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新年第一篇,承蒙邹总邀请 一个实际的大数据分析例子
CSDN 上已经有很多关于 爬虫* 的博客和代码,还有很多关于 情感分析 的研究和实战例子,既然大家对这个技术都这么感兴趣,我们就来一个真实的例子,看看大家在解决实际问题的能力如何。 CSDN 的很多用户都在各个微信群、社区里面表达过对 CSDN 的各种反馈,这些人和众多普通用户相比,还是很少的一部分,那么,我们怎样收集到散落在网上的各种反馈和评论,并做定性、定量的分析呢? 这就需要数据挖掘、自然语言处理、情感分析、和数据可视化的技巧了。
快来看看过去的2年中你心中的CSDN情感评价是否是这样的?
微博情感分析是一种用于提取微博文本中的情感倾向的方法。它可以帮助企业了解人们对于某个主题的看法和态度。
如果要进行微博情感分析,需要准备一些微博数据。可以使用爬虫程序爬取相关微博数据,这里使用的 Scrapy 框架进行的数据爬虫。可以使用文本分类模型对微博数据进行情感分类。在这里准备了一些情感标签(例如“正面”、“负面”、“中立”),并为每条微博打上标签。
此外,可以使用自然语言处理技术来提取微博中的关键词和主题,以便更好地了解人们关注的焦点。总的来说微博情感分析是一种有用的工具,可以帮助您更好地了解人们对于某个主题的看法和态度。
接下来让我们看看如何实现的吧,以及这两年CSDN的外部综合评价是否和你想的一样。
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