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「互聯網輿情分析」如何借助大數據思維做好輿論引導

  數據統計分析—統計數據的關鍵是發覺使用價值,而掌控統計數據的關鍵是剖析,剖析是互聯網大數據實踐活動科學研究的最重要環節,特別是在針對傳統式無法解決的關系型數據庫。那么如何借助大數據思維做好輿論引導?


「互聯網輿情分析」如何借助大數據思維做好輿論引導


  1、優化大數據技術支撐平臺

  加強非科研院所合作,進一步開發大數據深度數據挖掘、存儲、計算和分析的關鍵技術,研究開發各種業務功能模塊,不斷優化網絡輿情信息處理技術支持功能平臺,增加輿論分析的分析,能夠將其構建為大數據處理的中央平臺。


  2、拓寬大數據挖掘獲取渠道

  在加速數據挖掘算法產品研發的一起,增加與人民網,新浪網,騰迅,百度搜索,鳳凰網等關鍵網址的協作,根據合作方式在后臺管理獲得重要統計數據。健全網絡輿情信息內容和統計數據沉定體制,對關鍵的重要網絡輿論統計數據開展歸類和儲存,并運用云計算技術開展多樣化的使用價值發展趨勢。不斷完善大城市規模性工作方案,制訂社會輿論互聯網大數據工作中管理體系,完善了市級部門、區、市、縣、媒體、社會報告、輿論調查、社會保障、社會信用、工商業等輿論數據收集方法,擴大了對數據路徑的訪問。


  3、研究制定輿情量化指標體系

  組織和團體不配合行業內的公眾意見。他們以積累的投訴案例為材料,系統地組織網絡輿情,引導業務流程,建立可量化的輿情指標體系,改變網民的情緒變化、社會關系和意見。意見影響等定性內容包含在指標體系中,并不斷獲得改進,細分輿論的范疇,準確構建輿論預測模型,根據量化指標體系的標準全面計算和分析輿論內容,有效預測突發網絡輿論的發生。


  4、引進和培養大數據技術人才

  系統整理了網絡市民工作所需的技術人才目錄,通過采用和采用,向引進數據挖掘和人才分析的大學購買現有技術人才培養服務,在短期內利用高技術和大數據技術人才,使大數據技術人才體系斷絕。

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