python輿情
① 優就業的python培訓學完了能到什麼程度
聽過這家，所以具體好不好我也不是很確定，但是吧IT行業目前前景是很好的，可以往這個行業發展，賺一波快錢，只是全國收費價格差不多一樣的情況下，要去就去有名的，現在這個行業割韭菜的太多了，一定要謹慎選擇！
所以如果選擇了IT行業就好好加油學習，我作為入行好幾年的，最近也有打算去學學UI，目前我知道的名氣不錯的是黑馬，匿名了，怕公關～
② 如何用Python做輿情時間序列可視化
如何批量處理評論信息情感分析，並且在時間軸上可視化呈現？輿情分析並不難，讓我們用Python來實現它吧。
痛點
你是一家連鎖火鍋店的區域經理，很注重顧客對餐廳的評價。從前，你苦惱的是顧客不愛寫評價。最近因為餐廳火了，分店越來越多，寫評論的顧客也多了起來，於是你新的痛苦來了——評論太多了，讀不過來。
從我這兒，你了解到了情感分析這個好用的自動化工具，一下子覺得見到了曙光。
你從某知名點評網站上，找到了自己一家分店的頁面，讓助手把上面的評論和發布時間數據弄下來。因為助手不會用爬蟲，所以只能把評論從網頁上一條條復制粘貼到Excel里。下班的時候，才弄下來27條。（注意這里我們使用的是真實評論數據。為了避免對被評論商家造成困擾，統一將該餐廳的名稱替換為「A餐廳」。特此說明。）
好在你只是想做個試驗而已，將就了吧。你用我之前介紹的中文信息情感分析工具，依次得出了每一條評論的情感數值。剛開始做出結果的時候，你很興奮，覺得自己找到了輿情分析的終極利器。
可是美好的時光總是短暫的。很快你就發現，如果每一條評論都分別運行一次程序，用機器來做分析，還真是不如自己挨條去讀省事兒。
③ 大數據輿情監測與分析工作怎麼做
建議考慮時下火爆的python，python不僅入門簡單，靈活高效。更是在人工智慧方面應用廣泛,對將來大有裨益。
④ 如何用Python做輿情時間序列可視化
如何批量處理評論信息情感分析，並且在時間軸上可視化呈現？輿情分析並不難，讓我們用Python來實現它吧。
痛點
你是一家連鎖火鍋店的區域經理，很注重顧客對餐廳的評價。從前，你苦惱的是顧客不愛寫評價。最近因為餐廳火了，分店越來越多，寫評論的顧客也多了起來，於是你新的痛苦來了——評論太多了，讀不過來。
從我這兒，你了解到了情感分析這個好用的自動化工具，一下子覺得見到了曙光。
你從某知名點評網站上，找到了自己一家分店的頁面，讓助手把上面的評論和發布時間數據弄下來。因為助手不會用爬蟲，所以只能把評論從網頁上一條條復制粘貼到Excel里。下班的時候，才弄下來27條。（注意這里我們使用的是真實評論數據。為了避免對被評論商家造成困擾，統一將該餐廳的名稱替換為「A餐廳」。特此說明。）
好在你只是想做個試驗而已，將就了吧。你用我之前介紹的中文信息情感分析工具，依次得出了每一條評論的情感數值。剛開始做出結果的時候，你很興奮，覺得自己找到了輿情分析的終極利器。
可是美好的時光總是短暫的。很快你就發現，如果每一條評論都分別運行一次程序，用機器來做分析，還真是不如自己挨條去讀省事兒。
怎麼辦呢？
序列
辦法自然是有的。我們可以利用《貸還是不貸：如何用Python和機器學習幫你決策？》一文介紹過的數據框，一次性處理多個數據，提升效率。
但是這還不夠，我們還可以把情感分析的結果在時間序列上可視化出來。這樣你一眼就可以看見趨勢——近一段時間里，大家是對餐廳究竟是更滿意了，還是越來越不滿意呢？
我們人類最擅長處理的，就是圖像。因為漫長的進化史逼迫我們不斷提升對圖像快速准確的處理能力，否則就會被環境淘汰掉。因此才會有「一幅圖勝過千言萬語」的說法。
准備
首先，你需要安裝Anaconda套裝。詳細的流程步驟請參考《 如何用Python做詞雲 》一文。
助手好不容易做好的Excel文件restaurant-comments.xlsx，請從這里下載。
用Excel打開，如果一切正常，請將該文件移動到咱們的工作目錄demo下。
因為本例中我們需要對中文評論作分析，因此使用的軟體包為SnowNLP。情感分析的基本應用方法，請參考《如何用Python做情感分析？》。
到你的系統「終端」(macOS, Linux)或者「命令提示符」(Windows)下，進入我們的工作目錄demo，執行以下命令。
pip install snownlp
pip install ggplot
運行環境配置完畢。
在終端或者命令提示符下鍵入：
jupyter notebook
如果Jupyter Notebook正確運行，下面我們就可以開始編寫代碼了。
代碼
我們在Jupyter Notebook中新建一個Python 2筆記本，起名為time-series。
首先我們引入數據框分析工具Pandas，簡寫成pd以方便調用。
import pandas as pd
接著，讀入Excel數據文件：
df = pd.read_excel("restaurant-comments.xlsx")
我們看看讀入內容是否完整：
df.head()
結果如下：
注意這里的時間列。如果你的Excel文件里的時間格式跟此處一樣，包含了日期和時間，那麼Pandas會非常智能地幫你把它識別為時間格式，接著往下做就可以了。
反之，如果你獲取到的時間只精確到日期，例如"2017-04-20"這樣，那麼Pandas只會把它當做字元串，後面的時間序列分析無法使用字元串數據。解決辦法是在這里加入以下兩行代碼：
from dateutil import parser
df["date"] = df.date.apply(parser.parse)
這樣，你就獲得了正確的時間數據了。
確認數據完整無誤後，我們要進行情感分析了。先用第一行的評論內容做個小實驗。
text = df.comments.iloc[0]
然後我們調用SnowNLP情感分析工具。
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)
顯示一下SnowNLP的分析結果：
s.sentiments
結果為：
0.6331975099099649
情感分析數值可以正確計算。在此基礎上，我們需要定義函數，以便批量處理所有的評論信息。
def get_sentiment_cn(text):
s = SnowNLP(text) return s.sentiments
然後，我們利用Python裡面強大的apply語句，來一次性處理所有評論，並且將生成的情感數值在數據框裡面單獨存為一列，稱為sentiment。
df["sentiment"] = df.comments.apply(get_sentiment_cn)
我們看看情感分析結果：
df.head()
新的列sentiment已經生成。我們之前介紹過，SnowNLP的結果取值范圍在0到1之間，代表了情感分析結果為正面的可能性。通過觀察前幾條數據，我們發現點評網站上，顧客對這家分店評價總體上還是正面的，而且有的評論是非常積極的。
但是少量數據的觀察，可能造成我們結論的偏頗。我們來把所有的情感分析結果數值做一下平均。使用mean()函數即可。
df.sentiment.mean()
結果為：
0.7114015318571119
結果數值超過0.7，整體上顧客對這家店的態度是正面的。
我們再來看看中位數值，使用的函數為median()。
df.sentiment.median()
結果為：
0.9563139038622388
我們發現了有趣的現象——中位數值不僅比平均值高，而且幾乎接近1（完全正面）。
這就意味著，大部分的評價一邊倒表示非常滿意。但是存在著少部分異常點，顯著拉低了平均值。
下面我們用情感的時間序列可視化功能，直觀查看這些異常點出現在什麼時間，以及它們的數值究竟有多低。
我們需要使用ggplot繪圖工具包。這個工具包原本只在R語言中提供，讓其他數據分析工具的用戶羨慕得流口水。幸好，後來它很快被移植到了Python平台。
我們從ggplot中引入繪圖函數，並且讓Jupyter Notebook可以直接顯示圖像。
%pylab inlinefrom ggplot import *
這里可能會報一些警告信息。沒有關系，不理會就是了。
下面我們繪制圖形。這里你可以輸入下面這一行語句。
ggplot(aes(x="date", y="sentiment"), data=df) + geom_point() + geom_line(color = 'blue') + scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m-%d"))
你可以看到ggplot的繪圖語法是多麼簡潔和人性化。只需要告訴Python自己打算用哪個數據框，從中選擇哪列作為橫軸，哪列作為縱軸，先畫點，後連線，並且可以指定連線的顏色。然後，你需要讓X軸上的日期以何種格式顯示出來。所有的參數設定跟自然語言很相似，直觀而且易於理解。
執行後，就可以看到結果圖形了。
在圖中，我們發現許多正面評價情感分析數值極端的高。同時，我們也清晰地發現了那幾個數值極低的點。對應評論的情感分析數值接近於0。這幾條評論，被Python判定為基本上沒有正面情感了。
從時間上看，最近一段時間，幾乎每隔幾天就會出現一次比較嚴重的負面評價。
作為經理，你可能如坐針氈。希望盡快了解發生了什麼事兒。你不用在數據框或者Excel文件裡面一條條翻找情感數值最低的評論。Python數據框Pandas為你提供了非常好的排序功能。假設你希望找到所有評論里情感分析數值最低的那條，可以這樣執行：
df.sort(['sentiment'])[:1]
結果為：
情感分析結果數值幾乎就是0啊！不過這里數據框顯示評論信息不完全。我們需要將評論整體列印出來。
print(df.sort(['sentiment']).iloc[0].comments)
評論完整信息如下：
這次是在情人節當天過去的，以前從來沒在情人節正日子出來過，不是因為沒有男朋友，而是感覺哪哪人都多，所以特意錯開，這次實在是饞A餐廳了，所以趕在正日子也出來了，從下午四點多的時候我看排號就排到一百多了，我從家開車過去得堵的話一個小時，我一看提前兩個小時就在網上先排著號了，差不多我們是六點半到的，到那的時候我看號碼前面還有才三十多號，我想著肯定沒問題了，等一會就能吃上的，沒想到悲劇了，就從我們到那坐到等位區開始，大約是十分二十分一叫號，中途多次我都想走了，哈哈，哎，等到最後早上九點才吃上的，服務員感覺也沒以前清閑時周到了，不過這肯定的，一人負責好幾桌，今天節日這么多人，肯定是很累的，所以大多也都是我自己跑腿，沒讓服務員給弄太多，就蝦滑讓服務員下的，然後環境來說感覺衛生方面是不錯，就是有些太吵了，味道還是一如既往的那個味道，不過A餐廳最人性化的就是看我們等了兩個多小時，上來送了我們一張打折卡，而且當次就可以使用，這點感覺還是挺好的，不愧是A餐廳，就是比一般的要人性化，不過這次就是選錯日子了，以後還是得提前預約，要不就別趕節日去，太火爆了！
通過閱讀，你可以發現這位顧客確實有了一次比較糟糕的體驗——等候的時間太長了，以至於使用了「悲劇」一詞；另外還提及服務不夠周到，以及環境吵鬧等因素。正是這些詞彙的出現，使得分析結果數值非常低。
好在顧客很通情達理，而且對該分店的人性化做法給予了正面的評價。
從這個例子，你可以看出，雖然情感分析可以幫你自動化處理很多內容，然而你不能完全依賴它。
自然語言的分析，不僅要看錶達強烈情感的關鍵詞，也需要考慮到表述方式和上下文等諸多因素。這些內容，是現在自然語言處理領域的研究前沿。我們期待著早日應用到科學家們的研究成果，提升情感分析的准確度。
不過，即便目前的情感分析自動化處理不能達到非常准確，卻依然可以幫助你快速定位到那些可能有問題的異常點(anomalies)。從效率上，比人工處理要高出許多。
你讀完這條評論，長出了一口氣。總結了經驗教訓後，你決定將人性化的服務貫徹到底。你又想到，可以收集用戶等候時長數據，用數據分析為等待就餐的顧客提供更為合理的等待時長預期。這樣就可以避免顧客一直等到很晚了。
祝賀你，經理！在數據智能時代，你已經走在了正確的方向上。
下面，你該認真閱讀下一條負面評論了……
⑤ 公司最近在做金融行業的輿情監控，有沒有推薦的平台
識微商情，運用大數據監測技術，能夠7*24h實時自動監測全網輿情，旨在為用戶擺脫信息收集和整理的困擾，每天都會實時更新全網各大平台的媒體報道和網民討論，自動生成分析圖表、報告，通過監測主題設置，可以幫助用戶決定什麼是重要的新聞，開啟「速讀模式」後還能免於重復相似信息的干擾，對於用戶需要重點關注的信息或者平台，可以使用自定義/定向監測功能，系統最快可在30秒內通過微信、簡訊、郵件或者客戶端的方式向用戶發出告警，為用戶網路輿情監控服務。
⑥ 豫情大數據如何採集網路輿情更精準
大數據如何收集輿情信息？
目前，我國的互聯網站已達100萬個，互聯網用戶達1.6億戶，網民達2億多人。由於網路的虛擬性、隱蔽性、發散性、隨意性等特點，網路已成為反映社會輿情的主要載體，網路輿情也對政府部門決策產生了影響。由於網路輿情是「自由超市」，不可避免敵出現魚龍混雜、良莠不齊的局面，其內容的虛假性、爆發的威脅性都對社會穩定構成了嚴重影響。要建立一個基於互聯網環境下的輿情預警系統，積極開展網上不穩定因素排查，全面收集、有效甄別網路輿論，定期進行分析研究，掌握民眾思想狀況，了解群體的傾向和意願，對重大輿情形成預警報告。有針對性的進行引導和教育，防止輿論激化，控制不良信息引起的群體非理性行為，將危害降低到最低程度。重點圍繞意識形態領域趨向性輿論、重大突發事件跟風輿論、煽動破壞性輿論，及時通過網上解答、跟帖、引導，澄清事實，以正視聽，把網上炒作制止在萌芽狀態。
從根本上講，網路輿情監測要求達到實時性、全面性和准確性。多瑞科輿情數據分析站能滿足系統輿情信息服務市場三個要素，實時性：輿情獲得越早，給應對和處置留下的餘地就越大，而網路輿情的發展往往是爆發式的，機會稍縱即逝，一旦錯失最佳時機將追悔莫及；全面性：網路輿情容易攻其一點，不及其餘，信息量大，容易使很多重要信息被忽略；准確性：海量信息條件下，如何准確地掌握問題核心，不為紛擾所困，是得出正確判斷的關鍵。目前輿情監測的現狀存在很多待改進的地方。首先，手工監測存在天然局限性。通過安排固定人手24小時值班，不間斷地瀏覽目標站點並搜索目標關鍵詞，是在缺少自動化系統時最直接也是最初級的輿情監測方式。由於受到每個人主觀思想的限制，手工監測總會有觀察盲區，總會有覺得不重要但事後被證明很嚴重的地方，且手工無法察覺到一些站點或者一些偏僻的網頁內容發生改變；同時，人不是機器，長期反復監測容易導致疲勞，經常會使得該判斷出來的輿情，一不留神就漏掉了。這些都會在實時性和准確性上存在很大波動。其次是過度依賴搜索引擎。人們往往認為在網路輿情的大海里也只有搜索引擎才可能具備撈針的本領。但是，搜索引擎仍然具有不少局限性。除了搜索結果受關鍵詞影響很大外，搜索引擎返回的結果往往來自不受任何訪問限制的網站，而諸如論壇等需要登錄的網站則完全被排除在外。但是網民發表意見最多的地方，恰恰是這些提供互動功能的網站。更進一步的，搜索引擎的網路爬蟲具有一定的時延性，因此不能實時搜索到最新的網頁更新。因此，搜索引擎不能為我們提供問題的全貌，因為它只針對關鍵詞而不針對問題，所以談不上全面性；搜索引擎也不能在第一時間得到我們所想要的結果，因為不僅是它的內容更新不夠快，而且它也不能提供針對時效性的服務，所以談不上及時性；搜索引擎只能在海量網頁中返回另一個海量的結果，而且是以雜亂無章的形式，對於我們關心什麼，它一無所知，所以它給出的結果是所有人都關心的，而非我關心的，因此也談不上准確性。可見，我們不能完全依賴搜索引擎來監測網路輿情，需要提出全新的技術手段來獲知網路輿情，並跟蹤和分析輿情。因此，要想保證輿情監測的實時性、全面性和准確性，最可靠的辦法就是使用自動化的輿情監測系統，依靠軟體系統來消除人工方式的不足，依靠軟體系統來定點的監測目標站點及整個網路，跟蹤分析各個輿情主題的發展軌跡，並自動地整理生成日報/周報等報告，將輿情與政府的日常工作業務有機整合在一起。多瑞科輿情數據分析站系統是基於對互聯網輿情信息進行管理的應用軟體系統。系統整合互聯網信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，實現用戶的網路輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。網路負面消息的常用辦法是刪帖，但是刪帖有時候不但起不到疏導輿情和平息輿論的作用，相反會進一步激化輿論和公眾的不滿情緒，讓事件進一步發酵升級，演變成全社會談論的公共事件和公共話題，從而更加不利於問題的處理和化解，讓政府和企業處於更被動的局面，結果損害政府和企業的公信力。
那麼網路負面消息該怎麼處理呢？
一是提高網路意識，避免引發負面炒作的話題出現。這是預防。
二是整合內部機構，構建反應迅速的輿情監控系統。可以建立一套例如蟻坊軟體類的輿情監測系統，及早的發現網路負面消息的萌芽。這是監測。
三是辟謠疏導封堵並舉，牢牢掌握網上輿情引導話語權。這是引導。四是拓展各種發聲渠道，建立完善網路新聞發言人制度。這是後期處理。
⑦ 網路通信企業網路輿情信息要如何有效監測
具體還要看你的業務情況
找一家專業做輿情專業的服務公司,購買相應服務或者軟體系統
如自己有技術,可以讓技術用開源python或者java抓蟲系統寫一個.
用現成採集系統做數據抓取
⑧ 學好Python可以做什麼兼職
學會python可以做的兼職：
1、爬蟲
首先，除了Python的語法基礎的之外的必修課就是web開發和爬蟲的內容了。如果是想依靠這兩個方向來賺錢的話，就必須要清楚的知道開發什麼或者爬什麼數據才能賺錢。如果你都不知道的話，你可以開個網店，或者去豬八戒做服務的外包。
不管是web開發還是爬蟲，都需要找到好的項目。最好的就是幫一些證券的人員抓一些財經的新聞或者是輿情相關的數據。這個內容開發完了，只要不會出現問題的話，基本上月入3-5k是沒有什麼問題的。需要自己買一個雲主機，一個月的成本也就是200-300左右。
2、量化交易
用Python來完成量化交易的話還是非常方便的，但是對於新手來說內容會比較難。先解釋一下什麼是量化交易，也就是做一個數據挖掘的過程。不同的就是你可以用手中可以用的模型來選股，選時間，資金管理就是我們要做的特徵工程。如果在量化交易中要追求穩定的收益的話，是可以考慮一下在各種虛擬幣交易市場搬搬轉。
3、代寫程序或者是外包
電商平台很多代謝程序的，幾百塊就可以搞定LAMP的管理系統，但是這種基本都是大學生的畢設，所以可以照貓畫虎的開一家這樣的店鋪。
首先畢設就是畢設，不要幫別人寫論文。因為論文後期是一直要改稿子的，本科的畢設都是研發類型的，這類的門檻比較低。通用代碼很多，模板很多。
Python學習路線圖：
⑨ 選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好
首先十年的日級別數據量的確不大，使用Python來說的話不應該出現memoryerror，應該是在編程方面需要再多留意，我們在Ricequant上使用的分鍾數據大概是200-300個GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。
語言只是一個語言，興許會有各種語法的不同，但是在談語言的時候我們需要了解背後的工具箱和社區，以及它為什麼處理一些事情比另外的一些語言要好。
本
身Python初期用來做金融回測等是應該被放棄的，用來開發策略也應該是被放棄的，因為相比matlab的矩陣運算來做開發，實在是太方便了。只不過後
來Python推出了series、pandas等一系列的強悍library，pandas的語法基本在「無恥」地模仿matlab和R，而
pandas的開發者正是美國大名鼎鼎的對沖AQR，因此使data
crunching和對數據的一些操作大大便利，此外，又包裝了海量的開源社區的數學和科學計算庫，也能處理各種的machin
learning等等的問題。
從科學計算的語言的發展來看，從最初的人們對浮點數計算的需求加入了fortran，再一路進行，讓工具更加的讓科學計算容易再容易（Python也封裝了大量早期的數學家們用fortran寫的數學計算基礎庫，這些經歷了幾十年的考驗、加速等等）：
我們來看下python目前的科學技術棧：
numpy: basic array manipulation - 基礎的數組處理
scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科學計算，包括信號處理和優化等
matplotlib: visualization and plotting - 幾行代碼就可以做圖形化顯示了
IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互動式編程環境，這是能將來替代掉matlab的一個必備，即在一行一行代碼的輸入、顯示過程中學習、改進
pandas: data manipulation - 最重要的矩陣運算等
scikit-learn: machine learning - 機器學習
但
是隨著以後的發展Python的開源屬性就會體現的越來越強大，可以讓更多的人享受到其便利和貢獻進來，包括Quantopian也放出了zipline
的python回測框架，只需要引入yahoo數據即可進行回測，並且Python的速度由於跟C的很好的結合可以達到非常快的速度，而且可以將來和其他
系統很容易整合對接實盤交易介面。
由於歐美已經有很多的投行和對沖在往Python的技術棧靠攏，因此選擇了Python即掌握了一門重要的工具，並且無需跟一家私有化公司進行捆綁。
當然，最後的最後，所有的python回測你都可以來Ricequant - Beta上完成，我們支持海量的市場、財務數據，還有不斷加入的和大數據公司合作的輿情數據等等，同時策略回測完還可以做實時模擬交易，享受到實時數據的計算。在雲平台上已經支持了幾乎所有的Python科學計算庫，無需花時間安裝、測試等等。
⑩ python可以做什麼小兼職
python可以做的小兼職：
1、做爬蟲項目，爬取客戶需要的數據
不管是web開發還是爬蟲，都需要找到好的項目。最好的就是幫一些證券的人員抓一些財經的新聞或者是輿情相關的數據。這個內容開發完了，只要不會出現問題的話，基本上月入3-5k是沒有什麼問題的。需要自己買一個雲主機，一個月的成本也就是200-300左右
2、量化交易，挖掘虛擬幣信息
用Python來完成量化交易的話還是非常方便的，但是對於新手來說內容會比較難。先解釋一下什麼是量化交易，也就是做一個數據挖掘的過程。不同的就是你可以用手中可以用的模型來選股，選時間，資金管理就是我們要做的特徵工程。
3、代寫程序，幫客戶代寫需要的程序
電商平台很多代寫程序的，幾百塊就可以搞定LAMP的管理系統，但是這種基本都是大學生的畢設，所以可以照貓畫虎的開一家這樣的店鋪。