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事件的态度、意见、情绪的综合，通常具有时效性和广泛性的特点，在政府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。包括而不限于政府机关、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、事件脉络效应、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。

大数据究竟多大才算是，该如何学习大数据？

大数据本身是基于数据价值化而构建出来的新概念，虽然概念比较新，但是数据却一直都在，所以大数据的核心并不在“大”上，而是基于大数据所构建出的一个新的价值空间。

在理解大数据概念的时候，通常都有几个较为明显的误区，其一是只有足够大的数据才能算是大数据范畴；其二是大数据和互联网是隔离的；其三是大数据就是统计学；其四是大数据会“杀熟”，应该尽量远离大数据等等。

在大数据时代，任何体量的数据都可以采用大数据技术进行处理，传统的结构化数据处理方式也已经并入到了大数据的技术体系，所以大数据技术本身对于数据量的大小并没有绝对的要求，并不是说数据量小就不能采用大数据技术。

大数据本身是互联网、物联网和传统信息系统共同发展所导致的结果，所以大数据与互联网存在紧密的联系，事实上目前互联网领域是推动大数据发展的重要力量，所以大数据与互联网本身就密不可分。从互联网发展的前景来看，大数据是互联网价值的重要体现，所以未来大数据的价值必然会不断得到提升。

由于目前大数据分析技术往往会采用统计学的方式，这导致不少人认为大数据就是统计学，实际上大数据在进行数据分析的过程中，不仅需要统计学技术，也需要机器学习相关技术。当然，统计学作为大数据的三大基础学科，在大数据技术体系中占有重要的地位。

目前大数据人才的培养既包括研究生教育（培养创新型人才），也包括专科教育和本科教育，随着大数据技术体系的逐渐成熟，学习大数据的过程也会更为顺利。

大数据并非是大的数据，而是将数据价值化的新概念，可以说任何体量的数据都可以使用大数据技术来处理。在大数据时代，企业中有很多商业数据需要大数据开发工程师来采集、储存、处理，所以逐渐的大数据岗位越来越多。

目前是大数据开发落地应用的初级阶段，市场需要更多的大数据开发人才，面对偌大的市场需求，有越来越多的小伙伴想学习大数据开发技术，但是并不是每个人都可以学习的，学习大数据对编程基础和逻辑思维能力有一定的需求，因为大数据是比较复杂且综合性比较强的编程语言。

如何去学习大数据开发技术呢？

1、注重编程基础知识的积累

上面我也说过了，大数据是比较复杂的编程语言，想要学习大数据开发技术是需要有一定的编程基础的，但是有些零基础学习大数据的小伙伴，还是需要学习java、Python、web等编程基础。

2、确定发展方向，以用为学

小伙伴可以事先了解一下企业对大数据开发技术的需求是什么，确定自己的发展方向，根据企业所需要的大数据开发技术需求，制定适合自己的学习路线，针对性学习，才能提高学习效率。

3、多练习项目案例

在平时，小伙伴在积累基础知识的过程中，不要忘了多加练习项目案例，多敲代码，培养自己的编程思维。

最后，小伙伴想要学习大数据开发技术，还需要不断的探索适合自己的学习方法。尚硅谷大数据培训班是一家比较靠谱的IT教育培训机构，以理论实践相结合的教学方式传授更多的大数据开发技术知识，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验。