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    是时候重视非结构化数据分析了 走出两大经典误区!

    非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的

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    美国数据科学家:重视非结构化数据分析 走出两大“经典”误区

    非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取

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    微信正式上线“微信指数”,基于微信大数据分析的移动端指数

    昨日,微信正式上线“微信指数”,这是微信官方提供的基于微信大数据分析的移动端指数。在移动互联网时代,社交数据越来越重要。热点,往往不仅只有一个人群在关注。作为一款月活跃用户达8.89亿的应用,微信已经成为人们日常生活中必不可少的工具。“喜欢财经还是八卦”“讨论买房还是卖房”“爱好男还是爱好女”,“这段时间萨德如何了”,每个人都有自己不同的偏好和习惯。你可能经常看到某个事件在“刷屏”,但没法精确了解它在一段时间内的热度变化。虽然目前出现了一些基于移动互联网领域的指数,但还没有来自微信的社交数据,难以形成立

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    [自然语言处理|NLP]社交媒体分析中的应用:从原理到实践

    社交媒体已经成为信息传播、互动交流的重要平台,用户在这个平台上产生了庞大的文本数据,包括评论、帖子、转发等。这些数据不仅是用户个体的表达,同时也承载着社会的声音、情感和趋势。随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,我们能够更深入地挖掘这些社交媒体数据,从中获取有价值的信息。本文将深入研究NLP在社交媒体分析中的关键技术和应用,着重探讨情感分析、话题挖掘和用户行为预测等方面。通过详细的示例和实践代码,我们将揭示NLP如何在社交媒体数据中发挥关键作用,为企业、研究者和决策者提供更深层次的洞察。

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    微信指数是怎么调取数据来源的

    微信正式上线“微信指数”,但微信指数数据从哪里来?目前官方是这么个说法:1、捕捉热词,看懂趋势;2、监测舆情动向,形成研究结果;3、洞察用户兴趣,助力精准营销。之前张晓龙说过好几次,少就多,所以,微信指数能否作为一个搜索引擎的逻辑概念,从哪里调取数据来源?微信公众号的文章?还是微信嵌入进来的各种第三方网站的内容来源?或者是其他?微信派给出了一个提示:基于微信的大数据分析,微信指数能够帮助大家看到关键词在微信内的热度情况,热度情况有且只限于微信搜索、公众号文章以及朋友圈公开转发文章形成的综合分析。   我们

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