随着因特网的逐渐普及，互联网已经成为人们表达情感和获取信息的重要途径，互联网舆论也成为了社会舆论的重要组成部分。在这种大趋势下，如何利用数据分析技术做好舆情挖掘工作，是一个值得我们思考的问题。
随着互联网技术的发展，人们越来越倾向于通过社交媒体来表达自己的观点、传播自己的需求和分享各种信息。
通过对公众舆论的收集、处理和价值挖掘，可以洞察各种意见、情绪、口碑和公众情绪。这可以为企业提供业务数据，帮助企业做出更明智的决策。
舆论分析的特征是分析冗余数据
首先，从数据的基本属性来看，舆情信息包括文本、图形、视频、音频等，都是非结构化数据。其次，数据量大，数据源多。随着近年来网络社交媒体的快速发展，人们可以在更多的平台上表达自己的观点。
高需求
常见的互联网行业、金融行业、房地产行业、教育行业、餐饮行业、各类消费品行业都是以舆情分析为重点。
在政府部门中，随着电子政务的发展，舆情监测和舆情分析能力也得到了高度重视。舆情监测分析系统可以为政府各级机构、各级部门提供相应的舆情信息。
归根结底，“数据是一座金矿”。舆情监测、分析和管理的最大用途是是通过互联网对公共信息进行大数据分析和价值挖掘，为政府和企业的智能决策提供帮助，以实现更大的社会效益和经济效益。
高附加值
舆情分析可以为政府和企业提供多维度的数据分析和高附加值的信息洞察。
挖掘负面新闻
舆情监测的核心是负面新闻的数据挖掘。如果不能及时准确地发现负面信息，任其发酵生长，后果不堪设想。
口碑传播
对产品进行有针对性的口碑监控，可以帮助企业改进产品，及时调整营销策略，提高产品满意度。
竞争产品的信息挖掘
对于市场上已有的或潜在的竞争企业来说，信息监测、智能挖掘以及对其背后的数据价值进行分析，通常可以帮助企业更好地把握市场竞争的主动权。
重大事件分析
无论是网络热点事件还是产品营销事件，我们可以通过分析事件的传播情况、监控事件的发展脉络、挖掘事件背后的舆情爆炸、掌握事件的传播情况等，这把可以为事件的快速处理和传播效果分析提供数据依据。
信息民生
对于政府部门来说，最重要的是对民生和民意的监督。通过对网络热点事件的舆情监测，可以了解公众的意见和情绪，为政府部门引导和控制舆情提供良好的决策帮助。
技术的复杂性
舆情监测与分析不仅需要强大的数据收集与处理能力，更需要强大的数据挖掘能力。主要技术难点如下:
全面性
舆情监测和分析需要覆盖互联网上几乎所有的信息。强大的数据采集系统是舆情监测的基本保障。
及时性
在网络环境下，舆情信息传播速度极快。政府和企业都需要在第一时间掌握舆情动态、实时预警、快速分析和及时响应。
准确性
除了时效性之外，还必须准确地检索目标数据。面对海量舆情数据，舆情数据分析系统不仅要查找相关信息，还要消除无效信息的干扰，以便很大限度地匹配监测数据。
丰富性
除了基本准确的数据选择之外，舆情数据分析系统还需要更强大的数据挖掘能力。例如，需要对数据信息进行标签挖掘、地理位置判断、信息分类等，以使数据信息背后的附加值最大化。
传统数据分析技术有助于舆论分析
首先，让我们看看传统的数据分析过程:数据收集、数据清理、数据转换、数据挖掘、模型评估和可视化。
由于舆情分析的时效性，需要从互联网上实时收集数据。分析结果需要实时输出和呈现，整个数据挖掘过程需要穿插在整个信息流中。
舆情信息流进入数据分析系统后，通过ETL对标准化数据进行处理，然后进入数据挖掘过程，利用各种机器学习算法模型进行分析和评估。
数据挖掘后，它们以实时数据分析的形式呈现给用户。
此外，整个数据分析系统需要具有动态干预功能，以确保数据挖掘规则和机器学习模型的一致性。与传统数据分析的静态过程相比，舆情数据的分析和挖掘是一个不间断的、实时的过程。
新的数据分析技术为舆论分析带来了新的发展
随着自媒体的发展和网络传播速度的提高，网络舆情的热度持续发酵。舆情分析SaaS产品可以帮助政府和企业更快地构建自己的舆情分析系统，快速进入舆情分析市场。
传统舆情分析的场景和模式相对单一，而网络舆情分析对精准度的要求更高，并且个性化程度也越来越高。在SaaS产品的标准模型下，针对不同行业、不同场景实现基于平台的精细化操作变得越来越重要。
实时数据大屏
随着数据可视化技术的发展，近年来，大型数据屏幕越来越流行，尤其是在数据监视方面，引起了政府和企业的关注。大型数据屏幕的最大功能之一是实时数据，及时预测和快速响应。
人工智能深度分析
近年来，随着人工智能的快速发展，各种技术框架和分析方法应运而生，为舆情分析和挖掘提供了新技术、新方法和新工具。
通过人工智能技术，不仅限于分词、实体识别、情感判断、关键字提取等基本文本分析，还可以进行主动事件发现、智能预警预测、智能信息检索等。
同时，人工智能技术的发展加速了机器学习(深度学习)模型算法的工程实现。新的机器学习(深度学习)模型和算法可以替代民意服务中的大量人工部分。
