01 基于大數據的社交媒體情感分析(什么是大數據情感分析情感分析的主要目的是什么)

什么是大數據情感分析?情感分析的主要目的是什么

1、大數據情感分析是指利用大數據技術和自然語言處理技術，對海量的文本數據進行分析和挖掘，從中提取出文本中所包含的情感信息，

2、情感分析的主要目的是通過計算機技術和語言學知識，幫助人們更好地理解和分析大量的文本數據，并從中挖掘出有用的信息。

大數據輿情分析工具有哪些

大數據輿情分析工具有：識微商情監測系統、鷹眼速讀網系統、新浪輿情通。

1、識微商情監測系統

擁有自主研發的網絡爬蟲技術，在對全網輿情進行實時監測的同時，能夠自動對全網輿情進行分析，包括輿情溯源分析、輿情傳播轉載媒體類型分析、輿情演變發展趨勢分析、輿情情感分析等，輿情分析圖表以及輿情分析簡報等同步生成。

2、鷹眼速讀網系統

一款專業面向各級政府的的大數據輿情分析工具軟件，能夠提供對全網話題、全網熱點、重大事件、民生熱點等的分析，在全網范圍內分析挖掘輿情的傳播聲量、傳播來源、傳播媒體類型、轉載情況以及情感態度，為用戶“速讀全網”輿情，了解傳播路徑，把握發展態勢服務。

3、新浪輿情通

以中文互聯網大數據及社交媒體官方數據為基礎，提供輿情信息發現、熱度監測、預警到詳細分析、全程監控輿情信息路徑等服務，能夠對全網事件、社交媒體事件、競品等進行分析。

三大輿情大數據公司：

1、湖南識微科技有限公司

旗下代表產品識微商情監測系統，基于大數據服務云——蟻工廠（Antfact），專注于為企業提供互聯網信息挖掘分析服務，擁有一支專業技術團隊，確保后續的產品售后服務。

2、湖南蟻坊軟件股份有限公司

旗下代表產品鷹眼速讀網系統，專業從事互聯網大數據分析，具有日處理10億多條實時數據、毫秒級的實時數據處理、PB級的批量數據處理以及3萬QPS查詢處理能力。

3、上海蜜度信息技術有限公司

旗下代表產品新浪輿情通，公司專注于輿情和大數據分析，在互聯網信息采集、大數據處理和移動互聯網領域擁有核心技術和知識產權，建立了完整的運營隊伍，有著完善的內部作業流程和管理規范。

大數據分析應用領域有哪些?

一、廣告行業

比方你最近想買一個商品，然后在百度、京東或淘寶中查找了某個關鍵字，其實這些行為數據都被搜集起來了，因為有很多人的行為數據，一切后臺要進行大量的數據剖析，構建用戶畫像和使用一些引薦算法，然后進行個性化的引薦，當你登錄到一些網站上時，你會發現有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。

二、內容引薦

比方你刷今日頭條，頭條會搜集你曾經的閱讀行為數據，然后根據你的喜好構建一個你專屬的用戶畫像或一類人的畫像，然后給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經點擊過詹姆斯相關的新聞，就給你引薦NAB相關的新聞。因為頭條用戶很多，要剖析的數據量就非常大，一切要使用大數據的手法來處理。

三、餐飲行業

快餐業的視頻剖析。該公司通過視頻剖析等候行列的長度，然后主動改變電子菜單顯現的內容。假如行列較長，則顯現能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現那些利潤較高但準備時間相對長的食物。

四、教育范疇應用

百度大腦PK人腦：大數據押高考作文題。為了協助考生更好地備考，百度高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文范文、海量年度查找風云熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的“活數據”進行深度發掘剖析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推導出作文主題及相關詞匯，為考生猜測出高考作文的命題方向。

五、醫療范疇

智慧淮醫。淮安市選用IBM大型主機作為淮安市區域衛生信息渠道根底架構支撐，滿意了淮安市在市級區域衛生信息渠道根底渠道建造和居民健康檔案信息系統建造進程中的需求，支撐淮安市級數據中心、居民健康檔案數據庫等一系列淮安市衛生信息化應用，支持淮安成為全國“智慧醫療”的典范。

什么是大數據應用？

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，并通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對于患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由于醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平臺積累了海量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數據對于群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在數據庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平臺，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部征信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信托、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒并創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什么看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?后來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密后，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講“啤酒-尿布”這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎么樣?客戶的消費習慣是什么?市場對產品的認知度怎么樣?當前的市場供需情況怎么樣等等，這些問題背后包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大數據庫，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

情感分析網站

隨著社交媒體的普及和大數據的應用，情感分析技術也越來越受到關注。情感分析是一種自然語言處理技術，可以自動分析文本中的情感傾向，幫助人們更好地理解和處理信息。在這篇文章中，我們將介紹一個情感分析網站，帶你一步步了解如何使用這個工具，打開情感世界的鑰匙。

一、注冊賬號

首先，我們需要訪問情感分析網站，并注冊一個賬號。注冊過程很簡單，只需要填寫一些基本信息，如用戶名、密碼、電子郵件地址等。注冊成功后，我們就可以登錄到網站，并開始使用情感分析工具了。

二、上傳文本

在登錄后的情感分析網站主頁上，我們可以看到一個文本框和一個上傳按鈕。我們可以通過以下兩種方式上傳文本：

1.直接在文本框中輸入要分析的文本。

2.點擊上傳按鈕，選擇要分析的文本文件。

無論哪種方式，我們都需要確保文本的格式正確，以便情感分析工具能夠正確地解析文本內容。

三、選擇分析模型

情感分析網站通常會提供多種分析模型，每種模型都有其獨特的優缺點。我們需要根據具體的分析需求選擇合適的模型。一般來說，情感分析模型可以分為以下幾類：

1.基于規則的模型：這種模型基于預定義的規則和詞典，對文本進行情感分析。這種模型的優點是簡單易用，但其準確性較低。

2.基于機器學習的模型：這種模型通過訓練數據集，學習如何對文本進行情感分析。這種模型的優點是準確性高，但需要較多的訓練數據和計算資源。

3.混合模型：這種模型綜合了前兩種模型的優點，既可以利用規則和詞典，又可以通過機器學習進行優化。

四、查看分析結果

在選擇了合適的模型后，我們可以點擊“分析”按鈕，等待情感分析工具對文本進行分析。分析完成后，我們可以在網站上查看分析結果。一般來說，情感分析工具會將文本的情感傾向分為以下幾類：

1.積極：文本表達了正面的情感傾向，如喜悅、滿足、感激等。

2.消極：文本表達了負面的情感傾向，如憤怒、悲傷、失望等。

3.中性：文本沒有明顯的情感傾向，如描述事實、陳述觀點等。

五、優化分析結果

有時候，情感分析工具的分析結果可能并不準確。這時，我們可以通過以下幾種方式來優化分析結果：

1.調整分析模型：我們可以嘗試使用不同的分析模型，看看是否能夠得到更準確的結果。

2.優化文本格式：我們可以嘗試去除文本中的噪聲，如標點符號、停用詞等，以便情感分析工具更好地理解文本內容。

3.手動標注文本：如果情感分析工具無法正確地分析文本，我

很赞哦!（13369）