python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结

题主是否想询问“python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论？”python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论具体如下：

1、数据质量对结果影响较大，收集到的评论数据的质量和数量都会对模型的结果产生影响。在实际应用中，如果数据质量较低或者数量不足，可能需要使用数据增强或者其他方法来提高数据质量和数量。

2、神经网络模型的设计和调参对结果影响较大，选择合适的神经网络模型、优化算法和参数对结果的影响非常重要。在实际应用中，需要根据具体场景和需求，选择适合的神经网络模型，并对模型的参数进行调整和优化。

3、情感分析的准确率不够高，虽然使用循环神经网络进行情感分析可以得到不错的结果，但是仍存在一定的误差和不确定性。在实际应用中，可能需要考虑其他方法来提高情感分析的准确率和稳定性。

近日，大数据应用与服务提供商“数说故事”发布了旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品：数说立方。该产品为数据分析师，特别是进行文本大数据挖掘的分析师，提供全新的优质BI体验。

当前，数据逐渐在企业端扮演着仪表盘、方向盘、发动机的三重角色。开放的互联网为企业进行市场、品牌研究，消费者洞察、营销传播研究提供了丰富的数据源，同时也给数据分析师们带来了难题。第一，数据量巨大，已经超过了单机Excel等工具的能力范围；第二，目前主流的BI产品主要支持对结构化数据的分析，互联网大数据基本上是非结构化的，文本的数据。数据分析需要多道工序环环相扣紧密配合，从数据采集、数据清洗、数据建模、量化分析、可视化等，是一个复杂且繁重的过程。在海量的数据基数下，处理的难度被指数级的放大。这对于分析师来说简直就是噩梦。

数说立方为文本大数据分析师量身定制，它的背后是一个海量计算平台，创造式地搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统，解决海量文本数据挖掘的难题。

分布式搜索引擎使得数说立方可以像普通搜索引擎一样，通过各种关键词组合条件筛选，快速定位和过滤文本数据。

语义分析引擎标配了文本分析师必备的情感分析、实体识别、语言消歧、文本分类聚类等自然语言处理算法。

实时数据可视化引擎使得分析师可以第一时间获得数据的可视化反馈，快速动态调整定义、模型等前序参数。三者搭配，为分析师提供颠覆式的海量文本数据实时可视化处理平台。

数说立方追求分析师的极致体验。它的本质是一个BI产品，它拥有基础的数据布尔查询、OLAP、可视化。面对海量非结构化数据，实现“秒级响应”和“简单操作”。量级上亿数据也要求秒级响应，轻点图表即可追溯到原始数据，文本挖掘算法成为标配。除此之外，数说立方还配备亿级Socia人群洞察数据库，支持全网实时数据源的无缝接入，是一个完整的互联网大数据洞察平台。

数说故事联合创始人郭怡适博士表示，数说立方从产品团队启动到发布10版本，仅用了一个多月的时间。这完全取决于数说故事在海量数据处理、文本数据挖掘和数据可视化的长期技术积累。“数说立方一开始是为了服务我们内部的数据分析师。面对海量文本数据，分析师们捉襟见肘，由于缺乏适合的工具，很多时候还需要寻求程序员的支撑，反复沟通带来了时间和精力的巨大损耗“。“以往想要对提及“圣诞节”，并且抱怨“没有礼物”的所有微博用户进行人群洞察，分析不同城市、不同年龄、不同性别的用户消费偏好，一个完整的流程一般需要一两天甚至一周的时间，而在数说立方上面，仅需要几个简单的Query即可完成“。“我们要解放数据分析师，让分析师将更多的智慧投入到数据的洞察中”。

目前数说立方10将采用邀请制的方式，向数据分析师开放免费试用，用户可联系客服获取试用权限。

除了数说立方之外，数说故事在春节前还将陆续推出另外两款重量级数据产品——“数说聚合”和“数说雷达”。前者解决企业获取数据的问题，提供统一的互联网数据API；后者网罗互联网上关于一个企业、品牌的所有可见数据，帮助企业快速搭建外部大数据平台。这三款产品，从数据源、数据分析、到数据展示形成完整的闭环将为企业提供一站式的互联网数据快速解决方案。

大数据领域的课程涵盖了广泛的主题和技术，以下是一些常见的大数据课程：

数据科学导论：介绍数据科学的基本概念、原理和方法论，包括数据收集、数据处理、数据分析和数据可视化等内容。

数据挖掘与机器学习：介绍数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，包括聚类、分类、回归、决策树、支持向量机、神经网络等技术。

大数据分析与处理：学习大数据处理的基本概念和技术，包括分布式计算、大规模数据存储和处理、并行计算等内容，涉及工具和框架如Hadoop、Spark等。

数据可视化：学习如何将数据以图表、图形和可视化方式呈现，以便更好地理解和传达数据的洞察和信息。

数据库管理与数据仓库：学习数据库的基本原理、SQL查询、数据建模和数据仓库设计等内容，以支持大规模数据存储和管理。

自然语言处理与文本挖掘：学习处理和分析大规模文本数据的技术，包括文本预处理、情感分析、文本分类、信息提取等。

数据安全与隐私：学习保护大数据的安全和隐私的方法和技术，包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等内容。

数据科学实践和项目：通过实践项目，学习将数据科学技术应用于实际问题，包括数据收集、数据清洗、特征工程、模型建立和评估等环节。

数据伦理与法律：学习关于数据使用、共享和隐私保护的道德和法律问题，了解相关法规和规范。

数据分析案例研究：通过分析真实的大数据案例，学习如何应用数据分析技术解决实际问题，并理解数据分析在不同领域的应用。

这些课程通常在数据科学、计算机科学、信息技术、统计学和相关领域的大学和研究机构中开设。课程内容和深度可能会根据学校和课程设置有所不同。

          毕业十年来，我基本都在房地产上下行业摸爬滚打，虽然今年整个房地产行业及建筑工程行业不景气，时时暴雷，我也因此失了业，但我们都知道：行业的不同，所需的技能也不同，所谓隔行如隔山，任何一个行业的”老师傅“都不敢轻易换行，否则从零开始，更加迷茫。

          所以，我就以自己所在的房地产行业来说说它注重什么样的技能？

          首先，专业知识技能：房地产行业是一个综合性的系统性的时效性的行业，所以，进入此行业的先决条件就是具备基本的专业知识技能，后期随着工作经验的积累和跳槽方向的确定，更注重成熟科学的专业知识技能。

          什么是专业知识技能？比如你在工程部，你需要专业的工程技术经验和先进的施工管理方法，善于发现乙方施工过程中存在的问题，并及时督促其整改或提出更加合理的方案；比如你在成本部，你需要专业的成本管控技能和现场签证管理方法，使得整个工程能在目标成本范围内最大效益的实施，并且乙方不会因预算、合同外等各种因素停工。

            其次，对外协调技能：房地产行业是一个资金、资源密集型行业，所以协调各方资源（尤其是政府资源和供方资源），合理利用资金，最大保障项目是重中之重，而相关职能部门一般除具备专业知识外，对外协调技能也特别注重。

            什么是对外协调技能？比如你在投资部，你就要时时关注项目所在地的政府部门动向，住建部商务部等还需保持沟通和进一步的当面交流，尤其现在地产资金短缺，一般土地招拍挂成本大于政府勾地，所以优秀的对外协调技能可以在项目前期为公司省下一大笔； 比如你在财务部，你就要时时盯着各大银行和债券信托保险等多种融资平台，现今的地产项目自始至终都在为钱发愁，巧妇难为无米之炊，能对外协调好资金方资源并最大限度的低成本融资是行业的翘首。

               最后，材料整合技能：现在top50的地产公司基本都是总公司+分公司的组织框架，所以良好的各项材料汇总整合技能是汇报工作的杀手锏，因为总部领导第一眼要求的就是材料，能让他满意的材料。俗话说做得好不如说得好，说得好不如写得好。材料整合技能就体现在写得好这块。

               什么是材料整合技能比如你在销售部，除了你的销售数据要亮眼外，其余的汇报材料一定要干净整洁、抓住重点，ppt要各取所长、简约漂亮，图表要有的放矢、趋势上涨。比如你在招采部，你的标书报告要重点突出、成本突出、中标突出，文字要多但不杂，要精但不少，供方的合同条款要细，更要有突发情况的应对措施及复盘经验总结。

                  ps：其实喝酒也是地产工程行业一项注重的加分技能，酒桌不朋友，有时候喝酒能解决许多其他方法都不能处理的问题。

先说大数据时代舆情数量庞大，来源众多，网站信源也很多。舆情情感分析单纯依靠人工数据难以量化，工程量大，借助舆情分析平台是不错的选择。

西盈舆情分析系统可以实现以下功能：

1、可以做到对舆情信息的分类研判（包括舆情的热点、负面、地域等）、及时预警、科学的分析（时间节点分析、图表分析、报告分析等）以及辅助建立预警机制，提供科学的决策依据。企业购买舆情监测系统已经是常态了，很多舆情危机的出现都会读直接影响企业的形象、经济利益、产品的推广等等。

2、内置数据模型知识库（数据分析方法库），由若干成熟的模型（数据算法）（维稳、治安、环保、交通运输、医疗、教育、卫生等）的代码和技术文档构成，并能够进行模型的拼接，引入和相互无缝引用。

3、实时显示分析引擎领域、属性、项目、日志、入库和统计图表信息，异常情况系统发出警示。实时显示目前系统运行详细日志，包括任务运行时间、文本处理时间、入库情况、知识库匹配情况、引擎数据库状态等。