大数据分析在舆情监测上是如何使用的

互联网+时代的每个人都是自媒体，每个人都有一个麦克风，有6.88亿中国网民在评论，参与交流，通过微信，微博，论坛，贴吧，SNS，博客等网络聚集网络在线平台，形成网络舆论。互联网已成为收集公众舆论和了解政府和企业工作有效性的一种非常有效的方式。地方政府和企业也越来越重视网络舆情。

从大数据的角度进行舆情监测

大量的互联网社交信息使得社交舆情在大数据的应用和登陆方面具有与生俱来的优势和基础。但是大数据的价值不在于信息本身，而在于分析数据的相关性以指导决策和预测未来。社会舆论分析是网络舆论引导的前提，大数据技术为网络舆论分析和预测提供支持和保障。大数据技术的应用是挖掘和分析与网络舆情相关的数据，并将监控的目标时间推进到敏感信息网络通信的早期阶段。通过建立的模型，模拟实际的网络舆论演化过程，实现网络舆情预测。

舆情系统使用业界领先的大数据基础设施平台存储大量非结构化数据，并通过高效的算法分析模块从丰富的数据集中提取有价值的信息，并从庞大的数据世界中发现事件的趋势。概括了舆论的倾向。掌握公众的态度和情感，充分发挥政府对热点事件的洞察力，收集品牌，口碑，竞争对手等情报，帮助用户找到不满的全过程，追踪不满，了解公众的发展意见。

大数据的收集和处理是整个舆论分析服务的基础。掌握数据捕获和抒情解释的能力，通过加工实现数据的增值是舆情分析的基本技能。社交情感系统采用分布式数据采集系统，收集微博，微信，知乎，豆瓣，贴吧，天涯等社交平台上的数据，高效，准确，实时。

如何分析和解释复杂的大数据是舆情系统的关键。数据分析模式是否科学将直接影响数据分析的质量，也决定舆情信息的价值。基于数据分析，可以提取独特和高质量的想法，并找到更符合凌乱数据背后的客户要求的有价值的信息。这是大数据时代最大的变数。社交情感分析系统基于计算机文本信息识别技术，如文本分类，聚类和观点偏好识别。数据挖掘技术是核心，应用了不同的数据建模，包括关联规则，序列模式，频繁序列和决策树分类，神经元网络，模糊聚类，异常检测等数据挖掘算法，结合相应的数据可视化方法，实现对舆情数据的分析和预测。