大資料情緒分析，如何提取情緒以及使用什麼樣的工具

輿情分析方法

1.熱分析方法

熱度分析法是通過統計該話題的社會討論次數和數量來了解公眾對某一特定話題的關注度和態度。 這種方法通常使用各種資料探勘工具，例如自然語言處理技術和機器學習演算法進行定量分析。 這種方法的優點是可以快速掌握話題的熱度，但其侷限性在於不能直接判斷公眾的態度，只能通過間接手段進行推測。

2. 情緒分析

情感分析是一種自然語言處理技術，可以通過識別文字中的情感詞彙來分析文字中包含的情感傾向。 這種方法通常通過分析**舉報**、社交**、微博等渠道的文字情緒來分析。 情緒分析的結果可以很容易地以圖表和圖形的形式呈現，直觀地表明公眾對該主題的情緒傾向。

這種方法的優點是可以更好地理解公眾的態度和情緒，但它的侷限性是它只能分析文字，如果涉及的資訊是**或**，則影響情緒分析的結果。

3. 網路調查法

線上調查是了解公眾態度和情緒的可靠方式。 調查可以通過問卷調查或社會民意調查來實施。 這種方法的優點是可以更準確地反映公眾的態度和情緒，但它的侷限性是可能會出現抽樣誤差和樣本偏差，儘管這些問題可以通過選擇更具代表性的樣本來解決。

四、專家分析

專家分析是通過要求相關領域的專家對主題進行分析來完成的，以了解公眾對主題的態度和情緒。 這種方法通常可以以座談會、研討會等形式進行。 這種方法的優點是專家具有豐富的知識和經驗，能夠更準確地分析資訊，但其侷限性是容易受到專家方法的影響。

5. 輿情分析工具

以微商智慧型為例，是一款具有自主智財權的大資料情感分析和網路輿情監測平台，引入人工智慧、自然語言處理、資料探勘、機器學習等先進技術，可以全方位、多維度地分析挖掘各類網路資料， 並提供多樣化的資料展示和分析服務。通過對大範圍的網路資料進行真實、全面、快速的情緒分析，幫助客戶實現對網路輿情的實時監控和分析。

首先，大資料時代的輿論量巨大，來源眾多。 輿論情緒分析僅靠人工資料難以量化，工作量大。

西英輿情分析系統可實現以下功能：

1、能對輿情資訊（包括熱點、負面、區域等）進行分類判斷，及時預警、科學分析（時間節點分析、圖表分析、報告分析等），協助建立預警機制，為決策提供科學依據。 企業購買輿情監測系統已經是常態，許多輿情危機的出現將直接影響企業的形象、經濟利益、產品推廣等。

2、內建資料模型知識庫（資料分析方法庫）由多個成熟的模型（資料演算法）（維穩、公安、環保、交通、醫療、教育、衛生等）和技術文件組成，可拼接整合到模型中，相互介紹和無縫引用。

3、實時展示分析引擎域、屬性、專案、日誌、倉儲及統計圖表資訊，異常情況系統傳送預警。 實時顯示詳細的系統執行日誌，包括任務執行時間、文字處理時間、儲存狀態、知識庫匹配、引擎資料庫狀態等。

大資料時代的網路輿情引導與分析方法如下：

1、通過相關樣本資料庫，匹配需要監控的網頁模板，設定為監控資料來源;

二是應用爬蟲抓取資料，儲存在本地，然後進行資料淨化和簡要分析;

3.使用簡單的圖表模板和文字描述來呈現監測和分析的結果。 早期的網路輿情引導和監測方法存在一些固有的問題，如：一是由於處理能力有限，只能抽取部分樣本進行監測，無法避免意外誤差; 其次，文字分析演算法的準確性、監測物件與系統模板的匹配程度、資料的淨化程度、分析演算法對最終監測結果的準確性具有決定性影響，系統誤差是無法避免的。

四、輿論引導分析主體要學會充分利用大資料探勘系統、大資料輿情監測管理系統中的安特方軟體，從網路輿情資訊的收集和提取，到話題的發現和跟蹤、態度傾向的分析、 進而生成多份文件的自動彙總，為網路輿情安全評估提供輿情資訊的獲取和分析的有效方法。然而，由於“輿論”本身具有“社會”特徵，所以數字、**等資訊背後的實體，就是生活在現實社會中的廣大眾生。 傳統的社會輿論調查方法除了從純技術角度對輿論進行定量調查外，還有助於實現對社會綜合輿情的全面、立體、動態透析。

資料分析——資料的核心是發現價值，而資料控制的核心是分析，這是大資料實踐研究最關鍵的部分，尤其是對於傳統的非結構化資料。 運營商可以利用自身在網路平台運營方面的優勢，開發大資料在網路優化中的應用，提高運營商在企業和個人使用者中的影響力。

借助專業的輿情分析系統平台，如微商資訊：

1.自動識別金鑰、敏感資訊、負面資訊等資訊2.全面和全面的分析

支援輿情傳播過程中對**、**、關鍵傳播節點和傳播溯源進行自動挖掘，分析傳播量和網民情緒態度，便於把握輿情發展脈絡，取得有效進展。

3.自動生成統計分析報告