數據集成方法輿情分析

❶ 網路輿情信息怎麼分析

一、網路輿情信息分析的步驟
首先，做好網路輿情的一是收集和整理網上輿情信息。其次是輿情分析研判，如輿情的發展變化趨勢，在哪些平台傳播，造成了怎樣的影響，網民的情感態度如何，相關媒體是怎麼報道的，關注的焦點是什麼等。最終，則是對各種類型的數據以及結果進行歸納和總結，並形成網路輿情分析報告，為輿情的解決提供決策參考依據。
二、網路輿情信息分析的工具
企業網路輿情分析平台：五節數據公司的五節輿情監控系統，可對輿情進行7*24小時地實時採集與推送，自動識別輿情，自動生成輿情分析圖表和日報周報。
三、網路輿情信息分析的方法
1.多角度全方面分析：從輿情發生的時間、網民情感、網友討論度、關聯主題、影響力等幾個方面入手進行分析。
2.媒介傳播情況分析：從輿情的傳播途徑、擴散速度、傳播效果、傳播受眾等幾個方面入手進行分析。

❷ 互聯網輿情分析要怎麼做有什麼分析方法

網路輿情分析方法

一、網路調查方法

網路調查方法是將傳統社會研究中的問卷調查法移植到互聯網上，即在互聯網空間中進行問卷調查。

問卷調查法在整個社會研究中具有舉足輕重的地位，英國社會學家莫澤(Moser)曾經提出「十項社會調查中就有九項是使用問卷調查進行的」，在西方國家，問卷調查被廣泛地應用於民意測驗和社會問題研究。互聯網空間雖然與傳統社會空間具有諸多不同，但是，問卷調查的方法同樣有助於發現其中存在的各種問題以及其中內涵的關系模式。

二、基於統計規則的模式識別方法

在基於統計規則的模式識別方面，謝海光通過統計分析某段時間內用戶所關注信息點的相關記錄，構建了互聯網內容與輿情的熱點/熱度、重點/重度、焦點/焦度、敏點/敏度、頻點/頻度、拐點/拐度、難點/難度、疑點/疑度、黏點/黏度、散點/散度等10個分析模式和判據。

高嘉鑫應用統計原理歸納出5個將熱門討論確定為異常事件的相關規則和閾值，並將規則應用到BBS進行驗證，得出異常事件監測成功率為100%，准確率為77%，60%異常事件在12小時內即發出通報，最快通報時間為1小時內。

三、基於內容挖掘的網路輿情信息分析方法

在基於內容挖掘的網路輿情信息分析方面，涉及較多與自然語言處理相關的研究子領域，包括網路輿情信息提取、預處理、文本表示、主題發現、意見挖掘與觀點分析、傾向性分析等方面。其分析流程主要有三步，即信息提取(包括信息採集、結構化數據存儲)、信息預處理（包括信息過濾、詞法分析、句法分析、概念分析）和輿情分析（包括文本標示、主題發現、意見挖掘、傾向分析)。

文章內容部分摘選自《彌漫與消弭：網路輿情的演化模式與應對策略》-張偉，侵刪

以上內容由輿情監測服務商識達科技整理提供。

❸ 如何分析網路輿情案例

分析網路輿情案例需要根據輿情導向和社會主流價值觀進行分析。

網路輿情是社會輿情在互聯網空間的映射，是社會輿情的直接反映。傳統的社會輿情存在於民間，存在於大眾的思想觀念和日常的街頭巷尾的議論之中，前者難以捕捉，後者稍縱即逝，輿情的獲取只能通過社會明察暗訪、民意調查等方式進行，獲取效率低下，樣本少而且容易流於偏頗，耗費巨大。而隨著互聯網的發展，大眾往往以信息化的方式發表各自看法，網路輿情可以採用網路自動抓取等技術手段方便獲取，效率高而且信息保真（沒有人為加工），覆蓋面全。

網路輿情監控做的專業的是上海蜜度，上海蜜度的新浪輿情通根據客戶需求進行全網數據的獲取、清洗、監測、分析、預警，同時通過數據挖掘與分析模型減少人為因素對客觀數據分析結果的影響，保證輿情數據的及時性、准確性、全面性。 專業輿情服務團隊則根據客戶具體需求提供更加個性化的人工服務，包括：內容分揀、要聞推送、簡報製作、專業報告定製等輿情服務

❹ 大數據分析一般用什麼工具分析

一、hadoop
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
三、Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、 Admaster等等。
Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數據抽取、轉換和載入)等等。Storm的處理速度驚人：經測 試，每個節點每秒鍾可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。
四、Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel。該項目將會創建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數據分析工具的互聯網應用提速)。而「Drill」將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。
通過開發「Drill」Apache開源項目，組織機構將有望建立Drill所屬的API介面和靈活強大的體系架構，從而幫助支持廣泛的數據源、數據格式和查詢語言。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
六、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。
Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE 伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。

❺ 網路輿情大數據要怎麼進行分析

網路輿情大數據要根據信息導向和主流價值觀進行分析。

具體上講，輿情監測是指整合互聯網信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題監測、專題聚焦，實現用戶的網路輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。

需要輿情分析可以聯繫上海蜜度，新浪輿情通是上海蜜度信息技術有限公司研發的政企輿情大數據服務平台。 新浪輿情通以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，7*24小時不間斷採集新聞、報刊、政務、微博、公眾號、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源，每天採集超過1.4億條數據。

❻ 輿情分析研判工作怎麼做好，高效做好輿情分析工作的方法有哪些

一、輿情分析研判指標與方法

1.輿情分析研判指標

通常情況下需要從輿情事件、地點時間、參與人物、網民反應、媒體報道評論等要素出發，然後根據輿情事件的來源、傳播態勢、風險排查、對策建議分析這四個指標來開展工作。

2.輿情分析研判方法

（1）定性分析：該方法主要依靠研判人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出輿情性質和發展趨勢，屬於預測分析的一種基本方法。

（2）定量分析：是將傳播數據（比如瀏覽量、回帖量、轉發量、點贊量等）代入已經建立的數學模型，並計算出傳播態勢的各項指數及其數值的一種方法。

（3）定向分析：即針對輿情風險點進行趨勢性研判，目的在於根據輿情發生的特點和規律，准確把握事件的動態性發展。

（4）定位分析：因為輿情的發生是由輿情因變事項所引起的，有其發展的規律，為此可以定位到具體的時間階段然後提供有針對性的處置措施和咨詢參考意見。

（5）藉助專業的網路輿情分析平台：在大數據時代，信息量大，媒體平台眾多，人工進行分析研判難度大，且效率低。通過藉助這類輿情分析工具，能夠幫助你實時自動地採集全網輿情信息，並可自定義識別你需要關注的負面/敏感/重點輿情信息，挖掘輿情信息的傳播媒體平台、轉發量、傳播溯源、分析網民情感，且同步生成相關分析圖表和簡報等。

二、網路輿情分析研判工具推薦

識微商情監測系統，輿情監測分析覆蓋全網，包括新聞媒體社交網站、客戶端、網路社區、微信公眾號等多個平台；及時分析網路輿情事件的發展脈絡和當前態勢，向用戶發出告警延遲最快可在30秒內；根據用戶監測的內容，自動生成輿情分析圖表和日報周報，包括輿情傳播各階段的熱點話題、變化趨勢、傳播數量、評論數點贊數等。

❼ 如何有效進行網路輿情分析

1.做好全網輿論的監測收集，網路輿情分析，毫無疑問是需要對全網的輿論進行分析，為此企業可以通過像識微商情監測系統這樣的輿情監測系統對全網輿論進行實時監測，提高輿情信息的收集與整理效率。
2.網路輿情分析主要是對相關輿論話題的影響力、影響層面、傳播動態、網民情緒等幾個方面入手進行分析。
3.另外，在網路輿情的分析過程中還需要對媒介的傳播情況進行分析，主要指的是輿情的傳播途徑、擴散速度、傳播效果、傳播受眾等幾個方面。

❽ 對搜集來的輿情信息怎麼進行輿情分析呢

應該從以下幾個方面入手：第一是對整個輿情的概況進行分析；第二是對輿情走勢的分析；第三是從整個信息載體（信息來源）分析；第四是信息屬性的分析；第五是重要信息進行分析。這只是一個大的框架，每一個方面還可以細分，比如把微博單獨提出來進行分析。也比如對信息覆蓋地域、人群進行分析（影響范圍）。

❾ 如何對大數據輿情進行精準監測分析

新浪輿情通認為，利用大數據輿情監測系統就可實現，系統以強大的新媒體大數據技術以核心，實時監測全網信息並快速分析，生成可視化輿情分析數據報告，為輿情管理、口碑管理、精準營銷、潛客挖掘提供決策依據。

❿ 數據集成的三種方法

數據集成的三種方法
目前數據集成的一般方法可以概括為聯邦式、中間件式、數據倉庫模式等。(1)聯邦模式該模式構建的數據集成系統是由自治的多個資料庫系統的協作組成，各個數據源之間提供相互訪問的介面。該架構的集成系統以全局模式整合各異構數據源的數據視圖。全局模式描述異構數據源的數據結構、語義和操作，是虛擬的數據源的數據視圖，能夠讓用戶透明地進行數據訪問。用戶根據全局模式向系統發出訪問請求，系統將這些請求變換為各個異構數據源在自治系統內能夠執行的操作。構建全局模式與異構數據源數據視圖間的映射關系和處理用戶在全局模式查詢請求是該模式需要解決的兩個關鍵問題。
(2)中間件模式在中間件模式的數據整合系統中，中間件一般位於數據層和應用層的中間，向下可以對不同的資料庫系統進行協調，向上可以向不同的應用提供統一的訪問介面和數據模式，中間件系統主要是為分布式環境中的異構多數據源提供統一的檢索服務，各個數據源仍然具有各自的獨立性。中間件模式的架構通常由中介器和包裝器組合構成。其中，中介器能夠將針對全局模式的查詢進行分解後，生成為針對不同異構數據源的子查詢交由包裝器執行，查詢結束後將所有子查詢的結果匯總後以統一的格式返回給用戶：針對不同數據源的包裝器，可以將不同數據源中的異構數據轉換成整合系統可以處理的統一格式的數據(3)數據倉庫模式數據倉庫是面向主題的、集成的、和時間相關的數據集合，數據被歸類為廣義的、功能獨立的、沒有重疊的主題，用於數據分析和決策支持的系統，也是針對企業應用提出一種數據整合方法。該模式採用在單一的數據倉庫中存儲多個異構數據源的副本的方式，定期的由ETL(Extract，Transform，Load)工具從不同數據源中對數據進行抽取、轉換，然後將其裝載到數據倉庫中，在數據倉庫的基礎上構建數據管理系統，處理用戶的數據訪問請求。