1樓：水墨青花瓷娃娃
這個需要說的太多，有的還須記，必須的。耐心再學學吧，別急躁，浮不下心也沒用。
大資料輿情情感分析，如何提取情感並使用什麼樣的工具
2樓：懶貓
未至科技魔方是一款大資料模型平臺，是一款基於服務匯流排與分散式雲端計算兩大技術架構的一款資料分析、挖掘的工具平臺，其採用分散式檔案系統對資料進行儲存，支援海量資料的處理。採用多種的資料採集技術，支援結構化資料及非結構化資料的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支援流程化的模型配置。
通過第三方外掛技術，很容易將其他工具及服務整合到平臺中去。資料分析研判平臺就是海量資訊的採集，資料模型的搭建，資料的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平臺主要包括資料採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
輿情分析是情感分析嗎
3樓：匿名使用者
不是，輿情分析包含很多維度，包括熱詞、釋出渠道、釋出時間、釋出地域、情感分析等等，其中情感分析只是輿情分析的其中一個維度，具體要分析哪些維度還要根據具體事件來分析。清博輿情繫統可以輔助進行輿情分析，根據資訊生成相關圖表，判斷情感屬性的正中負面，對於輿情報告來說，非常有參考價值。
大資料輿情情感分析，如何提取情感並使用什麼樣的工具
4樓：匿名使用者
首先，明確大學生網路**引導需要把握的幾個問題
1.大學生網路**引導中的語言把握。網路語言不同於現實生活中的語言，有自己特有的一套語言方式；大學生比較能夠接受的語言方式也有其特點。
因此，在針對大學生的網路**引導中，應該使用符合大學生接受習慣的，同時具有網路語言特點的語言進行引導。網路語言往往簡潔明瞭、直觀具體，複雜的含義用簡單符號組合就可以表達清楚，同時網路語言有適度放棄詞彙本義、在使用中儘可能地對傳統語言做出偏離的傾向，語言的表現力很強。這種特點是與網民中18～24歲的年輕人佔絕大多數的情況是相適應的。
大學生在語言接受習慣上，反感說教式、灌輸式的交流，認同與他們平等交流的語言方式。因此在網路**引導上，使用的語言方式應該首先是契合網路語言特徵的，否則會顯得與普通網民的話語格格不入，在形式上就遭到大學生的反感；其次，網路**引導中，很忌諱直接將理論灌輸、說教用在網路中，應該調整角度，以大學生網友的身份，用親切交流、友好相處的語言方式潛移默化的網路**引導；有時平等而激烈的爭辯、尖刻但在理的諷刺反而會贏得大家的好感，這也是網路傳播帶來的人文精神普及之後的結果。只有契合網路特點、符合大學生接受習慣的語言方式，才有可能獲得成功，這是在開展大學生網路**引導中必須要把握好的。
2.大學生網路**心理特點的把握。大學生網路**表達是自我認知、自我實現的需要，他們認同並接納尊重大學生思想、情感、態度等的行為和意見。
把握大學生網路**行為的心理特點，對於提高網路**引導的針對性和有效性是非常重要的。
3.大學生網上與網下行為反差的把握。調查發現，有一定比例的大學生在網路上的性格、行為、思想表達，與他們的現實生活往往存在一定程度的不吻合，呈現出某種反差。
比如，平時靦腆內向的大學生，有可能在網上表現得率直衝動，敢想敢說；網上表現出來的思想情感不一定會落實在現實生活和實際行動當中，等等。這樣的反差的確對提高網路**引導的針對性和有效性帶來一定的困難，但是也說明了大學生網路**的情緒、思想容納彈性比現實生活中要高一些，這為針對大學生的網路**引導工作中時機和度的把握提供了一定的啟發。
大學生網路**引導的主要方式
大學生網路**的引導方式主要有說服和議程設定等，這也是基於大學生網路**特點和**引導的一般原理得出的結論。說服是通過傳遞視聽資訊有意識地對接受者的行為施加影響，按資訊發出者的要求使物件自願地改**度或行為。說服總是從物件的特點、需求出發的，具有較強的理性思辨色彩。
大學生較高的文化素養、總體理性的網路**行為特點為說服方式的有效開展提供了良好基礎。
議程設定是媒介傳播研究中的一個重要概念。如果將媒介報道和其他內容總體上作為一種傳播形勢和氛圍，那麼在一個較長時期內，它們會無形中給公眾議程帶來某種觀念或新的議題，它的影響是潛移默化的、強大的。大學生網路**引導中的議程設定，主要目的是形成多個網路**的興奮點，在設定過程中慢慢引導網路**改變原有狀態，朝著預期的方向發展。
由於網路**參與性、互動性很強，議程設定有較大的自由度和可能性，但與此同時，由於網路**自由度較大，如果議程設定不當，造成在一定的網路空間的議程設定招致反感，網路使用者會轉移空間網路**行為，使得議程設定的效果適得其反。因此，針對大學生網路**的引導，在使用議程設定方式時，一定要有時機和度的準確把握，用適當的方式，才能收到預期的效果。
另外，努力通過網內外的引導促進大學生實現網路虛擬性與現實生活真實性的統一，幫助大學生以負責任的態度參與網路**
針對大學生的網路**引導工作，除了在網上開展針對性的引導之外，通過規範上網方式、完善網路管理制度也是引導網路**健康良性發展的重要舉措。對於大學生網路世界的管理、規範和約束，除了道德約束之外，制定完善的**管理制度等，都是有效的約束制度。這些制度的完善，可以在一定程度上確保大學生網路虛擬性存在與現實生活真實性的統一，促使他們對自己的網路**行為負責，認真對待實際上已經成為現實生活一部分的網路世界。
促進大學生主體實現網路虛擬性與現實生活真實性的統一，還應該適當對大學生中存在的網上和網下的行為反差現象進行引導。保持網路虛擬性與現實生活真實性的統一，是鍛造健康人格的需要，也是對自己對社會負責任的需要。
資料參考：樂思網路輿情監測之輿情引導
大資料輿情情感分析，如何提取情感並使用什麼樣的工具
5樓：ok丶風飛沙
首先，明確大學生網路**引導需要把握的幾個問題1.大學生網路**引導中的語言把握。網路語言不同於現實生活中的語言，有自己特有的一套語言方式；大學生比較能夠接受的語言方式也有其特點。
因此，在針對大學生的網路**引導中
網路輿情大資料要怎麼進行分析？
6樓：新浪輿情通
網路輿情大資料要根據資訊導向和主流價值觀進行分析。
7樓：探險者
1.做好實時全網監測
面對網上數
2.做好輿情走勢分析
主要指的是分析網路輿情事件的**熱度走勢，網民圍觀熱議，大v等意見領袖**情況等等。
3.做好傳播分析
傳播者分析：社交**方面，主要是跟蹤大v、專業領域知名博主以及**賬號的傳播情況；**方面，關注報道**層級、類別。
傳播內容分析：第一，根據時間軸對事件進行最大程度還原，包括事件重要節點、釋出時間、釋出主體、釋出內容、各方反饋；第二，傳播過程中事實內容是否存在走樣的情況。
傳播渠道分析：如從論壇、微博、朋友圈討論到網路**傳播，再到傳統**跟進；從傳統**報道到網路**傳播，再到微博討論；不同平臺上傳播資訊的差異等。
情感分析：主要指的是對**和網民對網路輿情事件體現出的情感傾向的分析。
4.藉助企業輿情分析系統-識微商情
識微商情，可幫助企業追蹤輿情事件的發展變化趨勢，分析輿情事件在各階段的熱點話題，挖掘其演化過程中的傳播**、傳播**、關鍵傳播節點以及傳播溯源、自動生成分析圖表報告等，便於企業掌握網路輿情的發展脈絡，從而做出有效**從容應對。
8樓：
nlpir大資料語義智慧分析平臺十三大功能：
大資料處理 50
9樓：幸運的過客路人
大資料技術，就是從各種型別的資料中快速獲得有價值資訊的技術。大資料領域已經
湧現出了大量新的技術，它們成為大資料採集、儲存、處理和呈現的有力**。
大資料處理關鍵技術一般包括：大資料採集、大資料預處理、大資料儲存及管理、大資料分析及挖掘、大資料展現和應用(大資料檢索、大資料視覺化、大資料應用、大資料安全等)。
一、大資料採集技術
資料是指通過rfid射頻資料、感測器資料、社交網路互動資料及移動網際網路資料等方式獲得的各種型別的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量資料，是大資料知識服務模型的根本。重點要突破分散式高速高可靠資料爬取或採集、高速資料全映像等大資料收集技術;突破高速資料解析、轉換與裝載等大資料整合技術;設計質量評估模型，開發資料質量技術。
網際網路是個神奇的大網，大資料開發和軟體定製也是一種模式，這裡提供最詳細的**，如果你真的想做，可以來這裡，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者瞭解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
大資料採集一般分為大資料智慧感知層：主要包括資料感測體系、網路通訊體系、感測適配體系、智慧識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量資料的智慧化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、訊號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大資料來源的智慧識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。
基礎支撐層：提供大資料服務平臺所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化資料的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分散式虛擬儲存技術，大資料獲取、儲存、組織、分析和決策操作的視覺化接**術，大資料的網路傳輸與壓縮技術，大資料隱私保護技術等。
二、大資料預處理技術
主要完成對已接收資料的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的資料可能具有多種結構和型別，資料抽取過程可以幫助我們將這些複雜的資料轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。
2)清洗：對於大資料，並不全是有價值的，有些資料並不是我們所關心的內容，而另一些資料則是完全錯誤的干擾項，因此要對資料通過過濾「去噪」從而提取出有效資料。
三、大資料儲存及管理技術
大資料儲存與管理要用儲存器把採集到的資料儲存起來，建立相應的資料庫，並進行管理和呼叫。重點解決複雜結構化、半結構化和非結構化大資料管理與處理技術。主要解決大資料的可儲存、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。
開發可靠的分散式檔案系統(dfs)、能效優化的儲存、計算融入儲存、大資料的去冗餘及高效低成本的大資料儲存技術;突破分散式非關係型大資料管理與處理技術，異構資料的資料融合技術，資料組織技術，研究大資料建模技術;突破大資料索引技術;突破大資料移動、備份、複製等技術;開發大資料視覺化技術。
開發新型資料庫技術，資料庫分為關係型資料庫、非關係型資料庫以及資料庫快取系統。其中，非關係型資料庫主要指的是nosql資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文件資料庫等型別。
關係型資料庫包含了傳統關聯式資料庫系統以及newsql資料庫。
開發大資料安全技術。改進資料銷燬、透明加解密、分散式訪問控制、資料審計等技術;突破隱私保護和推理控制、資料真偽識別和取證、資料持有完整性驗證等技術。
四、大資料分析及挖掘技術
大資料分析技術。改進已有資料探勘和機器學習技術;開發資料網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型資料探勘技術;突破基於物件的資料連線、相似性連線等大資料融合技術;突破使用者興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大資料探勘技術。
資料探勘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的資訊和知識的過程。資料探勘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或**模型發現、資料總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關係或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘物件可分為關聯式資料庫、物件導向資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文字資料來源、多**資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網web;根據挖掘方法分，可粗分為:
機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。
統計方法中，可細分為:迴歸分析(多元迴歸、自迴歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非引數判別等)、聚類分析
(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(bp演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵對映、競爭學習等)等。
資料庫方法主要是多維資料分析或olap方法，另外還有面向屬性的歸納方法。
從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：
1.視覺化分析。資料視覺化無論對於普通使用者或是資料分析專家，都是最基本的功能。資料影象化可以讓資料自己說話，讓使用者直觀的感受到結果。
2.資料探勘演算法。影象化是將機器語言翻譯給人看，而資料探勘就是機器的母語。
分割、叢集、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉資料，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大資料的量，同時還具有很高的處理速度。
3.**性分析。**性分析可以讓分析師根據影象化分析和資料探勘的結果做出一些前瞻性判斷。
4.語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從資料中主動地提取資訊。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智慧輸入、問答系統等。
5.資料質量和資料管理。資料質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對資料進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。
六、大資料展現與應用技術
大資料 輿情監測，大資料輿情監測怎麼做？
這個世界亂糟糟的，而你乾乾淨淨，可以懸在我的心上，作太陽和月亮。大資料輿情監測怎麼做？大資料與輿情監測的有效結合。大資料輿情監測，我們使用的是五節輿情工具，整體效果不錯，具有輿情追蹤，資料看板，自定義報告等功能，可以更加快速直觀立體的呈現出輿情資料，方便使用，算是大資料技術與輿情結合的一個很好的例子...
大資料分析培訓哪個好，大資料分析培訓哪個機構好？
每個行業都要專業的資料分析人才，而這部分人才都要求具備高精端的技術。大資料 分析能夠根據特定目標，從資料收集與儲存，資料篩選，演算法分析與 資料分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇。哪些行業需要大資料分析呢，例如醫療行業，房產市場，能源行業，通訊行業，零售行業，金融行業，還有體育行業等等。培訓的話要...
大資料分析的好處大資料有什麼好處？
大資料分析的好處就是可以在海量的資料資訊中分析出一定的規律或者得到一些結論，從而為決策 行動提供資料分析參考依據。隨著資訊化時代的發展，大資料逐漸成為網際網路的常態，而大資料 雲平臺等相關技術的快速發展，為海量資料的收集 儲存提供了強有力的支撐，通過資料分析挖掘資料的潛在價值，為企業的發展和決策提供...