艾普思舆情系统怎么样微博舆情监测数据全吗及时性怎么样

艾普思舆情系统在微博监控做得很不错，不管是微博kol的数据库，还是普通数据，艾普思舆情系统都可以做到相对完整的监测分析，而且在用户转发、评论这些比较复杂的监测点上，也能够给予比较好的数据监测反馈，因为还配合人工服务，所以大大的保证了监测效果，也很及时。

关于大数据时代网络舆情引导与分析方法如下：

一、通过相关样本库，把需要监测的网页进行模板匹配，并设定为监测数据源；

二、应用 爬虫程序抓取数据，存储到本地，再进行数据的净化和简略的分析；

三、利用简单的图表模板和文字描述，呈现监测和分析的结果。早期的网络舆情引导监测方式有一些原生的问题，譬如：一、由于处理能力有限，只能抽取部分样本进行监测，无法避免偶然误差；二、文本分析算法的准确度、 监测对象和系统模板匹配的程度、对数据的净化，以及分析的算法等因素对于最后监测结果的准确度都有决定性的影响，无法避免系统误差；

四、舆情引导与分析主体应学会充分利用大数据挖掘系统，蚁坊软件方面的大数据舆情监测管理系统，实现了从网络舆情信息的采集与提取，到话题的发现与追踪、态度倾向性分析，再到多文档自动摘要的生成，为网络舆情的安全评估提供了有效的舆情信息获取和分析方法。不过，由于“舆情”本身具有“社会”特性，数字和代码等信息背后的实体是生存在现实社会中的芸芸众生。除了纯技术角度对舆情进行量化考察，传统的社会民意调查方式对实现全面、立体、动态透析社会综合舆情亦有一定帮助。

数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力。

新浪舆情通认为，利用大数据舆情监测系统就可实现，系统以强大的新媒体大数据技术以核心，实时监测全网信息并快速分析，生成可视化舆情分析数据报告，为舆情管理、口碑管理、精准营销、潜客挖掘提供决策依据。

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