环境大数据分析-环境大数据分析工作怎样

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于环境大数据分析的问题，于是小编就整理了1个相关介绍环境大数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据时代如何进行舆情分析？

大数据时代如何进行舆情分析？

大数据舆情分析就是大数据分析的一种，舆情是民众针对某一特定***的态度、意见、情绪的综合，通常具有时效性和广泛性的特点，在***以及商业领域应用比较广泛，做好舆情分析要关注数据源，分析的模型，分析工具的响应效率等几个方面。

舆情分析必须依靠工具实现，在工具和方案选型的时候，要重视能否支持多类型多渠道的数据接入，比如新闻类API，爬虫信息等等，要能够支持自定义的分析模型创建，主题维度的定义等功能，同时还要注重效率和稳定性，支持即时查询，响应，这样才能迅速、准确的进行舆情分析。

此外做好舆情分析还要配合相关制度、人员等一系列保障措施，才能真正的实现舆情分析工作的落地实现。

大数据时代下，做好舆情分析是个大课题，因为这涉及到很多方面，诸如数据源、数据模型、分析工具以及应用目标等等。

首先，如果要做好大数据分析，首要的是的有保障的数据来源，你也可以称之为数据产生的场景。包括而不限于***机关、大型企业自己传媒机构等，在这里，你可以有各类数据的获得机会（也可以自建定向收集数据的渠道）。然后根据需要建立明细分类、标签类属和指标纬度。

然后，建立舆情分析的实现，也可以首是大数据的舆情应用服务，包括而不限于（主要是你的需要）热点问题、群体情感、***脉络效应、趋势性分析、地域性分析以及传播途径，还可进行相关预警。

当然，这都得有个支持性的平台，比如AI或智能处理机，或者机器学习等，那么有了这些生态圈（数据源、软硬件），再加上一定的人工监管等。基本啥舆情都能分析了，无论是国内的还是国外的，也无论是群体的还是个人的，亦或现在的还是未来的，一切都有可能。

所以说，未来是数据决定的，一点也不为过。关键是如何治理和管控。

现在大数据还是处于“野蛮生长”时期，很快将有法可依……事务的发展莫不如此。

所以，大数据舆情分析，利用好规律，解决好来源，建立起平台，定位好目标或指标，那么，一切皆可度量，舆情分析，搞定。

就说这些啦，希望帮到你～

乐思网络舆情监测中心认为在大数据时代下，要做好舆情分析要先从多方面考虑。虽然大数据在很长一段时间备受企业青睐，但事实上，根据Square Root的数据显示，只有40%的公司在真正意义上使用它。多年来，企业在大数据领域都面临一些障碍，以下是四个主要障碍：

改变微弱且滞后

企业利用大数据来提高生产力并不是一蹴而就的，相反，我们可以把它视为企业基础设施的根本架构，这就意味着在很短的时间内，大数据是不容易被替代的。尽管新兴企业能够很好地接受这一事实，但很多业界耕耘数年的传统企业却不得不开始重塑自己的大数据兼容性。

这是一个相对艰难的过程，一些成熟的企业正在试图***取一些措施来适应不断发展变化的外部环境。在实践中，评估哪些业务可以从大数据中受益，哪些可以让受众和生产力互动发生变化等。

专家供不应求

大数据的新实践在不断证实，工具已经与技能的发展没有太大的关系，并呼吁新一批数据专家来部署一些新的策略。然而，刚毕业的大学生由于大学基础知识无法与实践相融合，致使想要充分利用大数据的企业不得不接受行业内专家较高的成本需求，同时，竞争也是相对激烈的，但是很有必要。

企业不确定是否需要大数据的支持

不幸的是，很多企业正在以一种渴求的心态来利用大数据，但是如果你在不知道想要解决什么问题的情况下获取大数据，这将会是无用的。

然而，企业想要尽快获取最有价值的大数据，必须要合理分配时间，仔细研究实际需要完成的任务，一般涉及从开发融合系统到数据实践操作等。如果信息存在差距，大数据就会起到很重要的引导作用，你能在这个时候抓住关键，就能让大数据为自己服务。

追求速率，造成数据冗余

如果把大数据想象成一堆干草，那么，企业获益的数据就是其中一种特定的干草，正确使用大数据就是从一堆干草中寻求正确的干草类型，并进行提取。但是，很多企业没有意识到这一点，总是认为所有的干草都是有价值的、正确的，因此，企业常常使用太多的数据源、数据收集方法，并且投入太多的数据请求，这样就会造成数据冗余，没有一个是精确的或是可操作的，混乱和错误也会进一步阻碍有益数据的发展。

为此，企业需要改进其使用大数据的方式，不宜太过追求数量，而忽视正确数据的价值。

到此，以上就是小编对于环境大数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于环境大数据分析的1点解答对大家有用。