
大数据给舆情监控带来了什么
近年来,“舆情”一词在中国备受各个领域、各个行业的关注。2013年,中国紧随世界脚步,开启了“大数据(Big Data)元年”,数据量与信息量在过去海量的基础上继续呈几何倍数增长。随着大数据时代的到来,也为舆情监控的发展到来了许多优势。
云南合众集团网络舆情监控分析团队认为舆情监控离不开大数据产业基础和发展环境,主要表现在以下几个方面:
第一,大数据时代的到来为网络舆情监测带来了技术优势。比如百度、谷歌、新浪微博正在变成超级信息工厂,也成为了舆情监测的重要阵地。现在的舆情监测技术能够对数据进行自动抓取,并对数据进行鉴别、萃取、分析和解读,通过“加工”实现数据的“增值”,从而为舆情管理服务提供数据支撑。就拿微博、微信为代表的社交媒体来说,人们热衷于在社交媒体上发布自己的照片、心情、行踪等各类信息,一切都会留下痕迹,一切行为皆为数据,我们的服务器就可以通过记录下这些用户的登录时间、信息消费习惯、地理位置等大量后台数据,然后进分析,实现为更快捷、更准确、更全面地监测和应对舆情提供可能。
第二,大数据与云计算的结合使舆情分析更加准确。云计算可以使大数据的价值被很好的挖掘,而大数据也为云计算提供了新的机会。比如,通过跟踪关联数据提高趋势研判,我们可以更精确地分析更多的数据信息,还可以看到相关的隐性信息。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等,可以在舆情预警、研判、应对、决策环节,丰富和完善舆情管理参考体系。通过云计算对大数据进行分析、预测,可以使我们在舆情管理中所做的决策更加精准。
第三,中国社会转型期对舆情管理的迫切需求,催生了一大批网络舆情分析师。单纯的舆情监测对于舆情管理和研究还远远不够,还需要有能够对数据进行生产、分析、研判的专业人员。目前,美国大学已专门开设了研究大数据技术的课程,专门培养下一代“数据科学家”。
中国舆情分析自2004年萌芽,舆情监测和危机管理的专业人士基本上是由传统的新闻工作者转型而来。2012年6月,中国工信部成立了全国舆情技能水平考试管理中心,通过全国网络舆情技能水平考试,对网络舆情分析师和网络舆情管理师进行认证。
“据媒体报道,截至2013年,全国大约已有200多万人从事“网络舆情分析师”工作。但是很多舆情服务机构目前仍然缺乏专门的数据管理部门和专业分析团队,未来还是需要一批具有较高学习能力、分析能力、知识水平的数据从业人员占据舆情服务重镇。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25