大数据时代，网络舆情监测系统如何做？

　　从刚刚兴起的互联网到现在高速移动的5G时代，物联网、社交平台、SNS移动应用App等技术和应用逐渐涌现。全球互联网用户产生的数据量增长迅速。一个规模化生产、共享和应用的数据时代——大数据时代正在开启。

　　在大数据背景下，虽然人们的生活方式和生产方式发生了变化，但获取信息和数据的方式更加多样和及时。但这也使得网络舆情环境更加复杂，对于企业来说，大大增加了网络舆情治理的难度。比如企业如何有效处理大量数据，市场部负责人如何有选择地传播正面信息，企业舆情监测负责人如何有效分散舆论话语权等。.监测系统不能满足实际需求，迫切需要开发更先进、更科学的网络舆情监测系统。

　　在互联网上，数据具有无限传输的特点，但网民的注意力是有限的。据Alphainfo智库小编多年从事舆情监测行业的了解，基于大数据的网络舆情监测系统主要有以下几项：

　　通过基于大数据的网络舆情监测系统，可以将互联网上的大量信息数据汇总到数据库中，构建全文索引，对汇总数据信息的威胁程度进行评估，可以划分威胁等级，然后绘制图表，直观清晰的呈现出来。在互联网上，通过先进的Scrapy爬虫框架，对舆情数据进行秒级评估，具有数据备份、存储、迁移等功能。数据管理系统采用企业级版本，更好的管理数据库。网络上的大数据一旦发布，可以通过系统快速、准确地检索。同时集成了专业的可视化工具，可以自动形成图表，清晰直观地展示各种数据。

　　另外，功能模块的系统功能包括数据信息采集模块等功能：首先，建立网络舆情关键词数据库，循环搜索关键词数据库中的每个关键词，剔除无关数据，保留有效数据，通过自定义舆情相关信息收集网络数据。另一方面，在采集企业信息时，需要获取企业发送内容的时间和信息。然后，网络爬虫的重点是获取一定时间内网络用户的信息，并将收集到的结果进行结构化存储。采集时，可以独立定义采集的开始时间和停止时间。

　　综上所述，大数据分析和情报分析都是基于数据挖掘，即从数据中提取情报的过程。对于复杂而丰富的信息数据，只有将对企业有价值的信息进行整理、浓缩和提炼，才能使其价值最大化。可以通过分类、数据聚类、众包、数据集成和集成技术来完成集成、处理、管理和分析