网络舆情大数据要怎么进行分析？

网络舆情大数据要根据信息导向和主流价值观进行分析。

具体上讲，舆情监测是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题监测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。

需要舆情分析可以联系上海蜜度，新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，724小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过14亿条数据。

深入分析舆情的处理方法：

1做好基础工作，全面搜集舆情信息

所谓“兵马未动、粮草先行”，要想深度分析舆情，就需要搜集足够的舆情信息和舆情材料作为网络舆情分析工作的基础，这也是其中的重要环节。只有拥有全面的舆情材料，才能对舆情有一个全面了解，也才能够进行深入细致的分析。

通过识微科技可免费试用的舆情监测系统，可支持关键词、定向监测两种方式，对全网进行覆盖采集，获取最全面、多样的舆情信息。对于互联网当中大量歪曲事实、不合实际的信息可自动识别、智能剔除，以保证后续舆情分析研判的正确合理。

2重视舆情信息的时效性和系统性

网络舆论环境纷繁复杂，处在动态变化中，舆情的滋生与传播速度快到令人咋舌，而相关舆信息分布于事件产生发展的各个阶段，为此也就需要实时且持续关注事件相关信息，将有助于提升舆情分析研判的质量。

通过舆情监测系统，可支持全网舆情实时监测，724小时监测机制，在发现舆情的同时自动分析舆情，包括舆情的来源、传播路径、传播媒体、影响地域、舆论聚焦、舆情情感倾向等等，以及从点到面、从表层到内涵、从问题到建议的纵深分析，揭示舆情事件的内在本质和规律，为解决问题、引导网络舆情提供决策参考。

3注重趋势预测

舆情深度分析除了给人呈现当下的舆情状态之外，一个更重要的目的是要能够对舆情事件的发展进行科学推测，从而提出相关意见建议。通过掌握舆情事件的“昨天”与“今天”，发现舆情事件的发展变化，从而合理推断舆情事件的“明天”。

通过识微科技可免费试用的舆情监测系统，可实时追踪舆情事件的发展变化趋势，分析舆情事件生命周期阶段以及各阶段的热点话题，自动生成舆情分析统计图表、简报，帮助用户掌握舆情事件的内容本质，揭示舆情事件的变化趋势，预测网民关注趋势，预测事件发展走向。

舆情分析师很具有挑战性的职业，是当前网络社会智能制造产业发展和数字化人才培养的需要。

网络舆情分析师属于舆情管理范畴，而现实上，舆情管理也不是一门单一的学科，它跨越了社会学、新闻与传播学、政府管理学、公共关系学，计算机信息科学等等多个学科。在实际的工作上又涉及到意识形态管理、社情民意管理、舆论宣传管理、网信安全管理、品牌声誉管理多个领域，已经成为我们非常重要的工作，相关人才队伍的建设也越来越重要。所以舆情分析师需要成系统的学习，真正意义上掌握舆情分析的能力，具有职业化标准和技能。

舆情分析师首先要进行系统的学习，推荐2023年最新课程内容：1．中国舆情发展演变史综述2 全球视野下的网络意识形态博弈3．新时代舆情与网络舆情理论4．舆情事件中的舆论引导方法与处置策略5．舆情前置风险分析与评估办法6．舆情危机管理机制设计与治理7  危机应对中如何及时把握逆转机遇的策略8 解构情报学在舆论管理中的基础应用9 高级舆情分析师的综合能力与素养10 解析网络舆情“五大报告”编写实务11 媒体公关高层策略研究及应用实务12．案例推演及舆情数据的价值挖掘……

推荐培训机构：中正舆情机构是国内首批成立的专业化舆情研究智库机构,十多年来专注于大数据分析、网络舆论分析、舆情风险管理、舆情危机处理、舆情人才培养及网络舆情分析师职业标准建设。为顺应新时代新阶段的发展要求，提升各系统、各单位的管理者及从业者在舆情分析、研判、应对、处置与治理工作等方面的能力，从2021年开始至今已举办多期网络舆情分析师职业技能培训班，2023年计划继续开设6个班。高校教授、业内实战专家、权威媒体专家进行授课，课程体系设计严格按照职业化的标准。

完成学习课程后，将统一组织学员参加工业与信息技术考试管理中心举行的职业技能等级评价考试，考试通过者可获得该中心颁发的《网络舆情分析师（中、高级）职业技能等级证书》，证书可作为掌握舆情工作技能的凭证，也可作为各单位优选舆情管理人才的参考依据。

网络舆情热点分析办法

1舆情来源分析：为了能够了解舆情的滋生渠道，第一时间发现和干预舆情，对舆情来源进行分析必不可少。通过识微商情网络舆情分析平台进行全网舆情监测收集的同时，可同步溯源分析，帮助用户掌握舆情发布的第一来源渠道，从而及时干预和引导，防止舆情危机发生。

2舆情传播路径分析：为了能够掌握当下的舆情现状，方便下一步采取舆情应对措施，这个时候就需要进行舆情传播路径分析。通过网络舆情分析平台可实现舆情的自动追踪，帮助用户了解舆情的整体传播现状，需要从哪些渠道进行舆情干预处理。

3舆情传播声量分析：当舆情滋生后，就需要对舆情进行评估，以合理安排舆情应对工作。而通常情况下，就是对舆情传播的声量进行分析。借助网络舆情分析平台，可自动统计舆情在传播过程中的转载数、评论数、发布平台数等。

4舆情传播地域分析：为了能够从整体上了解和掌握舆情带来的影响，舆情传播地域分析同样重要。借助网络舆情分析平台识微商情，可对不同地域的舆情传播声量大小、舆论聚焦集中地、不同地域网民的关注点进行分析等。

5滋生话题分析：为了能够科学分析舆情热点事件所带来的影响，就需要对衍生话题进行分析。利用网络舆情分析平台，可对舆情传播各阶段的热点话题进行分析，并使用多个分析项快速了解舆情事件。

6舆情情感倾向分析：不论是对于企业还是各级政府部门来说，舆情滋生后，最重要的就是及时处理负面舆情，将危机造成的影响带来的损失最小化。利用网络舆情分析平台，可对网民和媒体的正面、负面、中立等舆情信息进行准确识别分析，并提供舆情预警通知，便于用户有针对性的进行引导处理。

7舆情发展趋势分析：此外，使用识微商情网络舆情分析平台，还可实时监测分析舆情的发展变化趋势，以便于用户掌握舆情发展的脉络，做出有效的预测，防止二次或次生舆情的滋生。

由于舆情数据存在于互联网的海量文本数据之中，所以进行舆情数据分析，主要用到的是文本分析的方法。因为文本数据通常是非结构化的，在拿到文本数据之后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据，才能进一步对其进行完整、系统的处理分析，提炼出有意义的部分。

大数据舆情分析方法

1数据采集

明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道采集数据。

2文本清洗和预处理

文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码进行预处理。

3分词

在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。因此，在基于算法和中文词库建成分词系统后，还需要不断通过训练来提升分词的效果，如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况，算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。

4词频和关键词

词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，一个词在文本中出现的频次越高，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。

5语义网络分析

语义网络分析是指筛选统计出高频词以后，以高频词两两之间的共现关系为基础，将词与词之间的关系进行数值化处理，再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图，可以直观的对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。

6情感分析

情感分析，主要是分析具有情感成分词汇的情感极性（即情感的正性、中性、负性）和情感强烈程度，然后计算出每个语句的总值，判定其情感类别。还可以综合全文本中所有语句，判定总舆情数据样本的整体情感倾向。

清博舆情系统对信息智能处理用了：中文分词技术、自然语言处理技术、中文信息处理技术、自动对信息进行智能清洗、关键词提取聚类统计、语义分析情感研判、相似性判断等，会对抓取的文章通过自然语言处理等技术进行文本分析，将文章的情感属性分为正面、中立、负面三个维度；技术后台有一个庞大的舆情情感词库，根据文章中敏感词语出现的频次、位置等维度进行综合的评估，依据正负面情感词库、大量的文档语料库及特殊的句法分析，先判断文章中每句话的情感倾向性是积极的正面、消极的负面或是纯叙述的中性，并赋予分值。最后以所有句子的情感值综合计算结果作为该文章的最终情感值，情感分值按区间分为正面、负面、中性。