python舆情
① 优就业的python培训学完了能到什么程度
听过这家，所以具体好不好我也不是很确定，但是吧IT行业目前前景是很好的，可以往这个行业发展，赚一波快钱，只是全国收费价格差不多一样的情况下，要去就去有名的，现在这个行业割韭菜的太多了，一定要谨慎选择！
所以如果选择了IT行业就好好加油学习，我作为入行好几年的，最近也有打算去学学UI，目前我知道的名气不错的是黑马，匿名了，怕公关～
② 如何用Python做舆情时间序列可视化
如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
痛点
你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。
从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。
你从某知名点评网站上，找到了自己一家分店的页面，让助手把上面的评论和发布时间数据弄下来。因为助手不会用爬虫，所以只能把评论从网页上一条条复制粘贴到Excel里。下班的时候，才弄下来27条。（注意这里我们使用的是真实评论数据。为了避免对被评论商家造成困扰，统一将该餐厅的名称替换为“A餐厅”。特此说明。）
好在你只是想做个试验而已，将就了吧。你用我之前介绍的中文信息情感分析工具，依次得出了每一条评论的情感数值。刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。
可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。
③ 大数据舆情监测与分析工作怎么做
建议考虑时下火爆的python，python不仅入门简单，灵活高效。更是在人工智能方面应用广泛,对将来大有裨益。
④ 如何用Python做舆情时间序列可视化
如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
痛点
你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。
从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。
你从某知名点评网站上，找到了自己一家分店的页面，让助手把上面的评论和发布时间数据弄下来。因为助手不会用爬虫，所以只能把评论从网页上一条条复制粘贴到Excel里。下班的时候，才弄下来27条。（注意这里我们使用的是真实评论数据。为了避免对被评论商家造成困扰，统一将该餐厅的名称替换为“A餐厅”。特此说明。）
好在你只是想做个试验而已，将就了吧。你用我之前介绍的中文信息情感分析工具，依次得出了每一条评论的情感数值。刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。
可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。
怎么办呢？
序列
办法自然是有的。我们可以利用《贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？》一文介绍过的数据框，一次性处理多个数据，提升效率。
但是这还不够，我们还可以把情感分析的结果在时间序列上可视化出来。这样你一眼就可以看见趋势——近一段时间里，大家是对餐厅究竟是更满意了，还是越来越不满意呢？
我们人类最擅长处理的，就是图像。因为漫长的进化史逼迫我们不断提升对图像快速准确的处理能力，否则就会被环境淘汰掉。因此才会有“一幅图胜过千言万语”的说法。
准备
首先，你需要安装Anaconda套装。详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。
助手好不容易做好的Excel文件restaurant-comments.xlsx，请从这里下载。
用Excel打开，如果一切正常，请将该文件移动到咱们的工作目录demo下。
因为本例中我们需要对中文评论作分析，因此使用的软件包为SnowNLP。情感分析的基本应用方法，请参考《如何用Python做情感分析？》。
到你的系统“终端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。
pip install snownlp
pip install ggplot
运行环境配置完毕。
在终端或者命令提示符下键入：
jupyter notebook
如果Jupyter Notebook正确运行，下面我们就可以开始编写代码了。
代码
我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为time-series。
首先我们引入数据框分析工具Pandas，简写成pd以方便调用。
import pandas as pd
接着，读入Excel数据文件：
df = pd.read_excel("restaurant-comments.xlsx")
我们看看读入内容是否完整：
df.head()
结果如下：
注意这里的时间列。如果你的Excel文件里的时间格式跟此处一样，包含了日期和时间，那么Pandas会非常智能地帮你把它识别为时间格式，接着往下做就可以了。
反之，如果你获取到的时间只精确到日期，例如"2017-04-20"这样，那么Pandas只会把它当做字符串，后面的时间序列分析无法使用字符串数据。解决办法是在这里加入以下两行代码：
from dateutil import parser
df["date"] = df.date.apply(parser.parse)
这样，你就获得了正确的时间数据了。
确认数据完整无误后，我们要进行情感分析了。先用第一行的评论内容做个小实验。
text = df.comments.iloc[0]
然后我们调用SnowNLP情感分析工具。
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)
显示一下SnowNLP的分析结果：
s.sentiments
结果为：
0.6331975099099649
情感分析数值可以正确计算。在此基础上，我们需要定义函数，以便批量处理所有的评论信息。
def get_sentiment_cn(text):
s = SnowNLP(text) return s.sentiments
然后，我们利用Python里面强大的apply语句，来一次性处理所有评论，并且将生成的情感数值在数据框里面单独存为一列，称为sentiment。
df["sentiment"] = df.comments.apply(get_sentiment_cn)
我们看看情感分析结果：
df.head()
新的列sentiment已经生成。我们之前介绍过，SnowNLP的结果取值范围在0到1之间，代表了情感分析结果为正面的可能性。通过观察前几条数据，我们发现点评网站上，顾客对这家分店评价总体上还是正面的，而且有的评论是非常积极的。
但是少量数据的观察，可能造成我们结论的偏颇。我们来把所有的情感分析结果数值做一下平均。使用mean()函数即可。
df.sentiment.mean()
结果为：
0.7114015318571119
结果数值超过0.7，整体上顾客对这家店的态度是正面的。
我们再来看看中位数值，使用的函数为median()。
df.sentiment.median()
结果为：
0.9563139038622388
我们发现了有趣的现象——中位数值不仅比平均值高，而且几乎接近1（完全正面）。
这就意味着，大部分的评价一边倒表示非常满意。但是存在着少部分异常点，显着拉低了平均值。
下面我们用情感的时间序列可视化功能，直观查看这些异常点出现在什么时间，以及它们的数值究竟有多低。
我们需要使用ggplot绘图工具包。这个工具包原本只在R语言中提供，让其他数据分析工具的用户羡慕得流口水。幸好，后来它很快被移植到了Python平台。
我们从ggplot中引入绘图函数，并且让Jupyter Notebook可以直接显示图像。
%pylab inlinefrom ggplot import *
这里可能会报一些警告信息。没有关系，不理会就是了。
下面我们绘制图形。这里你可以输入下面这一行语句。
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的绘图语法是多么简洁和人性化。只需要告诉Python自己打算用哪个数据框，从中选择哪列作为横轴，哪列作为纵轴，先画点，后连线，并且可以指定连线的颜色。然后，你需要让X轴上的日期以何种格式显示出来。所有的参数设定跟自然语言很相似，直观而且易于理解。
执行后，就可以看到结果图形了。
在图中，我们发现许多正面评价情感分析数值极端的高。同时，我们也清晰地发现了那几个数值极低的点。对应评论的情感分析数值接近于0。这几条评论，被Python判定为基本上没有正面情感了。
从时间上看，最近一段时间，几乎每隔几天就会出现一次比较严重的负面评价。
作为经理，你可能如坐针毡。希望尽快了解发生了什么事儿。你不用在数据框或者Excel文件里面一条条翻找情感数值最低的评论。Python数据框Pandas为你提供了非常好的排序功能。假设你希望找到所有评论里情感分析数值最低的那条，可以这样执行：
df.sort(['sentiment'])[:1]
结果为：
情感分析结果数值几乎就是0啊！不过这里数据框显示评论信息不完全。我们需要将评论整体打印出来。
print(df.sort(['sentiment']).iloc[0].comments)
评论完整信息如下：
这次是在情人节当天过去的，以前从来没在情人节正日子出来过，不是因为没有男朋友，而是感觉哪哪人都多，所以特意错开，这次实在是馋A餐厅了，所以赶在正日子也出来了，从下午四点多的时候我看排号就排到一百多了，我从家开车过去得堵的话一个小时，我一看提前两个小时就在网上先排着号了，差不多我们是六点半到的，到那的时候我看号码前面还有才三十多号，我想着肯定没问题了，等一会就能吃上的，没想到悲剧了，就从我们到那坐到等位区开始，大约是十分二十分一叫号，中途多次我都想走了，哈哈，哎，等到最后早上九点才吃上的，服务员感觉也没以前清闲时周到了，不过这肯定的，一人负责好几桌，今天节日这么多人，肯定是很累的，所以大多也都是我自己跑腿，没让服务员给弄太多，就虾滑让服务员下的，然后环境来说感觉卫生方面是不错，就是有些太吵了，味道还是一如既往的那个味道，不过A餐厅最人性化的就是看我们等了两个多小时，上来送了我们一张打折卡，而且当次就可以使用，这点感觉还是挺好的，不愧是A餐厅，就是比一般的要人性化，不过这次就是选错日子了，以后还是得提前预约，要不就别赶节日去，太火爆了！
通过阅读，你可以发现这位顾客确实有了一次比较糟糕的体验——等候的时间太长了，以至于使用了“悲剧”一词；另外还提及服务不够周到，以及环境吵闹等因素。正是这些词汇的出现，使得分析结果数值非常低。
好在顾客很通情达理，而且对该分店的人性化做法给予了正面的评价。
从这个例子，你可以看出，虽然情感分析可以帮你自动化处理很多内容，然而你不能完全依赖它。
自然语言的分析，不仅要看表达强烈情感的关键词，也需要考虑到表述方式和上下文等诸多因素。这些内容，是现在自然语言处理领域的研究前沿。我们期待着早日应用到科学家们的研究成果，提升情感分析的准确度。
不过，即便目前的情感分析自动化处理不能达到非常准确，却依然可以帮助你快速定位到那些可能有问题的异常点(anomalies)。从效率上，比人工处理要高出许多。
你读完这条评论，长出了一口气。总结了经验教训后，你决定将人性化的服务贯彻到底。你又想到，可以收集用户等候时长数据，用数据分析为等待就餐的顾客提供更为合理的等待时长预期。这样就可以避免顾客一直等到很晚了。
祝贺你，经理！在数据智能时代，你已经走在了正确的方向上。
下面，你该认真阅读下一条负面评论了……
⑤ 公司最近在做金融行业的舆情监控，有没有推荐的平台
识微商情，运用大数据监测技术，能够7*24h实时自动监测全网舆情，旨在为用户摆脱信息收集和整理的困扰，每天都会实时更新全网各大平台的媒体报道和网民讨论，自动生成分析图表、报告，通过监测主题设置，可以帮助用户决定什么是重要的新闻，开启“速读模式”后还能免于重复相似信息的干扰，对于用户需要重点关注的信息或者平台，可以使用自定义/定向监测功能，系统最快可在30秒内通过微信、短信、邮件或者客户端的方式向用户发出告警，为用户网络舆情监控服务。
⑥ 豫情大数据如何采集网络舆情更精准
大数据如何收集舆情信息？
目前，我国的互联网站已达100万个，互联网用户达1.6亿户，网民达2亿多人。由于网络的虚拟性、隐蔽性、发散性、随意性等特点，网络已成为反映社会舆情的主要载体，网络舆情也对政府部门决策产生了影响。由于网络舆情是“自由超市”，不可避免敌出现鱼龙混杂、良莠不齐的局面，其内容的虚假性、爆发的威胁性都对社会稳定构成了严重影响。要建立一个基于互联网环境下的舆情预警系统，积极开展网上不稳定因素排查，全面收集、有效甄别网络舆论，定期进行分析研究，掌握民众思想状况，了解群体的倾向和意愿，对重大舆情形成预警报告。有针对性的进行引导和教育，防止舆论激化，控制不良信息引起的群体非理性行为，将危害降低到最低程度。重点围绕意识形态领域趋向性舆论、重大突发事件跟风舆论、煽动破坏性舆论，及时通过网上解答、跟帖、引导，澄清事实，以正视听，把网上炒作制止在萌芽状态。
从根本上讲，网络舆情监测要求达到实时性、全面性和准确性。多瑞科舆情数据分析站能满足系统舆情信息服务市场三个要素，实时性：舆情获得越早，给应对和处置留下的余地就越大，而网络舆情的发展往往是爆发式的，机会稍纵即逝，一旦错失最佳时机将追悔莫及；全面性：网络舆情容易攻其一点，不及其余，信息量大，容易使很多重要信息被忽略；准确性：海量信息条件下，如何准确地掌握问题核心，不为纷扰所困，是得出正确判断的关键。目前舆情监测的现状存在很多待改进的地方。首先，手工监测存在天然局限性。通过安排固定人手24小时值班，不间断地浏览目标站点并搜索目标关键词，是在缺少自动化系统时最直接也是最初级的舆情监测方式。由于受到每个人主观思想的限制，手工监测总会有观察盲区，总会有觉得不重要但事后被证明很严重的地方，且手工无法察觉到一些站点或者一些偏僻的网页内容发生改变；同时，人不是机器，长期反复监测容易导致疲劳，经常会使得该判断出来的舆情，一不留神就漏掉了。这些都会在实时性和准确性上存在很大波动。其次是过度依赖搜索引擎。人们往往认为在网络舆情的大海里也只有搜索引擎才可能具备捞针的本领。但是，搜索引擎仍然具有不少局限性。除了搜索结果受关键词影响很大外，搜索引擎返回的结果往往来自不受任何访问限制的网站，而诸如论坛等需要登录的网站则完全被排除在外。但是网民发表意见最多的地方，恰恰是这些提供互动功能的网站。更进一步的，搜索引擎的网络爬虫具有一定的时延性，因此不能实时搜索到最新的网页更新。因此，搜索引擎不能为我们提供问题的全貌，因为它只针对关键词而不针对问题，所以谈不上全面性；搜索引擎也不能在第一时间得到我们所想要的结果，因为不仅是它的内容更新不够快，而且它也不能提供针对时效性的服务，所以谈不上及时性；搜索引擎只能在海量网页中返回另一个海量的结果，而且是以杂乱无章的形式，对于我们关心什么，它一无所知，所以它给出的结果是所有人都关心的，而非我关心的，因此也谈不上准确性。可见，我们不能完全依赖搜索引擎来监测网络舆情，需要提出全新的技术手段来获知网络舆情，并跟踪和分析舆情。因此，要想保证舆情监测的实时性、全面性和准确性，最可靠的办法就是使用自动化的舆情监测系统，依靠软件系统来消除人工方式的不足，依靠软件系统来定点的监测目标站点及整个网络，跟踪分析各个舆情主题的发展轨迹，并自动地整理生成日报/周报等报告，将舆情与政府的日常工作业务有机整合在一起。多瑞科舆情数据分析站系统是基于对互联网舆情信息进行管理的应用软件系统。系统整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。网络负面消息的常用办法是删帖，但是删帖有时候不但起不到疏导舆情和平息舆论的作用，相反会进一步激化舆论和公众的不满情绪，让事件进一步发酵升级，演变成全社会谈论的公共事件和公共话题，从而更加不利于问题的处理和化解，让政府和企业处于更被动的局面，结果损害政府和企业的公信力。
那么网络负面消息该怎么处理呢？
一是提高网络意识，避免引发负面炒作的话题出现。这是预防。
二是整合内部机构，构建反应迅速的舆情监控系统。可以建立一套例如蚁坊软件类的舆情监测系统，及早的发现网络负面消息的萌芽。这是监测。
三是辟谣疏导封堵并举，牢牢掌握网上舆情引导话语权。这是引导。四是拓展各种发声渠道，建立完善网络新闻发言人制度。这是后期处理。
⑦ 网络通信企业网络舆情信息要如何有效监测
具体还要看你的业务情况
找一家专业做舆情专业的服务公司,购买相应服务或者软件系统
如自己有技术,可以让技术用开源python或者java抓虫系统写一个.
用现成采集系统做数据抓取
⑧ 学好Python可以做什么兼职
学会python可以做的兼职：
1、爬虫
首先，除了Python的语法基础的之外的必修课就是web开发和爬虫的内容了。如果是想依靠这两个方向来赚钱的话，就必须要清楚的知道开发什么或者爬什么数据才能赚钱。如果你都不知道的话，你可以开个网店，或者去猪八戒做服务的外包。
不管是web开发还是爬虫，都需要找到好的项目。最好的就是帮一些证券的人员抓一些财经的新闻或者是舆情相关的数据。这个内容开发完了，只要不会出现问题的话，基本上月入3-5k是没有什么问题的。需要自己买一个云主机，一个月的成本也就是200-300左右。
2、量化交易
用Python来完成量化交易的话还是非常方便的，但是对于新手来说内容会比较难。先解释一下什么是量化交易，也就是做一个数据挖掘的过程。不同的就是你可以用手中可以用的模型来选股，选时间，资金管理就是我们要做的特征工程。如果在量化交易中要追求稳定的收益的话，是可以考虑一下在各种虚拟币交易市场搬搬转。
3、代写程序或者是外包
电商平台很多代谢程序的，几百块就可以搞定LAMP的管理系统，但是这种基本都是大学生的毕设，所以可以照猫画虎的开一家这样的店铺。
首先毕设就是毕设，不要帮别人写论文。因为论文后期是一直要改稿子的，本科的毕设都是研发类型的，这类的门槛比较低。通用代码很多，模板很多。
Python学习路线图：
⑨ 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好
首先十年的日级别数据量的确不大，使用Python来说的话不应该出现memoryerror，应该是在编程方面需要再多留意，我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。
语言只是一个语言，兴许会有各种语法的不同，但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区，以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。
本
身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的，用来开发策略也应该是被放弃的，因为相比matlab的矩阵运算来做开发，实在是太方便了。只不过后
来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library，pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R，而
pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲AQR，因此使data
crunching和对数据的一些操作大大便利，此外，又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库，也能处理各种的machin
learning等等的问题。
从科学计算的语言的发展来看，从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran，再一路进行，让工具更加的让科学计算容易再容易（Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库，这些经历了几十年的考验、加速等等）：
我们来看下python目前的科学技术栈：
numpy: basic array manipulation - 基础的数组处理
scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科学计算，包括信号处理和优化等
matplotlib: visualization and plotting - 几行代码就可以做图形化显示了
IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互动式编程环境，这是能将来替代掉matlab的一个必备，即在一行一行代码的输入、显示过程中学习、改进
pandas: data manipulation - 最重要的矩阵运算等
scikit-learn: machine learning - 机器学习
但
是随着以后的发展Python的开源属性就会体现的越来越强大，可以让更多的人享受到其便利和贡献进来，包括Quantopian也放出了zipline
的python回测框架，只需要引入yahoo数据即可进行回测，并且Python的速度由于跟C的很好的结合可以达到非常快的速度，而且可以将来和其他
系统很容易整合对接实盘交易接口。
由于欧美已经有很多的投行和对冲在往Python的技术栈靠拢，因此选择了Python即掌握了一门重要的工具，并且无需跟一家私有化公司进行捆绑。
当然，最后的最后，所有的python回测你都可以来Ricequant - Beta上完成，我们支持海量的市场、财务数据，还有不断加入的和大数据公司合作的舆情数据等等，同时策略回测完还可以做实时模拟交易，享受到实时数据的计算。在云平台上已经支持了几乎所有的Python科学计算库，无需花时间安装、测试等等。
⑩ python可以做什么小兼职
python可以做的小兼职：
1、做爬虫项目，爬取客户需要的数据
不管是web开发还是爬虫，都需要找到好的项目。最好的就是帮一些证券的人员抓一些财经的新闻或者是舆情相关的数据。这个内容开发完了，只要不会出现问题的话，基本上月入3-5k是没有什么问题的。需要自己买一个云主机，一个月的成本也就是200-300左右
2、量化交易，挖掘虚拟币信息
用Python来完成量化交易的话还是非常方便的，但是对于新手来说内容会比较难。先解释一下什么是量化交易，也就是做一个数据挖掘的过程。不同的就是你可以用手中可以用的模型来选股，选时间，资金管理就是我们要做的特征工程。
3、代写程序，帮客户代写需要的程序
电商平台很多代写程序的，几百块就可以搞定LAMP的管理系统，但是这种基本都是大学生的毕设，所以可以照猫画虎的开一家这样的店铺。