具有较强的优越性，一是利用问题辨识的模型进行关键性数值预置，精准地诊断思想行为背后的共同特征和个体性差异，实现高效的预判和对聚焦性问题的精准发力。这样，只要客体的思想和行为有所偏差，主体就能做出及时的回应;二是借助大数据聚类分析方法，将看起来无从整理的资料转换为模型化的数据，不仅做到随时识别和辨析不断增长更新的思想行为数据，而且也让结果的表现更为立体形象，从而对偏差于常数的人和事进行及时预警。

　　充分发挥思政状况趋势预测的有效性。过去通常的定性研究建立在对主观进行严密的逻辑思维推理和经验的归纳概括上，对未来的预判能力较差。借助大数据对某类特征事物或问题自动归类和分析的敏感性，可以帮助我们深化对事件走向和问题发展的理解，提高对某些事件的规律性预知。在分析模型中进行精密的智能计算，可以准确及时地把握客体的思想行为变化，进而突破传统的限制因素，比如空间的碎片化、时间的断续性、思维的局限性，从而实现对思想政治状况全要素的整体把握、全过程的动态监控、全范围的关联分析，这样就能做到对客体行为轨迹的描述和对其未来趋势的预测。一方面，通过总体性分析方法，结合具体的教育目的，从总体上进行综合剖析，得出基本前提和平均水平，以此为基础再通过比较差异性行为分析，得出个体的思想政治状况趋势以及未来走向;另一方面，通过比较现实状况和理想目标，发现两者的差别之后归纳出不同的代表性问题，又可以实现对其思想行为变化趋势的合理预测。