大数据舆情监测分析怎么做?

1. 大数据舆情监测分析怎么做?

由于舆情数据存在于互联网的海量文本数据之中，所以进行舆情数据分析，主要用到的是文本分析的方法。因为文本数据通常是非结构化的，在拿到文本数据之后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据，才能进一步对其进行完整、系统的处理分析，提炼出有意义的部分。
 
大数据舆情分析方法
1.数据采集
明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道采集数据。
2.文本清洗和预处理
文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码进行预处理。
3.分词
在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。因此，在基于算法和中文词库建成分词系统后，还需要不断通过训练来提升分词的效果，如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况，算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。
4.词频和关键词
词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，一个词在文本中出现的频次越高，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。
5.语义网络分析
语义网络分析是指筛选统计出高频词以后，以高频词两两之间的共现关系为基础，将词与词之间的关系进行数值化处理，再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图，可以直观的对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。
6.情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分词汇的情感极性（即情感的正性、中性、负性）和情感强烈程度，然后计算出每个语句的总值，判定其情感类别。还可以综合全文本中所有语句，判定总舆情数据样本的整体情感倾向。

2. 大数据舆情监测应该怎么做？

信息爆炸的当今时代，如何做好大数据舆情监测，不是一个很简单的问题。大数据舆情监测的产品应该满足以下条件：
1，监测的新闻平台要全面。主流的新闻平台都能符合，小众的也不能漏掉，实在特别小众的，要能支持及时添加到信息源中。
2，信息要快速。信息的抓取和查看应该是及时，近实时的，保证网上发布的信息，在10分钟内能在监测平台上看到。
3，内容要精准，尽量不包含杂质，不相关的信息。
4，要及时预警。发现负面第一时间预警，以便客第一时间处理。
5，报告要简单而又能定制化。每个客户的需求不一样，要能照顾多数客户，并能自主进行定制化操作。
五节舆情监测软件，大数据舆情监测的理想产品，使用后能发现惊喜哦。

3. 大数据舆情监测有什么优势?

1、舆情分析更客观、规范
数据分析是舆情监测的主要方式之一。企业可以通过受众端数据和专业的评估工具来对自身所处的舆情进行分析预测和风险管理。第三方数据机构也使得企业的舆情监测更加客观和规范。
2、舆情的预警、应对更有针对性
许多企业都是在舆情出现后进行应对，但是随着信息传播速度加快，一旦企业应对舆情不及时造成的后果是不可估量的。通过大数据分析，企业可以随时监测舆情的变化，在舆情发生前做出预警，做到防范于未然;企业在进行危机公关时要对危机处理的效果进行预估，这时企业可以根据大数据分析出的舆情特点选择有针对的的应对方法，以达到危机公关的最佳效果。
3、舆情归纳分析的数据更直观
企业通过一系列措施应对舆情、解决危机，但是风险的解除并不是舆情监测工作的终结。在解除危机后，企业还需要进行事后的分析与反馈，深度挖掘舆情的成因，核算企业的损失，以及此次舆情应对中的经验和教训，通过大数据分析，企业可以集中处理和反馈，数据更加清晰直观，有针对性，便于企业的后续的分析汇总和评估。

4. 大数据舆情监测主要是监测什么？

大数据舆情监测主要是监测是做好网络舆情监控要及时掌握舆论导向，并对舆论导向进行及时的分析。从传统的社会学理论上讲，舆情本身是民意理论中的一个概念，它是民意的一种综合反映。但是，从现代舆情理论的严格意义上讲，舆情本身并不是对民意规律的简单概括，而是对“民意及其作用于执政者及其政治取向规律”的一种描述。舆情监控做的好的公司是上海蜜度，上海蜜度的新浪舆情通已经为7000+政企机构提供着包含信息监测、全网事件分析、微博事件分析、竞品分析、定制简报、大屏指挥系统等在内的全方位舆情服务，帮助政企机构对社会热点话题、突发事件的快速发现、及时处置和正面引导。  新浪舆情通基于互联网信息采集、文本挖掘和智能检索，及时发现并快速收集所需的网络舆情信息。并通过自动采集、自动分类、智能过滤、自动聚类、主题监测和统计分析，实现社会热点话题、突发事件、重大情报的快速识别和定向追踪。集监测、预警、分析、报告于一体。

5. 网络舆情大数据要怎么进行分析？

网络舆情大数据要根据信息导向和主流价值观进行分析。具体上讲，舆情监测是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题监测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。需要舆情分析可以联系上海蜜度，新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，7*24小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过1.4亿条数据。

6. 大数据 舆情监测

近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。这一时期，互联网社交互动技术的不断发展创新，人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策，每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条，这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分，这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。
如今，虽然互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动。于是，重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。
在此背景下，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。
大数据在舆情监测上的应用价值
（一）大数据价值的核心：舆情预测
传统网络舆论引导工作的起点，是对已发生的网络舆情进行监测开始。然而这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模拟仿真实际网络舆情演变过程，实现对网络突发舆情的预测。
（二）大数据价值的条件：舆情全面
大数据技术要预测舆情，首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。传统数据时代，分析网民观点或舆情走势时，只关注网民跟帖态度和情绪，忽视了网民心理的变化；只关注文本信息，而较少关注图像、视频、语音等内容；只观察舆论局部变化，忽视其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。从舆情分析角度看，网民仅仅是信息海洋中的"孤独僵尸"，犹如蚁群能够涌现高度智能，而单个蚂蚁如附热锅到处乱窜。
大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。
（三）大数据价值的基础：舆情量化
大数据预测舆情的价值实现，必须建立在对已挖掘出的海量信息，利用数学模型进行科学计算分析的基础之上，其前提是各类相关数据的量化，即一切舆情信息皆可量化。但数据量化，不等同于简单的数字化，而是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时，统计持此意见的人群数量；在解读网民言论文字内容的同时，计算网民互动的社会关系网络数量；对于网民情绪的变化，可通过量化的指标进行标识等。
（四）大数据价值的关键：舆情关联
数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值实现，最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联，将不再仅仅关注传统意义上的因果关系，更多关注数据间的相关关系。按大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应--类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。
大数据时代的舆情监测瓶颈
目前，各地舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索，但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式，即主题关键词和网络平台二维坐标，由舆情员对采集的信息进行二次加工成舆情产品。
但搜索的舆情信息结果多为一级文本信息，对于深层次的多级舆情信息，如新闻、微博后的评论，网民的社会关系，网民针对某一事件评论反映出的情绪变化，以及网民煽动性、行动性的言论、暗示等数据无法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判断。受制于舆情员的知识水平和价值判断的不同，极有可能导致有价值的舆情信息丢失，无法准确及时预测舆情走势，大大降低了舆情监测工作的效率、准确性，增加了有价值舆情信息发现的偶然性和投机性，为重大突发事件的舆情预测埋下隐患。
大数据背景下舆情监测的实现
对大数据的采集加工是整个舆情监测的基础，掌握数据抓取能力，通过“加工”实现数据的“增值”是舆情监测分析的必备技能。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测系统因配置自己研发不同于爬虫技术的领先采集技术，用户不但可以监测各种正文信息，还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容，并获取其详细信息，如查看数，回复数，回复人，回复时间等。许多网站结构复杂或采用了Frame或采用了JavaScript动态写入内容或采用了Ajax技术实时自动刷新内容，这些都是普通爬虫技术很难处理或无法处理的。对于采集监测到的信息，系统可以自动加以分类，以负面舆情，与我相关，我的关注，专题跟踪等栏目分类呈现，让用户可以直奔主题，最快找到自己需要的信息。
对趋势的研判则是大数据时代舆情监测的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测，把监测的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统对监测到的负面信息实施专题重点跟踪监测，重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存。监测人员可以对系统自动识别分类后的信息进行再次挑选和分类，并可以基于工作需要轻松导出含有分析数据图表的舆情日报周报，减轻舆情数据分析，统计作图的繁杂度。对于某些敏感信息，系统还可通过短信和邮件及时通知用户，这样用户随时都可远程掌握重要舆情的动态。
大数据时代需要大采集，大数据时代需要大分析，这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现，而传统的人工采集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的要求。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测平台成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。
多瑞科舆情大数据做的挺好的

7. 大数据舆情监测的三大优势

1、舆情分析更客观、规范
数据分析是舆情监测的主要方式之一。企业可以通过受众端数据和专业的评估工具来对自身所处的舆情进行分析预测和风险管理。第三方数据机构也使得企业的舆情监测更加客观和规范。
2、舆情的预警、应对更有针对性
许多企业都是在舆情出现后进行应对，但是随着信息传播速度加快，一旦企业应对舆情不及时造成的后果是不可估量的。通过大数据分析，企业可以随时监测舆情的变化，在舆情发生前做出预警，做到防范于未然;企业在进行危机公关时要对危机处理的效果进行预估，这时企业可以根据大数据分析出的舆情特点选择有针对的的应对方法，以达到危机公关的最佳效果。
3、舆情归纳分析的数据更直观
企业通过一系列措施应对舆情、解决危机，但是风险的解除并不是舆情监测工作的终结。在解除危机后，企业还需要进行事后的分析与反馈，深度挖掘舆情的成因，核算企业的损失，以及此次舆情应对中的经验和教训，通过大数据分析，企业可以集中处理和反馈，数据更加清晰直观，有针对性，便于企业的后续的分析汇总和评估。
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8. 大数据时代舆情数据该怎么分析？

大数据时代，数据源分散、信息量巨大，舆情数据的采集与分析要靠舆情监测系统，系统能实时对全网信息进行采集，把收集到的信息，快速进行情感分析、去重、信息权重分析等。如有敏感信息，系统会立刻发送预警信息给相关人。
对舆情数据分析维度也包括很多，例如传播走势分析、地域分析、网民情绪及媒体观点等，靠人工去梳理会消耗大量的时间精力，越来越多的政企单位都已在使用舆情监测系统，我知道一家挺靠谱的，新浪舆情通属于新浪系的，可以免费试用，有需要的可以去百度搜索他家的官网咨询。