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传统数据分析技术有助于舆论分析

发布时间:2021-05-04 15:20:20 所属栏目:动态 来源:互联网
导读:首先,让我们看看传统的数据分析过程:数据收集、数据清理、数据转换、数据挖掘、模型评估和可视化。 由于舆情分析的时效性,需要从互联网上实时收集数据。分析结果需要实时输出和呈现,整个数据挖掘过程需要穿插在整个信息流中。 舆情信息流进入数据分析系统

首先,让我们看看传统的数据分析过程:数据收集、数据清理、数据转换、数据挖掘、模型评估和可视化。

由于舆情分析的时效性,需要从互联网上实时收集数据。分析结果需要实时输出和呈现,整个数据挖掘过程需要穿插在整个信息流中。

舆情信息流进入数据分析系统后,通过ETL对标准化数据进行处理,然后进入数据挖掘过程,利用各种机器学习算法模型进行分析和评估。

数据挖掘后,它们以实时数据分析的形式呈现给用户。

此外,整个数据分析系统需要具有动态干预功能,以确保数据挖掘规则和机器学习模型的一致性。与传统数据分析的静态过程相比,舆情数据的分析和挖掘是一个不间断的、实时的过程。

新的数据分析技术为舆论分析带来了新的发展

随着自媒体的发展和网络传播速度的提高,网络舆情的热度持续发酵。舆情分析SaaS产品可以帮助政府和企业更快地构建自己的舆情分析系统,快速进入舆情分析市场。

传统舆情分析的场景和模式相对单一,而网络舆情分析对精准度的要求更高,并且个性化程度也越来越高。在SaaS产品的标准模型下,针对不同行业、不同场景实现基于平台的精细化操作变得越来越重要。

实时数据大屏

随着数据可视化技术的发展,近年来,大型数据屏幕越来越流行,尤其是在数据监视方面,引起了政府和企业的关注。大型数据屏幕的最大功能之一是实时数据,及时预测和快速响应。

人工智能深度分析

近年来,随着人工智能的快速发展,各种技术框架和分析方法应运而生,为舆情分析和挖掘提供了新技术、新方法和新工具。

通过人工智能技术,不仅限于分词、实体识别、情感判断、关键字提取等基本文本分析,还可以进行主动事件发现、智能预警预测、智能信息检索等。

同时,人工智能技术的发展加速了机器学习(深度学习)模型算法的工程实现。新的机器学习(深度学习)模型和算法可以替代民意服务中的大量人工部分。

(编辑:衡阳站长网)

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