大数据分析一般用什么工具分析？

　　大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

　　大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

　　一、Hadoop

　　Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

　　Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop

是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop

还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

　　

　　Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

　　1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

　　2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

　　3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

　　4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

　　Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如

C++。

　　二、HPCC

　　HPCC，High Performance Computing and

Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

　　

　　该项目主要由五部分组成：

　　1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

　　2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

　　3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

　　4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动;

　　5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

　　三、Storm

　　Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。

　　

　　Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

　　Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、

ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

　　四、Apache Drill

　　为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为"Drill"的开源项目。Apache

Drill 实现了Google’s Dremel。"Drill"已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

　　

　　该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel

Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而"Drill"将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

　　"Drill"项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android

Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

　　通过开发"Drill"Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

　　五、RapidMiner

　　RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。

　　RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

　　

　　功能和特点

　　免费提供数据挖掘技术和库;100%用Java代码(可运行在操作系统);数据挖掘过程简单，强大和直观;内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程;可以用简单脚本语言自动进行大规模进程;多层次的数据视图，确保有效和透明的数据;图形用户界面的互动原型;命令行(批处理模式)自动大规模应用;Java

API(应用编程接口);简单的插件和推广机制;强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模;400多个数据挖掘运营商支持;耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

　　RapidMiner的局限性;RapidMiner 在行数方面存在大小限制;对于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件资源。

　　六、Pentaho BI

　　Pentaho BI 平台不同于传统的BI

产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

　　

　　Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI

套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI

平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI

平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过

J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。

Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

　　Pentaho

SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的

Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为

Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

　　Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

　　Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE

服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

　　七、Druid

　　Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

　　

　　八、Ambari

　　大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

　　1、提供Hadoop集群

　　Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

　　Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

　　2、管理Hadoop集群

　　Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

　　3、监视Hadoop集群

　　Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

　　

　　九、Spark

　　大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data

processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

　　

　　十、Tableau Public

　　1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具

　　这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau

Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

　　2、Tableau Public的使用

　　您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau

Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

　　3、Tableau Public的限制

　　所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

　　十一、OpenRefine

　　1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

　　以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

　　2、OpenRefine的使用

　　清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

　　3、OpenRefine的局限性

　　Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

　　十二、KNIME

　　1、什么是KNIME - 数据分析工具

　　KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

　　2、KNIME的用途

　　不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R

。

　　3、KNIME的限制

　　数据可视化不佳

　　十三、Google Fusion Tables

　　1、什么是Google Fusion Tables

　　对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google

Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

　　2、使用Google Fusion Tables

　　在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

　　3、Google Fusion Tables的限制

　　表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

　　十四、NodeXL

　　1、什么是NodeXL

　　它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

　　2、NodeXL的用途

　　这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

　　数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel

2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek

net，UCINet dl，GraphML和边缘列表。

　　3、NodeXL的局限性

　　您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

　　十五、Wolfram Alpha

　　1、什么是Wolfram Alpha

　　它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

　　2、Wolfram Alpha的使用

　　是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

　　3、Wolfram Alpha的局限性

　　Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问

　　十六、Google搜索运营商

　　1、什么是Google搜索运营商

　　它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

　　2、Google搜索运算符的使用

　　更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

　　十七、Excel解算器

　　1、什么是Excel解算器

　　Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft

Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

　　2、求解器的使用

　　Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

　　3、求解器的局限性

　　不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

　　十八、Dataiku DSS

　　1、什么是Dataiku DSS

　　这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

　　2、Dataiku DSS的使用

　　Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

　　3、Dataiku DSS的局限性

　　有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

　　以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

　　1、前端展现

　　用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

　　用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft

Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

　　国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

　　2、数据仓库

　　有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

　　3、数据集市

　　有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

以下以语义特征为例：

机器学习基于语义特征的情感分析

基于语义特征的情感分析先人已有研究，可以通过情感词典匹配来做，但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。 

以本人参与的一个项目为主，总结下相关技术点。 

背景是：分析用户评论感情色彩是积极还是消极，即是褒还是贬。

具体步骤为： 

1有监督的人工给文本标注类标签。如有5000条评论数据，我们给其中的1000条标为积极的，再选1000条标为消极的，积极和消极就是所谓的类标签。 

2选择特征。从积极的评论数据中按词来选择积极的所有特征。同理，从消极的评论数据中按词来选择消极的所有特征。如“这款游戏非常好玩”->”这款”->“游戏”->”非常”->”好玩”，分为四个特征词，也可以采用双词搭配，“这个游戏”和“非常好玩”作为特征。 

3特征降维，减少特征的数量。如上“这个游戏非常好玩”中的“这个游戏”没有必要作为特征，因为“好玩”或“非常好玩”已经决定了评论是积极的。 

4将语料文本变成使用特征表示。 

5统计所有特征出现的次数，并按倒序排序。 

6从以上结果中选出排序最靠前的一些特征作为最终的评判特征。 

7使用训练数据根据特征训练分类算法，得到分类器。 

8用测试数据检测分类器的准确度。 

我们将数据分为两部分：开发集、测试集。用开发集的数据训练分类算法得到分类器；再用分类器对测试集里的数据进行分类，给出分类预测得到的标签；对比分类标签和人工标注得到的标签的差异，计算出准确度。

初恋，顾名思义是说，人的爱情萌发的最初部分。也可以说是人第一次尝到“情”的滋味，不一定是真正的爱情。比如一个人喜欢上另一个人，他不一定要爱她，但是他对她的喜欢是独一无二不能被别人轻易替代的。初恋的发生和年纪没有关系，无论是少年还是老年都可能有初恋。

基本介绍 中文名 ：初恋 阶段1 ：爱慕意识阶段 阶段2 ：具有初恋行为的阶段 属于 ：刻骨铭心的，是单纯的爱 早恋,特征,阶段,爱慕意识,具有初恋行为,调查结果,社会影响,教育引导, 早恋 很多人把少男少女的相互爱慕之情叫“早恋”，其实这是一个尴尬的字眼，因为它不科学。少男少女的爱慕之情应该叫初恋。初恋是无可非议的，初恋是人生第一朵绽开的鲜花，如初升的朝阳一样美好。一个身心健全的人，平心而论，谁没有过少年时初恋的美好回忆。 初恋是刻骨铭心的，是单纯的爱，纯洁的爱。有人会为初恋去力争到底，有人是迫不得已地离开。其实是放不下的感情。每个人都会回忆自己的初恋。 特征 1少男少女的初恋是情的“萌生”，不是 的本身，它往往是单方面的、心理上的、感情上的爱恋，是纯洁的心理之恋。这心理之恋往往带有浓厚的幻想色彩，具有不现实性和脆弱性。它像是一场有趣的游戏，给人留下的是亲切的甜蜜的回忆。 2有人说，爱情不仅是对异性的肉体的追求，而且在更大程度上是人类在精神上亲近的需要。而少男少女的初恋几乎完全是精神需要的追求。正如歌德所说的，道德纯洁的少男少女的初恋，“永远趋向崇高的目的”。 3少男少女的初恋是以异性的自然吸引为基础而产生的最纯洁、最真挚的感情，它不含有任何杂念。这种爱是不自觉的，却是真诚的，感 彩十分丰富，它不考虑各种各样社会因素，是两性之间最自然的爱恋。 中学生（有少部分高年级小学生）对异性的恋又是比较朦胧的，受对异性的好奇心驱使。这种自然的爱恋的流露，过了少年期再也不会出现。所以，人们把少男少女的初恋又称为“一过性”的爱与恋。 阶段 有人把少男少女初恋的发生和发展过程划分为两个阶段。 爱慕意识 在这个阶段，对异性的爱是悄悄地发生，悄悄地进行，是默默地爱，或称为“暗恋”。在这个阶段里，他们喜欢观察异性同学，愿意接触异性同学，但又由于害羞，总要回避异性同学。所以便把对异性的爱深深埋藏在心底，不轻易流露。甚至直到毕业分手也不向对方流露真情。 具有初恋行为 是由爱慕意识发展到具有初恋行为的阶段。这阶段的特点是双方愿意或默许发展更加亲密的异性关系。如果说第一阶段具有“单相思”的味道，第二阶段就带有“心心相印”的意思。这时男女同学之间不再是青梅竹马“两小无猜”的关系了。 在国小高年级和国中低年级的学生中，已有人不满足于同性朋友的友谊了，开始渴望和追求得到异性朋友的友谊。 据美国1972年统计，男生初恋12岁以前已占17%，13岁平均占18%。女生初恋者12岁以前占7%，13岁占12%，15岁占21%。 据我国的调查，1400名中学生，交了恋爱朋友的有104人，其中男生有36名，女生有68名。在我国，情窦初开期基本上在十四五岁，这个时候正好是国中二、三年级。 在11所学校进行的调查表明，中学是初恋的高峰，一个是在初二、初三，一个是在高三时期。初三这个高峰期要比高三的高峰期来得要猛些，蔓延得要快些。 从另一调查中看到，初一时，初恋者占班级学生的4．43%，初二时占8．19%，初三时占12．99%，高一时占27．26%，高二时占13．38%，高三时占36．23%。这个数字告诉我们，学生随年龄的增长初恋人数也在增加。因此，不管在“开放”还是“封闭”的国家，都不赞成学业尚未完成、经济尚未独立、身体发育还不够健全的少男少女谈恋爱。并且人们都在探讨如何解决生理和心理发展的必然结果与“不赞成”中小学生谈恋爱的矛盾。 调查结果 从当前世界的一些地区来看，由于人们生活水平的不断提高，少男少女的营养状况普遍比五、六十年代好，因此中小学生的身高、体重增长得比较快，性成熟的时间也提前了。 日本东京都养护教谕会调查发现，现在的国小6年级女生初潮率占65%，而她们的母亲在6年级时只占7%。6年级女生与其母亲的年龄差是25年，说明在25年间猛增了58%。 在我国，1963年至1964年北京的调查表明：女生月经初潮平均为145岁；而最近成都市教育局中学政治思想教育研究小组对部分中学生进行调查，女生月经初潮年龄大约从11岁到14岁，而12岁、13岁最多。男生出现第二性征的年龄大约从12岁到15岁、16岁，14岁为最多。都比60年代普遍提前一年至一年半。 现代家庭又比较注意智力投资，中小学生的知识视野普遍在扩大，大量的并非针对中小学生的刊物、言情小说及反映恋爱的**、电视和爱情歌曲等在学生中公开而广泛地流行。当代世界的图书、刊物、广播、**、电视相当普及，在这些小说、戏剧、诗歌、歌曲、美术作品、摄影照片、画片中，性 量在大大地增加，这些都对少男少女的性意识的发展，起著推波助澜的作用。 初恋总是随着生理和心理的发展而发展的，它绝不会离开生理和心理发展阶段，而出现“早恋”的。应该说，初恋是随着生理、心理发展的步伐，正点到达的。 社会影响 解决矛盾的关键在于家庭和学校、父母和教师正确的教育和引导。首先要求学生的家长和教师，对少男少女的初恋要有个正确的认识。寻求友谊是少男少女普遍性的心理特征，是由生理和心理发展而引发的一种既合“情”又合“理”的现象。因此，不能把少男少女稍有接触或接触频繁，就说他们在搞对象，更不能嘲之为乱搞和作风不正派。 心理学家认为，初恋是走向成熟的一个标志。他们说，一般在12岁到14岁学生开始步入青年期，这是学生性的成熟期。第二性征出现促使了学生的心理巨变，寻求友谊和接近异性的欲望在萌芽、在发展，应该说是可喜可贺之事。教师和家长有了这样的认识，才能给学生以正确的指导。 对学生中出现的初恋意识和行为，家长和教师一要表示理解，不能用蔑视的口吻讲话。二要为学生保守心灵的“秘密”。学生的初恋不大怕教师知道，倒是怕家长知道。为了教育效果，不宜“扩散”。老师要为学生“保密”。如果需请家长配合教育，也只能正面地向家长介绍中小学生普遍的情况和问题。三要防止伤害学生的自尊心，千万不能针对某学生初恋问题进行班级讨论。四要尊重学生人格，不能厌弃和歧视有初恋意识和行为的学生，不能采取“孤立”政策对学生施加压力。“孤立”的结果会使学生更加感到心理上的“孤寂”，从而，需要寻求更多的慰藉，使初恋的双方结合更加紧密，原本不明朗的关系，可能明朗和公开化，并以一种十分顽强的方式抵抗著教师和家长所施加的压力。其结果是激起学生的逆返心理和强烈的对立情绪，不利于教育。 教育引导 为了更好地教育学生，家长和教师要了解研究学生。学生初恋意识一旦产生总要在心理上反映出来的。国外性心理学家说，这时的女孩喜欢打扮，男生突然爱整洁，注意起外表美，男生在女生面前表现得特别好；他们愿意接近异性又有点害羞，上课时思想不集中，性格活泼开朗的人会突然变得沉静，豁达的人会变得古怪；两人电话、通信往来频繁，对集体，特别对同性朋友的交往趋于冷淡。 教师和家长要善于分析研究学生初恋动态，找出它的规律性。比如，俄罗斯发现七、八年级学生，美国和日本发现国中二、三年级学生的初恋者，多半是好学生。男生往往是比较高大的、强健的、正直的优等生。女生往往是文雅的、活泼的、漂亮的、品学兼优的学生。那些平时沉默寡言弱小的男女生则很少滑入爱池。然而，在高中阶段初恋者，往往是学习成绩差的学生和缺乏家庭温暖的学生，因为他们更需要别人的同情、理解，更容易追求异性的安慰和温存。总之，只有深入地研究学生，才能了解学生；只有了解学生，才能更好地教育学生。 初恋的教育，并不是限制同学间接触的教育，相反倒要多鼓励学生去交往。因为追求交往，向往初恋是少男少女心理发展的必然。 这必然一是出于好奇心。少男少女的探秘心理与求知欲，使他们想尝试自己从未接触过的事物。据苏联心理学者调查，中小学生初恋者几乎都是出于想尝试一下与异 往的体验。据美国教育工作者统计，中小学生的初恋者90%提到渴望了解异性同学。我国在对37位14岁至18岁的初恋者提问中，有35位提到：想见识见识这到底是怎么回事。 二是出于需要。据前苏联心理学者调查发现，大多数初恋者提到，在生活和学习中他们需要伙伴和情侣。据美国统计，中小学生的初恋者75%提及到在生活中他们怕孤独，需要同情和异性朋友的信任和理解。在中国，调查的37名初恋者中有28人提到了孤独和需要理解。 可是，由于他们从来不接近异性，因此一旦被异性理解，就不仅仅是理解的问题了，很容易进入初恋的情网。因此，教育家认为，进行初恋教育的一个重要途径是要扩大学生的交往。美国教育工作者说，男女生广泛的交往，同性知识教育一样，可以冲淡学生对异性的神秘感。英国一位教师说，有些家长和教师竭力地回避爱与性，实际上是回避不了的。回避的结果反而会给爱和性蒙上了神秘的面纱，这种神秘反而成了诱导学生探求神秘的动力。相反，让男女学生在学习和游戏中频繁交往，倒能使他们的异性观念淡化。在交往过程中，人们又主张集体交往更为适宜。因为集体化既可以促使少男少女相互了解，又防止过早“对象化”。 初恋教育，不管西方还是东方，不管资本主义社会还是社会主义社会，都认为要从道德、教育着手。因为爱情的特征不仅仅是肉体的吸引，不仅仅是智力的一般发展，而且在很大程度上还是人的道德和心理的发展，是情感和审美的发展。苏霍姆林斯基说：“爱情是道德的精华；一个人缺乏健全的道德根基，就不会有高尚的情恋。”高尚的情恋的培育又必须从道德教育抓起。学生具有心灵美，他们对另一个人的依恋才会建筑在道德的基础之上。只有这样，理智才能帮助情感，纯洁情感，给情感增添道德力量，才能从道德上使内心活动变得高尚。 从道德教育着手，就是要教育学生懂得爱情就是一个新的道德生活领域，不能片面地看待爱情，认为爱情只有欢乐和喜悦。爱情包含着严肃的道德责任。因此，教师和家长要教育学生懂得，中小学生是承担不了这些义务和责任的。因此，要用理智来约束自己、克制自己。如果心中已经有恋情的萌芽，要把它珍藏在心底，到需要的时刻才让它萌发。总之，从道德教育抓起，就是“让道德的成熟走在性成熟的前面”，以德制情。

http://minieastdaycom/bdmip/180414224336264html

在这篇文章中，主要介绍的内容有：

1、将单词转换为特征向量

2、TF-IDF计算单词关联度

文本的预处理和分词。

如何将单词等分类数据转成为数值格式，以方便我们后面使用机器学习来训练模型。

一、将单词转换为特征向量

词袋模型(bag-of-words model)：将文本以数值特征向量的形式来表示。主要通过两个步骤来实现词袋模型：

1、为整个文档集(包含了许多的文档)上的每个单词创建一个唯一的标记。

2、为每个文档构建一个特征向量，主要包含每个单词在文档上的出现次数。

注意：由于每个文档中出现的单词数量只是整个文档集中很少的一部分，因此会有很多的单词没有出现过，就会被标记为0。所以，特征向量中大多数的元素就会为0，就会产生稀疏矩阵。

下面通过sklearn的CountVectorizer来实现一个词袋模型，将文档转换成为特征向量

通过countvocabulary_我们可以看出每个单词所对应的索引位置，每一个句子都是由一个6维的特征向量所组成。其中，第一列的索引为0，对应单词"and"，"and"在第一和二条句子中没有出现过，所以为0，在第三条句子中出现过一些，所以为1。特征向量中的值也被称为原始词频(raw term frequency)简写为tf(t,d)，表示在文档d中词汇t的出现次数。

注意：在上面词袋模型中，我们是使用单个的单词来构建词向量，这样的序列被称为1元组(1-gram)或单元组(unigram)模型。除了一元组以外，我们还可以构建n元组(n-gram)。n元组模型中的n取值与特定的应用场景有关，如在反垃圾邮件中，n的值为3或4的n元组可以获得比较好的效果。下面举例说明一下n元组，如在"the weather is sweet"这句话中，

1元组："the"、"weather"、"is"、"sweet"。

2元组："the weather"、"weather is"、"is sweet"。

在sklearn中，可以设置CountVecorizer中的ngram_range参数来构建不同的n元组模型，默认ngram_range=(1,1)。

sklearn通过CountVecorizer构建2元组

二、TF-IDF计算单词关联度

在使用上面的方法来构建词向量的时候可能会遇到一个问题：一个单词在不同类型的文档中都出现，这种类型的单词其实是不具备文档类型的区分能力。我们通过TF-IDF算法来构建词向量，从而来克服这个问题。

词频-逆文档频率(TF-IDF，term frequency-inverse document frequency)：tf-idf可以定义为词频×逆文档频率

其中tf(t,d)表示单词t在文档d中的出现次数，idf(t,d)为逆文档频率，计算公式如下

其中，nd表示文档的总数，df(t,d)表示包含单词t的文档d的数量。分母中加入常数1，是为了防止df(t,d)=0的情况，导致分母为0。取log的目的是保证当df(t,d)很小的时候，不会导致idf(t,d)过大。

通过sklearn的TfidfTransformer和CountVectorizer来计算tf-idf

可以发现"is"(第二列)和"the"(第六列)，它们在三个句子中都出现过，它们对于文档的分类所提供的信息并不会很多，所以它们的tf-idf的值相对来说都是比较小的。

注意：sklearn中的TfidfTransformer的TF-IDF的计算与我们上面所定义TF-IDF的公式有所不同,sklearn的TF-IDF计算公式

通常在计算TF-IDF之前，会对原始词频tf(t,d)做归一化处理，TfidfTransformer是直接对tf-idf做归一化。TfidfTransformer默认使用L2归一化，它通过与一个未归一化特征向量L2范数的比值，使得返回向量的长度为1，计算公式如下：

下面通过一个例子来说明sklearn中的TfidfTransformer的tf-idf的计算过程，以上面的第一句话"The sun is shining"为例子

1、计算原始词频

a、单词所对应的下标

b、计算第三句话的原始词频tf(t,d)

c、计算逆文档频率idf(t,d)

注意：其他的词在计算tf-idf都是0，因为原始词频为0，所以就不需要计算idf了，log是以自然数e为底。

d、计算tf-idf

所以，第一个句子的tf-idf特征向量为[0,1,129,129,0,1,0]

e、tf-idf的L2归一化

百度文心一言是一款基于人工智能技术的短文本情感分析产品，它能够针对输入的短文本，分析出其中蕴含的情感，并给出相应的情感标签和分值。文心一言可以帮助用户更好地理解和处理短文本信息，并为企业提供情感分析类的数据支持，促进决策的准确性和效率。

一、更加准确的情感分析。文心一言不仅能够高度自适应，精准分析自然语言，还能够识别语境，抓住写作的情感、倾向以及沟通目的。采用更先进的算法和技术，让情感识别更为准确可信，提升应用的实用价值。

二、更丰富的应用场景

我期望文心一言能够应用于更广泛的场景，包括但不限于社交媒体、舆情监测、新闻报道、广告营销、客户服务等领域。例如，可以结合社交媒体的实时数据，实现更全面的舆情监测和反馈。还可以为广告商提供更精准的广告投放策略，提高广告投放的效果和ROI。期望文心一言可以通过与其他工具和产品的结合，为更多行业解决情感分析及管理问题。

三、更完善的应用支持

百度文心不停完善产品本身和其应用生态，进一步提高用户体验和应用效果。具体来说，文心一言需要提供更加丰富、灵活的情感分析API，同时为开发者提供更完善的文档和技术支持。

此外，还需要不断完善产品的用户界面和易用性，方便非技术人员使用。根据用户反馈，及时更新算法、修复漏洞，优化集成流程，达到更好的用户体验。

在不断变化的市场环境下，情感分析类技术正在逐渐成为企业决策的重要组成部分。文心一言作为其中的佼佼者之一，必将不懈努力，积极应对市场变化，以先进的技术为基础，为用户和企业提供更加优质的情感分析服务

人工智能在匹配合适的伴侣方面可以提供一些辅助，但在实际操作中仍存在一些挑战和限制。

人工智能可以利用算法和数据分析来帮助筛选和匹配潜在的伴侣，根据个人的兴趣、偏好、价值观和人格特征等方面进行匹配。它可以分析大量的数据，从中找到潜在的共同点和匹配度高的候选伴侣。

然而，需要注意以下几点：

1主观因素的复杂性：伴侣选择是一个非常主观的过程，涉及到人类情感、化学反应和互动的复杂性。虽然人工智能可以考虑一些基本的匹配标准，但它难以全面理解和模拟人类的情感和感知。

2数据的局限性：人工智能的匹配结果依赖于可用的数据。如果数据集不够全面、准确或代表性，匹配结果可能不够准确或完善。此外，人工智能也可能受到数据偏见的影响，导致倾向性的匹配结果。

3个人化需求的复杂性：每个人对于理想伴侣的需求和期望都可能不同。人工智能可能难以完全捕捉到个人化的偏好和需求，因为这些因素常常是复杂而多样的。

4尽管人工智能可以提供一些辅助，但伴侣选择最终仍需要个人的主观判断和实际交流。人们仍然需要通过亲自交流、相互了解和建立关系来决定是否适合彼此。

总之，人工智能可以作为一个工具来辅助伴侣匹配，但它并不能完全取代人类的判断和决策能力。最终的伴侣选择仍然需要人类的情感、经验和直觉的参与。