隨著因特網(wǎng)的逐漸普及，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們表達情感和獲取信息的重要途徑，互聯(lián)網(wǎng)輿論也成為了社會輿論的重要組成部分。在這種大趨勢下，如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)做好輿情挖掘工作，是一個值得我們思考的問題。

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隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人們越來越傾向于通過社交媒體來表達自己的觀點、傳播自己的需求和分享各種信息。

通過對公眾輿論的收集、處理和價值挖掘，可以洞察各種意見、情緒、口碑和公眾情緒。這可以為企業(yè)提供業(yè)務數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)做出更明智的決策。

輿論分析的特征是分析冗余數(shù)據(jù)

首先，從數(shù)據(jù)的基本屬性來看，輿情信息包括文本、圖形、視頻、音頻等，都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其次，數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)源多。隨著近年來網(wǎng)絡社交媒體的快速發(fā)展，人們可以在更多的平臺上表達自己的觀點。

高需求

常見的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)、教育行業(yè)、餐飲行業(yè)、各類消費品行業(yè)都是以輿情分析為重點。

在政府部門中，隨著電子政務的發(fā)展，輿情監(jiān)測和輿情分析能力也得到了高度重視。輿情監(jiān)測分析系統(tǒng)可以為政府各級機構(gòu)、各級部門提供相應的輿情信息。

歸根結(jié)底，“數(shù)據(jù)是一座金礦”。輿情監(jiān)測、分析和管理的最大用途是是通過互聯(lián)網(wǎng)對公共信息進行大數(shù)據(jù)分析和價值挖掘，為政府和企業(yè)的智能決策提供幫助，以實現(xiàn)更大的社會效益和經(jīng)濟效益。

高附加值

輿情分析可以為政府和企業(yè)提供多維度的數(shù)據(jù)分析和高附加值的信息洞察。

挖掘負面新聞

輿情監(jiān)測的核心是負面新聞的數(shù)據(jù)挖掘。如果不能及時準確地發(fā)現(xiàn)負面信息，任其發(fā)酵生長，后果不堪設想。

口碑傳播

對產(chǎn)品進行有針對性的口碑監(jiān)控，可以幫助企業(yè)改進產(chǎn)品，及時調(diào)整營銷策略，提高產(chǎn)品滿意度。

競爭產(chǎn)品的信息挖掘

對于市場上已有的或潛在的競爭企業(yè)來說，信息監(jiān)測、智能挖掘以及對其背后的數(shù)據(jù)價值進行分析，通常可以幫助企業(yè)更好地把握市場競爭的主動權(quán)。

重大事件分析

無論是網(wǎng)絡熱點事件還是產(chǎn)品營銷事件，我們可以通過分析事件的傳播情況、監(jiān)控事件的發(fā)展脈絡、挖掘事件背后的輿情爆炸、掌握事件的傳播情況等，這把可以為事件的快速處理和傳播效果分析提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

信息民生

對于政府部門來說，最重要的是對民生和民意的監(jiān)督。通過對網(wǎng)絡熱點事件的輿情監(jiān)測，可以了解公眾的意見和情緒，為政府部門引導和控制輿情提供良好的決策幫助。

技術(shù)的復雜性

輿情監(jiān)測與分析不僅需要強大的數(shù)據(jù)收集與處理能力，更需要強大的數(shù)據(jù)挖掘能力。主要技術(shù)難點如下:

全面性

輿情監(jiān)測和分析需要覆蓋互聯(lián)網(wǎng)上幾乎所有的信息。強大的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是輿情監(jiān)測的基本保障。

及時性

在網(wǎng)絡環(huán)境下，輿情信息傳播速度極快。政府和企業(yè)都需要在第一時間掌握輿情動態(tài)、實時預警、快速分析和及時響應。

準確性

除了時效性之外，還必須準確地檢索目標數(shù)據(jù)。面對海量輿情數(shù)據(jù)，輿情數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不僅要查找相關(guān)信息，還要消除無效信息的干擾，以便很大限度地匹配監(jiān)測數(shù)據(jù)。

豐富性

除了基本準確的數(shù)據(jù)選擇之外，輿情數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)還需要更強大的數(shù)據(jù)挖掘能力。例如，需要對數(shù)據(jù)信息進行標簽挖掘、地理位置判斷、信息分類等，以使數(shù)據(jù)信息背后的附加值最大化。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)有助于輿論分析

首先，讓我們看看傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析過程:數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘、模型評估和可視化。

由于輿情分析的時效性，需要從互聯(lián)網(wǎng)上實時收集數(shù)據(jù)。分析結(jié)果需要實時輸出和呈現(xiàn)，整個數(shù)據(jù)挖掘過程需要穿插在整個信息流中。

輿情信息流進入數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)后，通過ETL對標準化數(shù)據(jù)進行處理，然后進入數(shù)據(jù)挖掘過程，利用各種機器學習算法模型進行分析和評估。

數(shù)據(jù)挖掘后，它們以實時數(shù)據(jù)分析的形式呈現(xiàn)給用戶。

此外，整個數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要具有動態(tài)干預功能，以確保數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則和機器學習模型的一致性。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的靜態(tài)過程相比，輿情數(shù)據(jù)的分析和挖掘是一個不間斷的、實時的過程。

新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)為輿論分析帶來了新的發(fā)展

隨著自媒體的發(fā)展和網(wǎng)絡傳播速度的提高，網(wǎng)絡輿情的熱度持續(xù)發(fā)酵。輿情分析SaaS產(chǎn)品可以幫助政府和企業(yè)更快地構(gòu)建自己的輿情分析系統(tǒng)，快速進入輿情分析市場。

傳統(tǒng)輿情分析的場景和模式相對單一，而網(wǎng)絡輿情分析對精準度的要求更高，并且個性化程度也越來越高。在SaaS產(chǎn)品的標準模型下，針對不同行業(yè)、不同場景實現(xiàn)基于平臺的精細化操作變得越來越重要。

實時數(shù)據(jù)大屏

隨著數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展，近年來，大型數(shù)據(jù)屏幕越來越流行，尤其是在數(shù)據(jù)監(jiān)視方面，引起了政府和企業(yè)的關(guān)注。大型數(shù)據(jù)屏幕的最大功能之一是實時數(shù)據(jù)，及時預測和快速響應。

人工智能深度分析

近年來，隨著人工智能的快速發(fā)展，各種技術(shù)框架和分析方法應運而生，為輿情分析和挖掘提供了新技術(shù)、新方法和新工具。

通過人工智能技術(shù)，不僅限于分詞、實體識別、情感判斷、關(guān)鍵字提取等基本文本分析，還可以進行主動事件發(fā)現(xiàn)、智能預警預測、智能信息檢索等。

同時，人工智能技術(shù)的發(fā)展加速了機器學習(深度學習)模型算法的工程實現(xiàn)。新的機器學習(深度學習)模型和算法可以替代民意服務中的大量人工部分。