需求：一直想试试大数据+舆情分析，虽然数据量不是很大，大概应用一下，看看是否能从海量数据中，提取出主题思想，以看看当前的舆论导向。具体应用案例：微博热门话题：#中印双方达成五点共识# 阅读量2.4亿，讨论7430条。1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息；2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分
由于网络舆情分析本身就是一项繁琐的工作，再加上网络上的舆情数据信息纷杂，对于舆情分析师们来说，要精准高效快速做好网络舆情分析工作不容易。就目前来说，不管是舆情分析师还是舆情专门员们，对于他们来说网络舆情数据怎么分析是其共同面临的一大难题。 那么到底网络舆情数据怎么分析呢？1. 实时分析舆情的演变趋势。舆情分析的本质是分析那些文本内容，比如这个话是褒贬，这些评价悲观还是客观，占比多少，网民情绪指数、
转载
2024-01-25 21:43:06
36阅读
sklearn数据挖掘之评论舆情分析 文章目录sklearn数据挖掘之评论舆情分析前言一、pandas和数据清洗二、使用步骤1.引入库2.数据预处理3.数据建模三.用户评论情感极性推理本次分享 前言 从数据清洗到数据舆情分析模型建立的小尝试，会写的比较详细基础。爬虫部分就会另外单独写，这边主要是处理拿到了的原始数据，基于对旅店住宿的综合情况。 一、pandas和数据清洗pandas
转载
2023-08-23 14:00:12
165阅读
# 舆情数据分析案例
在当今信息爆炸的时代，舆情分析成为了一个重要的领域。通过分析社交媒体、新闻报道等渠道中的数据，可以更好地了解公众的情绪和态度，帮助企业和政府做出更明智的决策。本文将介绍一个舆情数据分析的案例，通过Python代码示例展示如何进行简单的数据分析。
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据收集
数据收集 --> 数据
原创
2024-04-23 07:00:26
99阅读
1． 概念、分类数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础
转载
2023-11-17 22:12:00
106阅读
现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大
转载
2023-09-20 22:57:43
111阅读
1.3 什么是大数据分析1.大数据分析的定义数据分析指的是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么，这一层次包括发现数据规律的聚类、相关规则挖掘、模式发现和描述数据规律的可视化分析。预测分析用于预测未来的概率和趋势，例如基于逻辑回归的预
转载
2023-08-28 14:42:15
27阅读
在一个技术已经达到其使用巅峰并完全压倒我们生活的时代，交换的数据量是巨大的。传统的计算工具无法处理的大量数据集每天都在被收集。我们将这些大量数据称为大数据。如今，企业严重依赖大数据来更好地了解客户。从这些原始大数据中提取有意义的见解的过程被视为大数据分析。由于传统的计算技术无法处理这些大数据，因此正在利用各种工具。用于大数据分析的工具在最近的过去得到了越来越多的使用。大数据分析
转载
2023-10-09 12:24:40
233阅读
对于网络舆情监测员、舆情分析师、网络舆情师们来说，汇总舆情监测数据是其进行舆情监测分析工作的第一步。但面对网上每时每刻都在更新的数据信息，要对舆情监测数据汇总是个大难题。那么，面对网上海量的数据信息，到底该如何汇总舆情监测数据呢？网络舆情数据汇总统计的方法技巧：第一：24小时不间断的搜索为了确保信息数据不遗漏，就需做到24小时实时监测。因为网络上每天都会产生大量的信息数据，而作为舆情监测和舆情分析
## 舆情数据分析服务案例
在数字化时代，舆情数据（即社会公众对某一事件或主题的看法和态度）变得越来越重要。企业、政府以及各类组织都需要通过舆情数据分析来了解公众情绪、评估风险、制定响应策略。本文将通过一个示例，介绍舆情数据分析的基本流程，并提供一些代码示例，帮助读者理解如何进行舆情数据分析。
### 数据收集
舆情数据的第一步是数据收集。可以通过社交媒体、新闻网站、论坛等多种渠道获取舆情数
原创
2024-08-12 03:43:36
64阅读
可视化大数据分析系统有很多，如果系统级都是收费的，如果大家想要了解可视化大数据分析系统，私信我就行。下面聊下5个常用的大数据可视化分析工具。1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具、大数据可视化分析工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。 2、Echarts
转载
2023-08-04 13:12:42
187阅读
自我介绍在大学期间主要学习一些数据分析的课程例如，统计学，多元统计学，数据挖掘，matalb，R语言统计分析，时间序列分析，也参加了几次数学建模竞赛。对数据分析也有些了解。 实习时进了一家大数据公司，实习岗位为数据分析，主要为业务方面的数据分析。工作方面： 一、取数机器人，利用程序员开发的大数据平台的接口（一些封装的API）提取数据。 二、利用这些数据分析业务的异常点，利用SPSS、R语言和统计方
转载
2024-01-28 01:11:42
114阅读
首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解
转载
2023-06-28 14:23:32
145阅读
对于 Pandas 运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及 Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
转载
2024-02-29 19:25:38
54阅读
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、对业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词的曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统
转载
2023-07-12 20:56:14
491阅读
本报告特对2021年第二季度（4.1-6.30）具有代表性的网络舆情热点和事件进行了分析和汇总，希望可以助力于大家了解二季度网络舆情热点事件和展开二季度舆情分析工作。2021年第二季度网络舆情事件分析报告合集 4月舆情热点 舆论事件一 阿里、美团因涉嫌垄断被罚（互联网舆情） 舆情概述：4月10日，市场监管总局依法作出“反垄断”的行政处罚决定，责令阿里巴巴集团停止“二选一”的违法行为，并处以其201
转载
2023-09-06 11:41:54
124阅读
写在前面：这几天开学了学校开了大数据课程，前期需要学习JAVA的基础，所以我打算开一个JAVA的学习系列，这个就当自己学习的一个记录，方便期末复习。学习内容安排JAVA基础课程学习：数据类型（一）、运算符表达式和程序结构控制（二）、面向对象基础：类与对象和接口（三）、面向对象基础：继承抽象多态封装（四）、异常类和常用实用类（五）、组件和事件处理（六）、IO和JDBC（七）、泛型和集合函数（八）。
转载
2023-06-16 21:48:35
111阅读
文章目录0 前言1 实现目的2 数据集2.2 数据集概况2.3 数据字段3 实现效果3.1 地铁数据整体概况3.2 平均指标3.3 地铁2018年9月开通运营的线路3.4 客流量相关统计3.4.1 线路客流量排行3.4.2 站点客流量排行3.4.3 入站客流排行3.4.4 整体客流随时间变化趋势3.4.5 不同线路客流随时间变化3.4.6 不同线路的客流组成3.5 收入消费指标统计3.5.1 线
转载
2024-02-06 13:03:26
102阅读
校对：方腾飞我试图给人们学习大数据留下的一点深刻印象：尽管Apache Hadoop很有用，而且是一项非常成功的技术，但是这一观点的前提已经有些过时了。考虑一下这样一条时间线：由谷歌实现的MapReduce投入使用的时间可追溯到2002年，发表于2004年。Yahoo!于2006年发起Hadoop项目。MR是基于十年前的数据中心的经济上的考虑。从那时以来，已经有太多的东西发生了变化：多核心处理器、
