舆情系统大数据分析案例

本篇文章给大家分享舆情系统大数据分析案例，以及舆情系统大数据分析案例对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、分享5个经典的数据可视化大屏应用案例
• 2、如何监测分析网络舆情信息?鹰眼舆情分析系统平台解决方案
• 3、基于大数据的舆情分析系统架构-架构篇
• 4、在大数据时代,网络舆情的大趋势?
• 5、互联网大数据在舆情方面的应用有哪些?
• 6、AI舆情分析之如何分析文章是正面的还是负面的

分享5个经典的数据可视化大屏应用案例

1、接下来，我们探索五个经典数据可视化大屏应用案例。首先，***行政案件大数据分析系统，通过结案特征、当事人分析、实效分析、管辖改革成效等维度，对案件数量、增幅、变化趋势、结构方式、矛盾化解情况、重点质效指标、舆情热点案件、败诉案件等进行全面解读，实现案件大数据的全方位分析。

2、数据可视化的案例有手机信号塔世界地图、2024年火星任务宣传片、2020年自动驾驶汽车技术报告、塑料垃圾污染、贫困侵蚀全球等。手机信号塔世界地图 这是一张令人瞠目结舌的4000万个蜂窝塔数据可视化案例。这张交互式地图以OpenCelliD为基础，是目前与电信相关的数据可视化图中，最精确的、公开的数据来源之一。

3、案例一：《传染病史可视化》以3D疾病插图呈现人类历史上所有已知的流行病事件。图标信息包含疾病名称、死亡人数和发生日期。插图大小与死亡人数成正比，直观揭示数据。案例二：陨石撞击地球分布图与时间线可视化，以新潮方式展示每年陨石撞击情况。峰值比较与最大陨石大小展示，适合太空和天文学爱好者。

4、城市数据可视化是将城市生活的复杂性转化为直观信息的过程，通过展示大数据在不同领域的应用，以提升公众对城市环境的理解和参与。以下精选的十个案例展示了城市数据可视化的独特魅力。

5、通过输入城市名称，用户可以查看特定区域的飞行模式。这种可视化方法以直观的方式呈现了敏感数据，有助于公众更好地理解监视活动。案例三：租还是买？面对购房决策，Mike Bostock、Shan Carter和Archie Tse开发了一个预算计算器，以可视化方式帮助潜在买家做出选择。

如何监测分析网络舆情信息?鹰眼舆情分析系统平台解决方案

1、全网搜集：利用鹰眼大数据舆情分析系统平台，可以轻松搜集到与单位相关的舆情信息。该系统覆盖了社交平台、舆情网站、互动社区、公众号等多种渠道。 精准监测分析：通过设定关键词，系统能够自动进行信息分类和分析，并监测和预警与热点事件相关的讨论，包括相关网站和论坛等。

2、首先，鹰眼微信舆情监测软件具备全平台实时监测功能。它能自动实时监控包括今日头条、微信公众号、百度百家等在内的多个媒体平台，确保用户能够获取最新、最全面的自媒体舆情动态。

3、定向监测：用户可以根据需求，定义特定话题、人物或媒体，系统会定向24/7进行监测，确保信息的精确性。通过这些策略，可以有效监测两会社交网络上的舆情舆论，为决策提供有力的数据支持。

基于大数据的舆情分析系统架构-架构篇

经过需求分析，我们发现大数据舆情分析系统需要同时具备实时计算和离线计算的能力。实时计算包括实时抽取和分析网页内容，并将结果存储；离线计算则包括历史数据的回溯、情感词库的优化和实时计算结果的校正。 为了满足这些需求，我们可以***用Lambda架构。

开源舆情大数据方案 基于Lambda架构，整套系统通过Kafka对接流计算、Hbase对接批计算实现“实时视图”与“批量视图”。此架构能够高效满足在线与离线计算需求。新大数据架构 Lambda plus 考虑到Lambda与Kappa架构的简化需求，LinkedIn的Jay Kreps提出了Kappa架构。

架构包括网络舆情的联动应急机制，指***管理部门及其他相关职能机构，对网络舆情尤其是负面舆情的监测预警与监控，从而实现有效化解网络舆论危机的目的，包括监测、预警、应对三个环节。

在大数据时代,网络舆情的大趋势?

大数据时代网络舆情管理面临的新形势 挑战：面对海量数据的挑战，传统的舆情监测研判手段和方法难以应对。信息选择性传播的加剧，使得社会舆论的“盲人摸象”效应更为明显。舆论话语权的分散，让有效管理舆情的难度更大。 机遇：大数据拓展了网络舆情治理的领域，丰富了管理手段，推动了理论研究工作。

在大数据时代，网络舆情管理面临前所未有的挑战。海量数据的涌入使得社会舆论的“盲人摸象”效应愈发显著。网络上信息的无限性与网民有限的认知能力之间的矛盾日益突出，导致信息选择性传播现象频发。这种现象使得一些偏激观点更容易找到支持者，从而加剧了网络舆论的偏***绪。

移动互联网和物联网等技术的飞速进步，使人类步入大数据时代。这一时代的到来，不仅改变了我们的日常生活、工作模式，也彻底重塑了我们的思维方式，对网络舆论管理领域产生了深远的影响。 在大数据背景下，网络舆论管理面临诸多新情况。

大数据时代的网络舆情态势感知办法 网络舆情态势指的是那些突然发生的事件，在传播过程中的传播路径、传播声量、传播情感、传播趋势等的统称，是网络舆情引导应对的关键。

互联网大数据在舆情方面的应用有哪些?

港澳台居民来内地（大陆）旅游舆情调查、微博旅游舆情指数、2015家居建材消费趋势研究。舆情大数据指数研究得到了国家旅游局、中国旅游报、中国旅游舆情智库、家居建材大数据舆情智库、新浪、微博、微博数据中心的大力支持，得到了中国社会科学院新闻与传播研究所及舆情实验室的全方位协助与合作。

互联网大数据在舆情方面的应用的应用就是数据的抓取和分析。舆情是“舆论情况”的简称，是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的社会管理者、企业、个人及其他各类组织及其政治、社会、道德等方面的取向产生和持有的社会态度。

大 舆情，强调大数据的关联性。发展和利用好数据资源，充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，这是大数据时代最大的舆情变革。

微博云观察：作为微博提供的企业舆情监测工具，它能够收集并分析微博上的关键词相关数据，帮助企业获取更全面的社交媒体反馈。 百度云大数据舆情监测：通过百度云提供的这一工具，企业可以对互联网上进行数据收集、分析和预测，从而全面了解舆情发展趋势。

在政务治理领域，大数据的应用涵盖了舆情监控、风险侦测与预防、形势分析、应急指挥、精确调研、议题引导、效果评估以及决策支持等多个方面。 企业品牌管理通过大数据技术实现品牌声誉的监控、传播策略的制定和管理战略的优化（包括竞争力分析与行业环境评估等）。

AI舆情分析之如何分析文章是正面的还是负面的

对热点问题的智能分析，首先基于传统基于向量空间的特征分析技术上，对抓取的内容做分类、聚类和摘要分析，对信息完成初步的再组织。然后在监控知识库的指导下进行基于舆情的语义分析，使管理者看到的民情民意更有效，更符合现实。最后将监控的结果，分别推送到不同的职能部门，供制定对策使用。

具体上讲，舆情监测是指整合互联网信息***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。

评论分析与决策：通过对产品评论进行倾向性分析，为用户提供全面的评价信息，辅助决策。 评论分类：利用情感分析技术，将不同用户对同一事件或对象的评论按情感极性分类展示。 舆情监控：实时监测文字数据流，把握用户对热点信息的情感倾向性变化。

AI还能对负面舆情进行分析，如阿里巴巴反垄断调查和酒鬼酒塑化剂事件。在阿里巴巴事件中，GPT提醒关注政策影响并建议多元化投资。在酒鬼酒事件中，GPT建议谨慎看待白酒板块基金，预测了行业可能面临的危机，这与后来的市场表现相符。

关于舆情系统大数据分析案例，以及舆情系统大数据分析案例的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。