大数据舆情分析
网络舆情大数据分析揭示舆论走向与影响力
网络舆情大数据分析揭示舆论走向与影响力在当今数字化时代，信息的传播和舆论的形成已趋向于网络化，网络舆情对于社会稳定和发展起着至关重要的作用。
通过对网络舆情进行大数据分析，不仅可以揭示舆论走向，还可以评估和分析舆论的影响力。
本文将从网络舆情大数据分析的概念、方法与工具，以及其在揭示舆论走向和影响力方面的应用进行探讨。
第一部分：网络舆情大数据分析网络舆情大数据分析是指基于互联网和社交媒体等渠道收集与分析大量的数据，从而揭示舆论动态、评估舆论倾向，并对舆情发展趋势做出预测。
其分析方法主要包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等环节。
数据采集是指收集网络上与特定话题相关的用户言论、评论、转发等信息，以构建数据集。
数据清洗则是对采集到的数据进行预处理，去除噪声和无效信息。
数据挖掘是通过应用机器学习和数据挖掘算法，从庞大的数据中提取有用的信息和模式。
最后，通过数据可视化的手段将分析结果以可视化的方式展现出来，以便更直观地理解和分析。
第二部分：网络舆情分析工具与技术网络舆情大数据分析需要借助各种工具和技术来实现。
目前，常用的网络舆情分析工具包括社交媒体监测软件、数据挖掘软件和可视化工具等。
社交媒体监测软件能够自动收集与特定话题相关的信息，并进行关键词提取和情感分析等处理。
数据挖掘软件则可以应用机器学习算法，识别出舆情中的热点问题、关键人物和意见领袖等。
而可视化工具可以将舆情分析结果以图表、地图等形式进行展示，更加直观地了解舆论走向和影响力。
第三部分：揭示舆论走向的网络舆情大数据分析网络舆情大数据分析可以揭示舆论走向，即对舆论的动态变化和演变趋势进行分析。
通过对用户态度、情感倾向以及关键词的提取和分析，可以判断出舆论的正面、负面或中性倾向。
同时，对特定事件的舆论发展过程进行把握，可以预测和分析未来的舆情走向。
例如，在政治选举中，通过对网络舆情大数据进行分析，可以揭示出选民的倾向和态度，为候选人制定相关策略提供重要参考。
基于大数据的舆情分析与舆情监测系统设计
基于大数据的舆情分析与舆情监测系统设计随着互联网的快速发展，社交媒体平台和网络论坛等线上舆论空间成为人们交流观点、传播信息的重要渠道。
在这个信息时代，舆情分析与舆情监测系统的设计变得愈加重要。
本文将基于大数据技术，探讨如何设计一套高效的舆情分析与舆情监测系统。
1. 系统概述舆情分析与舆情监测系统旨在通过大数据技术，对海量网络数据进行收集、整理和处理，为用户提供准确、实时的舆情分析和舆情监测服务。
该系统主要包括数据采集模块、数据处理模块、舆情分析模块和可视化展示模块。
2. 数据采集模块数据采集模块是舆情分析与舆情监测系统的基础，需要收集海量、多样化的网络数据，包括社交媒体平台、新闻网站、论坛等各种互联网渠道的数据。
为了提高数据采集的效率和准确性，可以采用网络爬虫技术，通过分布式爬虫在多个节点同时进行数据抓取。
此外，为了确保数据的完整性和真实性，可以引入用户反馈机制，鼓励用户参与数据标注和验证，以建立可信的数据源。
3. 数据处理模块数据处理模块对采集到的原始数据进行清洗、去重和整合，以提高数据质量和准确性。
在数据清洗阶段，可以使用自然语言处理技术进行文本预处理，去除噪声数据、停用词和特殊符号，并进行分词、词性标注等操作。
为了实现数据的高效管理和存储，可以采用分布式数据库和NoSQL技术，搭建数据存储和查询系统。
这样可以满足系统对大规模数据的快速访问和查询需求。
4. 舆情分析模块舆情分析模块是整个系统的核心，它利用大数据挖掘和机器学习技术，对清洗和整理后的数据进行情感分析、话题聚类、事件检测等操作，以从海量数据中发现和挖掘有价值的信息。
情感分析可以通过文本挖掘技术，识别和分类文本的情感极性，判断用户对特定话题的态度和情感倾向。
话题聚类可以将相关的文章、帖子和评论进行聚类，以发现热点话题和主要讨论方向。
事件检测可以识别和跟踪与特定事件相关的网络信息，以跟踪事件的发展和舆论动态。
为了提高舆情分析的准确性和效率，可以采用机器学习算法，训练模型以自动识别情感和话题，并利用增量式学习技术，实现模型的持续优化和更新。
大数据与网络舆情分析研究报告
大数据与网络舆情分析研究报告在当今数字化的时代，互联网已经成为人们获取信息、表达观点和交流互动的重要平台。
随着网络的普及和社交媒体的兴起，网络舆情的影响力日益凸显。
大数据技术的发展为网络舆情分析提供了强大的支持，使我们能够更全面、深入地了解公众的意见和情绪。
一、大数据在网络舆情分析中的重要性大数据的特点在于其海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低。
这些特点使得大数据在网络舆情分析中具有不可替代的作用。
首先，大数据能够提供全面的舆情数据。
通过收集和整合来自各种网络平台的信息，包括社交媒体、新闻网站、论坛等，我们可以获得更广泛的公众意见和话题讨论。
其次，大数据能够实现实时监测。
网络舆情的发展变化迅速，实时的数据采集和分析可以帮助我们及时掌握舆情的动态，做出快速响应。
再者，大数据有助于发现潜在的舆情趋势。
通过对大量数据的挖掘和分析，可以发现一些隐藏在表面之下的规律和趋势，为预测舆情走向提供依据。
二、网络舆情的特点与传播机制网络舆情具有以下几个显著特点：一是传播速度快。
信息在网络上可以瞬间传播到全球各地，一个热点事件可能在短时间内引发广泛的关注和讨论。
二是传播范围广。
网络突破了地域和时间的限制，使得舆情能够在不同的地区和群体中迅速扩散。
三是参与主体多元化。
任何人都可以在网络上发表自己的观点和看法，舆情的来源非常广泛。
网络舆情的传播机制主要包括以下几个方面：首先是信息源的发布。
某个事件或话题的出现成为舆情的起点。
其次是社交媒体的推动。
社交媒体平台上的用户通过转发、评论等方式加速了舆情的传播。
再者是意见领袖的引导。
一些具有较高影响力和权威性的个人或组织的观点往往能够影响公众的看法。
三、大数据时代网络舆情分析的方法与技术在大数据时代，网络舆情分析主要采用以下方法和技术：数据采集技术，包括网络爬虫、API 接口等，用于获取各种网络平台上的舆情数据。
数据预处理技术，对采集到的数据进行清洗、去噪、分类等处理，以提高数据质量。
如何利用大数据进行舆情分析
如何利用大数据进行舆情分析随着信息技术的飞速发展，特别是互联网的普及，大数据的产生和应用已经成为现代社会的重要组成部分。
在这个背景下，舆情分析作为一种新兴的研究领域，受到了越来越多的关注。
舆情分析是指通过对社会公众意见和态度的搜集与分析，以了解公众对某一事件、某个人物或某一组织的看法。
本文将探讨如何利用大数据进行舆情分析，从数据的获取、处理和分析到结果的应用等方面进行详细阐述。
一、大数据在舆情分析中的重要性随着社交媒体和在线论坛的盛行，公众表达意见的渠道日益增多，大量的数据涌现出来。
这些数据不仅包括文字信息，还有图片、视频等多种形式。
大数据的特点主要体现在以下几个方面：海量性：每天产生的信息量巨大，包括社交网络、新闻网站、博客等各类平台上发表的内容。
多样性：信息来源及其表现形式极其丰富，各种格式的信息可以用于舆情分析。
实时性：社交媒体和新闻的快速传播使得舆情发展的动态变化可以被及时捕捉，提供了实时分析的可能性。
价值性：通过对这些海量信息进行处理，可以提取出有价值的信息，从而辅助决策。
因此，运用大数据技术对舆情进行全面、深入的分析对于理解公众心理、制定更有效的政策和营销策略非常重要。
二、舆情数据的获取在进行舆情分析之前，首先要明确所需的数据来源。
常见的数据来源包括：社交媒体：如微博、微信、Facebook、Twitter等，这些平台是用户言论最集中、更新最快的地方。
新闻网站：传统媒体与新兴媒体结合，可以获得专业记者写作的报道和评论。
问答社区：如知乎、Yahoo Answers等用户提问与回答的平台，反映了公众对某一问题或事件的真实想法。
博客和论坛：个人博客和讨论论坛聚焦特定兴趣群体，可以获得比较深入和专业化的意见。
抓取这些数据时，可以使用网络爬虫技术进行定向抓取，同时也要遵循相关法律法规，以保护用户隐私。
三、数据预处理获取到海量数据之后，需要对数据进行预处理，以便为后续的分析做好准备。
预处理一般包括以下几个步骤：数据清洗：去除无效或重复的数据，包括广告、垃圾信息等。
大数据在网络舆情分析中的应用
大数据在网络舆情分析中的应用随着信息技术的发展和互联网的普及，网络舆情已经成为社会关注的热点。
在这个信息爆炸的时代，舆情事件的传播速度和影响范围大大增加。
如何有效地监测、分析与应对这些舆情，成为政府、媒体和企业亟待解决的问题。
大数据作为一种新兴的技术，赋予网络舆情分析新的动力。
本文将着重探讨大数据在网络舆情分析中的应用，分析其技术特点、实施方法与实际案例，提出未来的发展方向。
大数据与网络舆情分析首先，我们需要明确什么是大数据以及网络舆情。
大数据是指无法用传统的数据处理软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，这些数据具有海量、多样、高速、真实性与价值密度等特点。
网络舆情则是指在网络空间中，人们对特定事件、人物或问题所表现出的意见和情感。
随着社交媒体和在线论坛的兴起，网络舆情的形成变得空前复杂。
人们在不同的平台上发表自己的看法，形成多维度的意见链。
这使得仅靠传统的质性研究方法难以对网络舆情进行全面而系统的分析。
因此，将大数据技术引入到舆情分析中至关重要。
大数据在网络舆情分析中的技术应用数据采集数据采集是舆情分析的重要环节。
通过爬虫技术等手段，可以迅速抓取社交媒体、新闻网站和论坛等多个渠道的数据。
这些数据不仅包括文字，图像和视频等多种形态也是获取的重要部分。
例如，通过API接口获取Twitter或微信公众平台的数据，可以准确掌握用户的评论与转发情况，从而为后续的分析提供基础。
数据存储与管理面对海量的数据，如何存储和管理成为了一项挑战。
传统的关系型数据库往往无法承载这样的数据量。
因此，许多机构开始使用Hadoop、Spark等分布式存储和处理框架。
这些框架能够支持海量数据存储，并快速进行并行计算，从而提高数据处理效率。
数据清洗在众多来源的数据中，常常存在噪声和冗余信息。
只有经过清洗后，才能保证数据的准确性和有效性。
利用文本处理技术，可以识别并去除无关信息，例如重复评论、垃圾信息以及非结构化文本中的干扰元素。
如何利用大数据进行舆情分析
如何利用大数据进行舆情分析随着互联网和社交媒体的迅猛发展，人们在网络上可以自由地表达自己的观点和情感。
这使得舆情分析成为了企业和政府管理的重要手段之一。
而大数据技术的兴起，为舆情分析提供了更加全面、准确和高效的方法。
本文将介绍如何利用大数据进行舆情分析，并探讨其在不同领域中的应用。
什么是舆情分析舆情分析是指通过对网络上公众意见和情感的收集、整理和分析，了解社会各界对某一话题、事件或主体的态度和看法。
舆情分析可以帮助企业和政府了解公众对其产品、服务、政策等方面的评价，从而及时调整策略，树立良好的形象。
大数据在舆情分析中的作用大数据技术能够帮助舆情分析从以下几个方面实现更加全面、准确和高效的分析：数据收集大数据技术能够实时收集并整合来自各种渠道（如社交媒体平台、新闻网站、论坛等）的海量数据，包括用户发布的文本、图片、视频等信息。
利用自然语言处理和机器学习等技术，可以对这些数据进行自动化处理，提取其中的关键信息。
情感分析通过利用自然语言处理技术，可以对大量文本数据进行情感分析，即判断文本中表达出来的情感是正面、负面还是中性。
情感分析对于舆情分析来说至关重要，它可以帮助我们了解公众对某一话题或事件的态度和观点。
主题挖掘大数据技术可以帮助我们从海量数据中挖掘出隐藏在其中的主题。
通过对文本进行内容聚类、关键词提取等操作，可以帮助我们了解公众关注的焦点是什么，以及不同主题之间的关联程度。
实时监测利用大数据技术，我们可以实时监测公众对某一事件或主体的态度和看法。
通过建立实时监测系统，我们可以及时获取最新的舆情信息，并根据需要调整策略。
大数据在不同领域的应用案例政府舆情分析政府部门可以利用大数据进行舆情分析，了解公众对其政策、决策和工作安排等方面的看法。
通过对大量社交媒体数据和新闻报道进行分析，政府可以及时获取到公众意见，并作出相应调整。
企业品牌管理企业需要关注公众对其产品和服务的评价，以及竞争对手的动态。
利用大数据进行舆情分析，企业可以全面了解消费者对其品牌的认知和评价，并根据需要采取措施改善产品或服务质量。
如何利用大数据进行舆情分析
如何利用大数据进行舆情分析大数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色，其应用领域之一就是舆情分析。
舆情分析是指通过对大量的网络信息、媒体报道、社交媒体内容等进行收集、整理、分析和挖掘，以获取对某一特定话题、事件或对象在公众舆论中的态度、情绪和趋势的研究和分析。
利用大数据进行舆情分析可以帮助政府、企业、机构等更好地了解社会舆论动向，及时发现和解决问题，制定更科学的决策。
那么，如何利用大数据进行舆情分析呢？下面将从数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面进行探讨。
首先，数据收集是进行舆情分析的第一步。
在利用大数据进行舆情分析时，需要收集各种来源的数据，包括但不限于新闻报道、社交媒体内容、论坛帖子、博客文章等。
这些数据来源广泛，涵盖了不同渠道和平台上的信息，可以全面地反映公众舆论的多样性和复杂性。
为了更好地进行舆情分析，可以利用网络爬虫技术对互联网上的信息进行抓取和提取，建立起庞大的数据集。
其次，数据清洗是数据分析的基础。
在收集到大量的数据后，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、筛选异常值等操作，以保证数据的完整性和可靠性。
此外，还需要对数据进行标准化和格式化处理，使得数据能够被更好地分析和挖掘。
接着，数据分析是舆情分析的核心环节。
通过对清洗后的数据进行分析，可以发现数据之间的关联性和规律性，揭示舆情背后的信息和趋势。
数据分析可以采用各种统计分析方法和机器学习算法，如情感分析、主题模型、文本挖掘等，从而深入挖掘数据中蕴含的有用信息。
通过数据分析，可以了解公众对某一事件或话题的态度、情绪和观点，为后续的决策提供参考依据。
最后，数据可视化是将数据分析结果呈现出来的重要手段。
数据可视化可以将抽象的数据信息转化为直观的图表、图像或地图等形式，使得人们能够更直观地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、matplotlib等，可以根据需要选择合适的工具进行数据可视化。
大数据对于舆情分析的意义与作用
大数据对于舆情分析的意义与作用随着千禧年后互联网的快速发展和大数据技术的出现，舆情分析逐渐被广泛应用于政府、企事业单位以及社会组织的管理和决策过程中。
大数据不仅为舆情分析提供了更为丰富的数据来源，而且为舆情分析带来了更为科学、高效的分析手段和决策支持。
本文将从几个方面详细探讨大数据对于舆情分析的意义和作用。
一、丰富舆情数据来源，提高分析效率在传统的舆情分析中，研究员们所依据的数据主要来源于报刊媒体、电视台等传统的媒体平台，其收集和分析的方法显得单一而低效。
而随着社交媒体、博客等新媒体的兴起，以及互联网的不断发展，大量的用户数据也被轻松地获取并带来了丰富多样的数据来源。
通过大数据技术可以快速地对这些数据进行采集、存储和分析，使分析效率得到了极大的提升。
此外，利用大数据技术也能够从更广泛的视角、更全面的维度去观察舆情，为舆情分析提供更为全面和准确的依据。
二、深入挖掘舆情数据，提高信息精度大数据技术可以帮助舆情分析研究员对于复杂的、多元的舆情事件进行深入挖掘和分析，从而更准确地把握舆情的发展趋势。
例如，在大数据技术的支持下，可以快速采集哪些话题被提及得最多，在哪些区域讨论度高等数据和信息。
由此可以快速分析出舆情动态，发现一些潜伏的重要信息。
而且，基于大数据分析的舆情研究不仅可以进行模式识别和数据挖掘，还可以采用情感分析、主题分析、网络分析以及人工智能等多种分析手段，从不同的角度、不同的维度去解读舆情数据，大大提高了信息精度。
三、实现舆情即时预警和精细化管理传统舆情分析由于受到数据来源上的限制，通常需要花费大量的时间和精力去收集和整理数据，从而无法做到实时性。
而利用大数据技术所收集的数据是大规模、多维、高实时的，可以实现舆情即时预警和迅速响应。
借助互联网和大数据技术，可以快速了解用户的舆情需求，及时为用户提供需要的资源和反馈，并通过大数据分析进行精细化管理，提升舆情应对的效率和准确性。
四、拓展舆情分析应用场景大数据技术的应用不仅拓展了舆情分析的数据来源和信息精度，同时也拓展了应用场景。
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中国电信上海公司
2014年4月
1
01
舆情监测产品背景
02
舆情监测产品及服务介绍
03
舆情服务用户分析
04
舆情监测产品功能模块
05
运维管理
2
产品背景
官员实名微博
中共新疆阿克苏地区地委书记 黄三平开了第一个实名微博， 粉丝数至今达23万。
十八大代表议题 微博是网络问策问需 关注民生的重要平台
政务监管：监测地方政务执行情况
治安司法：公检法领域舆情监测
反腐倡廉：对贪腐现象、反腐工作相 关舆情的监测
13
典型的政府客户需求案例
上海市松江区人民政府
提供完整舆情平台和舆情监控平台账号，无需架设任何硬件设备和网络环境，亦无需配备操 作人员和值班人员；
可随时登录平台了解舆情状况，追踪舆情事件，制作舆情简报； 一旦发生紧急负面舆情事件，舆情监控中心的值班人员及时通知用户。
……
18th
我们的
十八大
3
背景介绍－舆情与社会化媒体
舆情变化
负面新闻监测->品牌口碑形象， 影响力评估与分析，商业情报……
长度
服务的变化
舆情分析不同于舆情监 测，除了信息监测收集 ，更是为客户在经营各 个环节提供有效全面的 咨询分析服务。
负面新闻-> 评论，口碑，热点，商业信息……
关注点变化
传统媒体-> 社会化媒体……
当日舆情统计
热点标签发现 新闻邮件发送
19
舆情管理 平台体验 -舆情管理
舆情详情展示 监测项维护 舆情处理 舆情导出
20
舆情报告 平台体验 -舆情报告
个性化舆情报告 多角度舆情分析
Word版舆情报告 方便下载
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事件分析 平台体验 -事件分析
1
2
1，事件舆情列表
2，事件走势时光轴
启动中纪委检查部网站
王歧山强调：重要舆情早 发现早报告早处置。
2011.4
2012.11
喜迎十八大 坚持新闻立博，时效性有所突破 实现观点强博，影响力获得提升 善用网言网语，互动性拉近距离
2012.11
2012.11
政务微博 大批公职人员在入驻新 浪微博，仅一年就认证 1654名官员微博。
2013.9
分布式大数据存储能 力 自主研发的分布式非 结构化数据存储与抓 取技术，实现了对大 数据的聚合
技术优势：
Spider
高性能数据采集 支持广泛数据源 配置、管理工具 丰富的APIs ……
Egg
支持非结构化、 结构化数据存储、 访问 高性能、分布式 提供APIs ……
Scholar
高性能自然语言 处理 文本数据挖掘 提供标准及改进 算法、模型 ……
舆情市场政策背景
建立了以法规为主体的互联网政策框架体系，并在多个文件中明确指出要重视舆 情，跟踪舆情，引导舆情
《国务院办公厅关于印发当前政 府信息公开重点工作安排的通知 》（国办〔2013〕73号）
规范信息发布，做好解读工作……要密切跟踪舆情，针 对出现质疑的情形，及时准确发布权威信息，做好对公众 关切的回应工作。
舆论热点推荐
可以对热点事件在网络的传播路径和舆论走势进行 分析，深度解读舆论热点。
消费者行为研究
研究和分析消费者心理、消费行为、市场趋势等。
敏感话题预警
个性化预警，邮件、短信、客户端、电话等多种通 报方式，协助用户及时掌控关键舆情信息。
行业动态采集
及时掌握行业关联的新政策、新模式、新技术、 新产品等维度趋势信息。
通过对消费者反馈、体验、真实需求等信息的获 取，深度挖掘消费者心声。
民声收集与分析
以社交媒体为核心，密切关注民声民意，全面及时 收集，科学分析判断，提升基层政府机构应对舆情 的管理分析能力和网络执政水平。
竞争对手分析
采集竞争对手品牌与产品信息，及时掌握竞品 产品、服务、运营、市场活动等维度实时动态。
SNS
对微博等社会化媒体进行深度 数据采集和分析，自动识别微博内 容语义正负面，聚合并关联舆情事 件，分析舆情热点，生成事件跟踪， 舆情扩散路径监测，舆情参与者分 析等特色功能。
可定制
定制深度爬取指定网站，突出 本地舆情、重点舆情，并配置事件 追踪、关键词查阅、语义倾向分析 等功能，满足个性化监测需求。
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政府舆情分类监控
以监测政府舆情为宗旨，通过监测社会媒体、自媒体对热点事件的曝光、反馈、评论以及政府职 能涉及的政务处理、治安司法、社会民生、经济等领域内容，建立从全程全网覆盖的舆情监测管 控体系，提高地方政府舆情管控能力。
政府舆情的分类监测范围
应急管理：监测突发事件 经济企业：经济调控、地方经济领域舆 情监测 社会民生：对社会管理、公共服务、民 生情况进行监测 教育文化：科教文卫领域舆情监测
热点舆情
舆情检索
舆情处理
模型 维护
文本挖掘
机器学习
商业智能
汉语处理
汉语情感 色彩分析
推荐引擎
智能分 析引擎
新闻审 核与管 理 搜索引 擎管理 与配置
新闻 采集
广告 过滤
敏感 信息 过滤
数据备份与 安全
存贮空 间扩展
数据维护 搜索引擎
分布式数据库
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首页 平台体验 -首页
热点舆情发现 热点新闻自动标签分 类
《关于2013年深化经济体制改革 重点工作意见的通知》（ 国发〔 2013〕20号）
要注重政策宣传和舆情引导，及时回应社会关切，为改 革创造良好的舆论氛围和社会环境。
国务院国有资产监督管理委员会 令第31号《中央企业应急管理暂 行办法》
中央企业应当做好突发事件的报告、处置和善后工作， 做好突发事件的舆情监测、信息披露、新闻危机处置。
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舆情预警
对舆情量突增预警 对高危舆情预警 对历史事件复发预警 系统预警 弹框预警 邮件预警
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01
舆情监测产品背景
02
舆情监测产品及服务介绍
03
舆情服务用户分析
04 05
舆情监测产品功能模块
运维管理
26
运维管理内容
运维服务内容
平台优化及升级 日常巡检 热线电话支持 传真和电子邮件 定期进行平台功能、性能检测及软件系统升级 每天对平台及客户使用情况进行巡检，包括设备的工作状况、操作系统补丁的情况、系统服务日志监察。 保障平台正常运行。 我们提供7*24电话热线支持服务 对于非紧急问题,用户可以通过传真或电子邮件的方式向我们申请技术支持服务,我们在接到用户的申请 后,在一个工作日内通过必要的方式给予回复。 当发生的问题造成用户无法正常使用系统，而且在远程无法解决的情况下，公司将派遣技术服务人员到 用户现场进行现场服务。
服务质量、服务满意度、最终用户分析
16
01
舆情监测产品背景
02
舆情监测产品及服务介绍
03
舆情服务用户分析
04 05
舆情监测产品功能模块
运维管理
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逻辑架构图
社会化媒体 监控工具 平台 维护 舆情分类 内容 管理 舆情聚类
社会化媒体监控 数据传输服务
平台维护
……
应用形态
区域分类
舆情去重
定时报告
…… 信息分析 用户行为 分析
政府-> 政府和企业
社会化媒体形态
数据来源的变化
受众的变化
互联网舆情的重要性 • • • 社会化媒体改变讯息传播的方式，使得网络的自发舆论成为社会舆 论的主要形式 社会化媒体产生的海量异构数据对舆情分析与管理进出了挑战，大 数据要求舆情系统的建设从集约化取代分散建设 互联网舆情监控已经成为企业把握舆情动向、了解竞争对手、市场 行情获取的不可或缺的手段
4
01
舆情监测产品背景
02
舆情监测产品及服务介绍
03
舆情服务用户分析
04 05
舆情监测产品功能模块
运维管理
5
产品简介
产品定义
上海电信舆情监测服务，是一个能够提供对互联网中涌现的各类舆情进行智能监测，同时对监 测到的数据进行细化分析的工具。不同于市面上其它厂商提供的舆情监测软件或解决方案，上海电信 舆情服务是一个基于云的服务，所有的舆情信息，分析结果都保存在云端，用户无需部署任何硬件环 境，即可通过浏览器、手机等形式访问到其所关心的信息。
营销跟踪：监测营销活动反馈。
竞争对手：监测对手动态。
竞品反馈：监测用户在使用对手产品或 服务过程中的感受。
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行业分析
快消行业
品牌美誉度、产品营销、竞品分析、用户分析
餐饮、商业连锁
服务质量、服务满意度、最终用户分析
3C数码
品牌美誉度、竞品分析、用户使用反馈
汽车
品牌美誉度、竞品分析、用户使用反馈
教育医疗
获取信息不及时 •信息获取不及时，无法及时开展舆情处 理，对政府部门舆情工作负面影响大
获取信息不精准 •网络信息内容复杂、无效信息多，需花 费大量时间、人力进行鉴别，严重影响 政府舆情工作的效率
市场现有服务不到位 •单一的报告、工具、软件或单一领域的 监控都无法适应政府/央企对于舆情管控 的需求
11
信息处理
网站 微博 论坛
海量数据存储 报告与数据挖掘
信息采集
定制 数据源
多终端展现形式
舆情监测管理
数据库
更多定制应用
上海电信舆情服务平台
•完善的舆情信息定 义、监测与处理功 能 •报表、报告、数据 挖掘功能 •舆情信息检索、推 送等功能 •…… •热点发现、事件 监测 •完备的系统控制 、安全管理 •高性能、易扩展 的系统架构 •……