1樓：吳淑嫻
樂思網路輿情監測中心認為在大資料時代下，要做好輿情分析要先從多方面考慮。雖然大資料在很長一段時間備受企業青睞，但事實上，根據Square Root的資料顯示，只有40%的公司在真正意義上使用它。多年來，企業在大資料領域都面臨一些障礙，以下是四個主要障礙：
改變微弱且滯後
企業利用大資料來提高生產力並不是一蹴而就的，相反，我們可以把它視為企業基礎設施的根本架構，這就意味著在很短的時間內，大資料是不容易被替代的。儘管新興企業能夠很好地接受這一事實，但很多業界耕耘數年的傳統企業卻不得不開始重塑自己的大資料相容性。
這是乙個相對艱難的過程，一些成熟的企業正在試圖採取一些措施來適應不斷發展變化的外部環境。在實踐中，評估哪些業務可以從大資料中受益，哪些可以讓受眾和生產力互動發生變化等。
專家供不應求
大資料的新實踐在不斷證實，工具已經與技能的發展沒有太大的關係，並呼籲新一批資料專家來部署一些新的策略。然而，剛畢業的大學生由於大學基礎知識無法與實踐相融合，致使想要充分利用大資料的企業不得不接受行業內專家較高的成本需求，同時，競爭也是相對激烈的，但是很有必要。
企業不確定是否需要大資料的支援
不幸的是，很多企業正在以一種渴求的心態來利用大資料，但是如果你在不知道想要解決什麼問題的情況下獲取大資料，這將會是無用的。
然而，企業想要盡快獲取最有價值的大資料，必須要合理分配時間，仔細研究實際需要完成的任務，一般涉及從開發融合系統到資料實踐操作等。如果資訊存在差距，大資料就會起到很重要的引導作用，你能在這個時候抓住關鍵，就能讓大資料為自己服務。
追求速率，造成資料冗餘
如果把大資料想象成一堆乾草，那麼，企業獲益的資料就是其中一種特定的乾草，正確使用大資料就是從一堆乾草中尋求正確的乾草型別，並進行提取。但是，很多企業沒有意識到這一點，總是認為所有的乾草都是有價值的、正確的，因此，企業常常使用太多的資料來源、資料收集方法，並且投入太多的資料請求，這樣就會造成資料冗餘，沒有乙個是精確的或是可操作的，混亂和錯誤也會進一步阻礙有益資料的發展。
為此，企業需要改進其使用大資料的方式，不宜太過追求數量，而忽視正確資料的價值。
2樓：畏首畏尾
情感關係中兩個人的金錢觀不同，其實應該準確的稱為價值觀不同，是我們對金錢地根本看法和態度。
比如你覺得人生就是享受，趁年輕為什麼不去瀟灑，年輕就要穿好的吃好的，等到老了有錢了，也沒有精力去玩了；而對方卻認為，買衣服能對付就對付，去年買了，今年還能穿，今年就不用再買了。
你想過節兩個人出去吃一頓，燭光晚餐，西餐牛排，而他卻認為那純粹是浪費，在家吃蛋炒飯更健康。
你們兩個人完全就是兩股道上跑的車，風馬牛不相及，根本不在一條軌道上。
當然，也不能說金錢觀不同的人就不能結婚，需要乙個磨合階段。你們雖然金錢觀不同，但完全可以和平共處，因為愛情的魔力是不可低估的。
那麼金錢觀不一樣的兩個人如何相處呢？
1、真誠的接受對方的不同，包容對方的不同，欣賞並且吸納對方的不一樣。
2、學會求同存異。沒有兩個一樣的人，生活中金錢值觀再像的人，也會存在矛盾。
3、多反思自己。不要一味的責怪對方的金錢觀不對，不妨多思考自己，出現矛盾，自己有沒有做的不好的地方，可以改進。
所以對於金錢觀本身來說沒有對錯，但如果想在情感關係中相處好，需要雙方互相理解體諒，或者一方做出讓步。
我有一位女同學，就是及時行樂觀念，老公是特別捨不得花錢，能不花就不花。結婚後，老公改變了自己，覺得只要老婆開心，願意買什麼就買什麼，但為自己仍然還是捨不得花錢。但兩個人非常融洽，他們的收入不高，完全女同學說了算，女同學經常與閨蜜去玩，家庭十分和睦。
當然我女同學也不會非常過分，對老公很好，老公公現在快一百歲了，一家人其樂融融。
當然也有兩個人的金錢觀相差很大的，彼此都不願意包容對方，只能分手，其實放手也不見得是一件壞事。
相處後兩個人的金錢觀會變嗎？金錢觀的改變真的比較難的。乙個人的金錢觀是他從小到大，十幾甚至幾十年的人生造就的。
但是金錢觀也不是一成不變的，兩個人會互相影響，但如果你抱著改變對方價值觀的想法去相處，一是會很累，二是會引起對方的反感，最終也很難收穫幸福。
因此雖然兩人的金錢觀不同，但只要用對了方法，學會了包容，求同存異，情感依然可以穩固，收穫美好的幸福。
3樓：Dione
現在不同的輿情分析系統都會有自己特定的判斷方式，也就是不同程式設計師在設計系統程式上對詞語的情感判斷是不同的，舉個例子：
上圖是清博輿情系統根據監測詞「南寧」監測到的負面資訊，點開資訊內容來看，實際並沒有負面的新聞
但從題目來看，可以看到「傳銷」、「警惕」，因為中國詞語語義之大之廣，程式設計師在設計系統時也不是能全部涵蓋到，但如果像類似這樣的資訊個人認為還是算準確的
4樓：馬里奧賽德
分詞可以使用結巴，我使用的是CRF進行詞語標記，當然提前已經有詞庫了，可以使用Hadoop和open spark這樣的平台跑資料，
5樓：
不是乙個人能搞定的。光是乙個詞庫就能弄個半死，然後情感強烈程度的判定，正負面資訊的判定就得上機器學習了吧。再往下做神經網路也是繞不過去的東西。
我感覺我的畢設懸了...
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