如何研究大數據

1. 如何統計和分析利用網路大數據

如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。

2. 企業如何進行大數據分析

1、數據存儲和管理

MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。

DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。

2、數據清理類

EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。

3、數據分析挖掘

豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。

4.數據可視化類

億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。

關於企業如何進行大數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

3. 調研報告大數據分析怎麼做

1、明確思路

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。

2、收集數據

收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據。

3、處理數據

處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。

4、分析數據

分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟體的操作。而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。

5、展現數據

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形。

6、撰寫報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最後，好的分析報告一定要有建議或解決方案。

4. 專業人士告訴你如何才能做好大數據分析

大數據，想必大家近幾年都有所耳聞或者已經如雷貫耳了，誠然，大數據的的火爆基本上可謂在大城市人盡皆知了，但是大家可能不知道的是，大數據分析得定義或概念到底是什麼。且不說新出的人工智慧，就大數據而言，我們一直在強調大數據的技術，大數據技術其實是我們的暢想而已，而且人工智慧也離不開大數據分析的支撐，但是大數據怎麼去分析呢，如何才能做好大數據分析？一般需要對數據進行獲取、打通、整合、找到規律，以及立即決策。
大數據定義是什麼
很多科學家對於大數據都有一定的定義，比如麥肯錫對於大數據的定義就是「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。」其實就是將獲取的數據進行打通、整合、找尋規律、立即決策。這樣，通過大數據的分析去找到自己想要的信息。
一、如何進行數據獲取呢？

數據的獲取一般需要找到數據源。一般來說，數據源可分類三類：
1.通過廣告投放來獲得數據
很多的數據都是通過廣告來獲得的，從廣告獲取數據的途徑有很多，比如廣告的展示量，活動頁的點擊率，廣告的來源等方面。很多的公司企業將這些通過廣告獲得的數據作為第三方數據，也存在有些廣告監測公司會這些此數據和人群數據進行整合，通過構建自己的資料庫去給別人進行分析，這樣的公司一般被稱為第三方公司。
2.通過用戶的行為獲取數據
很多用戶的行為也可以從中提取出一些數據，比如某個用戶在購買的理財產品的時候，通過記錄購買的時間、姓名、電話等數據，大體就能夠掌握某一個群體的行為習慣，這些數據可以叫做用戶行為數據。這些數據經常被搜集並且備用。從而為大數據分析提供很多不錯的，有價值的數據。
3.公開數據
公開數據就是我們能夠從各種渠道直接獲取的數據，例如行業協會的數據，或者互聯網行為數據。

二、數據的打通
數據的打通就是利用數據的重要部位的採集整合數據。一般來說，可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將各個方面的數據整合。不過由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，使得很多數據之間的打通存在很大的挑戰。
三、從數據中找尋規律
從數據中找尋規律的目的就是數據清理。清理數據就能夠板數據中的骯臟數據進行清除，從而凈化數據環境，一般來講，把非結構化數據變成結構化數據，這樣方便統計，在數據探索中找尋規律，形成數據分析報告觀點。
四、從數據分析中立即決策
將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
很多人有會問，為什麼需要大數據分析？看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，就是我們研究分析大數據的意義。對於大數據的分析主題步驟就是上述提到的數據獲取、數據打通、在數據中找尋規律、最後做出決策。希望這篇文章能夠幫助大家更好的了解大數據。

5. 如何對數據進行分析 大數據分析方法整理

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，今天小編就來和大家說說如何對數據進行分析?為此小編對大數據分析方法進行的歸納整理，一起來看看吧!

畫像分群

畫像分群是聚合契合某種特定行為的用戶，進行特定的優化和剖析。

比方在考慮注冊轉化率的時候，需求差異移動端和Web端，以及美國用戶和我國用戶等不同場景。這樣可以在途徑戰略和運營戰略上，有針對性地進行優化。

趨勢維度

樹立趨勢圖表可以活絡了解商場，用戶或產品特徵的根柢體現，便於進行活絡迭代;還可以把方針依據不同維度進行切分，定位優化點，有助於挑選方案的實時性。

趨勢維度

漏斗查詢

經過漏斗剖析可以從先到後的次序恢復某一用戶的途徑，剖析每一個轉化節點的轉化數據。

悉數互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，不論是注冊轉化漏斗，仍是電商下單的漏斗，需求注重的有兩點。首先是注重哪一步丟掉最多，第二是注重丟掉的人都有哪些行為。

注重注冊流程的每一進程，可以有用定位高損耗節點。

漏斗查詢

行為軌道

行為軌道是進行全量用戶行為的恢復，只看PV、UV這類數據，無法全面了解用戶怎樣運用你的產品。了解用戶的行為軌道，有助於運營團隊注重具體的用戶領會，發現具體問題，依據用戶運用習氣規劃產品、投進內容。

行為軌道

留存剖析

留存是了解行為或行為組與回訪之間的相關，留存老用戶的本錢要遠遠低於獲取新用戶，所以剖析中的留存是十分重要的方針之一。

除了需求注重全體用戶的留存情況之外，商場團隊可以注重各個途徑獲取用戶的留存度，或各類內容招引來的注冊用戶回訪率，產品團隊注重每一個新功用用戶的回訪影響等。

留存剖析

A/B查驗

A/B查驗是比照不同產品規劃/演算法對效果的影響。

產品在上線進程中常常會運用A/B查驗來查驗產品效果，商場可以經過A/B查驗來完畢不同構思的查驗。

要進行A/B查驗有兩個必備要素：

1)有滿意的時刻進行查驗

2)數據量和數據密度較高

由於當產品流量不行大的時候，做A/B查驗得到核算經果是很難的。

A/B查驗

優化建模

當一個商業方針與多種行為、畫像等信息有相關時，咱們一般會運用數據挖掘的辦法進行建模，猜測該商業效果的產生。

優化建模

例如：作為一家SaaS企業，當咱們需求猜測判別客戶的付費自願時，可以經過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據樹立付費溫度模型。用更科學的辦法進行一些組合和權重，得知用戶滿意哪些行為之後，付費的或許性會更高。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何對數據進行分析
大數據分析方法整理」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

6. 如何進行大數據分析關鍵點是什麼

【導讀】大數據分析的結果可以給企業帶來決策影響，也同時關繫到企業的利益體現，大數據分析正在為企業帶來了新的變化，但是關於大數據分析中的可以和不可以，我們還是要注意的。那麼如何進行大數據分析?關鍵點是什麼呢?一起來看看吧!

1、不注重數據的精確

也有的一些相關的大數據文章說明不需要太在乎數據的精確度，或者說不準確最後形成報告可以改的心理，大數據分析基本要求就是嚴謹以及精確。

2、不能粗略計算

現階段進行大數據分析都是依託於相應的大數據分析工具，可以進行專業的數據分析，不能進行粗略的計算，也不會得到想要的結果。

3、數據越多越好

不是數據多就是好的，如果數據不是分析維度裡面需要的數據，反而會加大分析的難度和准確度。

數據分析的關鍵點是什麼?

數據的價值一直受到人類的關注，隱藏在海平面以下的數據冰山已成為越來越多人關注的焦點。大量的數據隱藏著商業價值。各種行業都在談論大數據，但很少有人關注數據質量問題。數據分析的質量高不高，一些沒有必要的錯誤會不會犯，確保數據質量是數據分析的關鍵。

第一、基本數據一定要可靠

不論是哪個企業，進行數據分析的目的都是為了可以給企業帶來更多的商業價值以及幫助企業規避或者減少風險帶來的損失，那麼如果數據本身就是錯誤的或者質量不好，那麼得出的數據分析的結果以及採取的問題解決方案都在質量上大打折扣，那麼誰還能說數據分析可以為企業解決問題。

第二、及時阻斷數據錯誤的重要性

進行數據處理的過程是一個復雜的過程，這個環節當中，從數據的收集到數據篩選、數據分析都有可能產生錯誤，因此我們需要在各個環節中對錯誤的數據進行甄別，特別是數據處理的階段，可以很好的對數據進行一個清理的過程。當然不僅僅是數據處理的過程，每一個環節都需要相關的技術人員通過一定合理性分析找出質量不高的數據，或者進行錯誤數據的判定，這不僅僅需要的是技術，也是對數據分析人員素質的考驗。

第三、數據處理平台的應用

對於數據質量的處理，也有相關的數據處理平台，一般大數據解決方案的相關企業也會提供應用，企業在選擇數據處理平台的時候，如果條件好一些的可以選擇一些在這方面技術比較成熟的應用企業，一般國內的大型企業主要會採用國外的數據處理軟體。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「如何進行大數據分析?關鍵點是什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

7. 如何通過大數據分析做市場調研

大數據時代新的市場研究方法使「無干擾」真實還原消費過程成為可能，智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成為現實，這將推動消費行為及消費心理研究達到一個新的高度，幫助快速消費品企業更為精準地捕捉商機。大數據時代的市場研究方法主要體現在以下四個方面。
1.基於互聯網進行市場調研提高了效率，降低了成本
網路調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用後只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入，也使得消費者更樂於參與市場調研。同時，網路調研的互動性使得企業在新產品尚處於概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試，通過與消費者互動，讓消費者直接參與產品研發，從而更好地滿足市場需求。
2. 挖掘網路社交平台信息成為研究消費態度及心理的新手段
QQ、微博、微信等社交平台已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具，快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性，因此針對社交平台的信息挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如，通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好，這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是，這類信息屬於消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。
3. 移動終端提供了實時、動態的消費者信息
隨著3G網路及智能手機普及，市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用（例如二維碼掃描等）為實時採集消費信息提供了可能性，移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。
4. 零售終端信息採集系統幫助企業了解市場
目前，PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用，只要掃描產品條形碼，消費者購買的產品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕松採集。通過構建完整的零售終端信息採集系統，快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息，適時調整營銷策略。
環顧四周，在每個行業中，大數據的增長正在改變我們收集、存儲、分析和應用數據的方式。正如很多公司目前正在收集整理的那樣，大家面臨的共同問題是智能化信息採集、儲存及分析。
l 超大容量的數據倉庫。數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點，可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據分析與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，並可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表，有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
l 專業、高效的搜索引擎。旅遊搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用，快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎，對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集，形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。
l 基於雲計算的數學分析模型。市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基於雲計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網路應用上發布的消費價值觀信息、購買信息、產品評論信息等。基於雲計算的智能化分析，一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析，另一方雲計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。
傳統的市場研究包括定性研究及定量研究，以座談會為主的定性研究受制於主持人的訪談技巧，以街頭攔截訪問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎，但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以「隱形人」身份觀察消費者的可能性，超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。
與此同時，大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據，二是如何防止過度採集信息，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。

8. 一個企業，特別是電商類的，如何進行大數據分析

無論是電商類還是其他行業相關的互聯網信息中都有大量的文本數據，所以進行大數據分析，很重要的一部分是文本分析。文本數據通常是非結構化的，採集文本數據後的一個關鍵環節是要將其轉化為能被計算機理解和處理的結構化數據，才能進一步對其進行系統化的處理分析，提煉出有意義的部分。大致可以分為以下步驟：
1、數據採集
明確分析的目的和需求後，通過不同來源渠道採集數據。
2、文本清洗和預處理
文本清洗首要是把噪音數據清洗掉，然後根據需要對數據進行重新編碼，進行預處理。
3、分詞
在實際進行分詞的時候，結果中可能存在一些不合理的情況。因此，在基於演算法和中文詞庫建成分詞系統後，還需要不斷通過訓練來提升分詞的效果，如果不能考慮到各種復雜的漢語語法情況，演算法中存在的缺陷很容易影響分詞的准確性。
4、詞頻和關鍵詞
詞頻就是某個詞在文本中出現的頻次。簡單來說，一個詞在文本中出現的頻次越高，這個詞在文本中就越重要，就越有可能是該文本的關鍵詞。
5、語義網路分析
語義網路分析是指篩選統計出高頻詞以後，以高頻詞兩兩之間的共現關系為基礎，將詞與詞之間的關系進行數字化處理，再以圖形化的方式展示詞與詞之間的結構關系。這樣一個語義網路結構圖，可以直觀地對高頻詞的層級關系、親疏程度進行分析展現。
6、情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分詞彙的情感極性（即情感的正性、中性、負性）和情感強烈程度，然後計算出每個語句的總值，判定其情感類別。還可以綜合全文本中所有語句，判定總輿情數據樣本的整體情感傾向。
7、數據可視化展現
通過可視化展現形式，可直觀呈現多維度數據表現，用於總結、匯報等。
想要快速進行大數據分析，可通過新浪輿情通實現，系統一站式提供信息採集、大數據分析、可視化報告等服務，針對各行業還提供定製化大數據解決方案。

9. 如何進行大數據分析及處理

1.可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。