
用友UAP UDH大数据应用实践:舆情信息管理_数据分析师
目前,UAP在UDH平台上搭建出一个对企业品牌和市场信息进行监测的应用——舆情信息管理系统,并且已开始在UAP内部使用。通过舆情监测报告的形式来向公司高层及其它同事发布UAP关注的市场动态、竞争信息、技术热点等等,使他们了解到第一手的市场信息。
在互联网和移动化的世界,爱分享成了人们的一大标签。随着各行业各种类型的信息分享,社会化数据像滚雪球一样越滚越大,并且这种增长是呈几何倍的。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB,2008年是1GB,2014年将是10GB。
企业纷纷看到了这些数据的价值,希望能够充分利用起来。如何利用呢?用友UAPUDH是用于处理大量的非结构化或半结构化类型数据,也适用于超大规模的结构化数据处理分析的大数据处理平台。它可以快速整合,存储,集中管理不同类型的海量数据。提供批量和实时数据处理、数据分析等服务。
目前,UAP在UDH平台上搭建出一个对企业品牌和市场信息进行监测的应用——舆情信息管理系统,并且已开始在UAP内部使用。通过舆情监测报告的形式来向公司高层及其它同事发布UAP关注的市场动态、竞争信息、技术热点等等,使他们了解到第一手的市场信息。之前UAP用的是第三方的服务系统,现在已经完全迁移到用友UAPUDH平台搭建的舆情信息管理平台。既节省了开支,又能根据需求定制报告。
舆情信息对于企业来讲尤为重要,尤其在社会化媒体,如微博微信快速发展的趋势下。企业需要及时掌握互联网上关于企业和产品的舆情,比如口碑,竞品,负面信息等,评估媒体推广效果。面对互联网上海量的舆情信息和快速的传播渠道,如何能够把互联网上的舆情信息变成企业的数字资产?传统的人工方式是无法完成的,只能借助于舆情信息的自动采集与分析实现。
据了解,UAPUDH还将会把舆情信息管理作为一项服务对外提供。届时,不仅用友内部各产品公司或分子公司可以使用,而且用友的客户和其它有舆情管理需求的企业都可以享受此服务。
用友UAP日常舆情监测截图
利用舆情信息可以提升企业的竞争优势。比如规避企业风险,在行业发展趋势里你的发展方向是否和市场方向有偏离;侦查竞争对手信息;发现用户的信息;发现自己,比如用户怎么评价自己,以此可以做出更有利于自己的改变;创造价值,根据一些信息激发更好的策略。
UAPUDH构建舆情信息管理系统,通过系统可以对企业的各种维度的舆情信息进行监控,收集竞争对手的情报,行业的发展动态等数据变成自己的报告。UDH舆情信息管理系统在最下面是大数据处理平台,有信息处理的服务。上面是分析系统,主要做舆情的收集和分析,比如做热点发现、精准分析、查询服务、搜索引擎、热点跟踪、自动分类、语义分析、智能过滤等。分析之后要把它应用到实际工作之中,形成每日舆情报告、对手实时监测、当前热点追踪、负面舆情监测等,通过几个维度就可以把每天发生的事情及时反馈。
基于用友UAPUDH构建的舆情信息管理系统
UAP的舆情信息管理平台构建于UDH的可靠存储以及数据的批量和实时处理能力,提供基于搜索引擎,语义分析的精准,全面,自动化的监测和分析。并且具有自动优化机制,随着有效数据和规则的增加,精准度会不断提升。
UAPUDH舆情信息管理平台有几大优势:第一,及时全面。高并发、分布式的信息采集,确保信息的完整性和及时性;第二,省时省力。集成了成百上千个数据源,提供定制化的采集机制;第三,强大引擎。基于UAPUDH的数据处理引擎,为舆情分析提供强大支撑;第四,更加精准。采用智能过滤、语义分析技术,基于AE平台,提供更加准确的舆情信息;第五,专业技术。UAP数据平台大数据与挖掘分析团队提供技术支持。
那么UAP的舆情信息管理系统究竟是怎样一个处理流程呢?
首先,定义互联网的数据来源,设定一些目标网站,指定内容数据的检测、抓取、分析处理。数据的来源类型可包括新闻、论坛、博客、微信、微博等;第二步,在带宽允许的情况下,实现内容的高速采集。支持对URL,主题,关键字,时间,内容等元数据的提取;第三步,基于Python脚本的采集引擎,实现对网页内容自动解析;最后,自动生成报告。
舆情信息管理可以让企业知道自身品牌和产品在市场的声音,以及这些声音获得了哪些反馈,同时了解同行在做什么,竞争对手做了什么。及时了解行业趋势,为未来产品和市场投入提供参考依据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08