Question

数据分析：基本统计、趋势分析、情感分析、回归分析

基本统计 ：性别、地区、累计分布等等。

情感分析 ：对微博正文切词，然后进行情感判别。我想了两个思路，第一个基于切词、情感词典和极性词的情感判别； 第二个是基于机器学习的（与垃圾分类类似，进行情感分类；可以训练个分类器试试）。当时实现了第一个，判别了每条微博正文的情感 value。然后与性别、 省份做了交叉分析。

数据处理：自然语言处理技术

统计和分析：地域占比，文本情感分析，A/B TEST，TOP N 排行榜

数据挖掘：建模，聚类，分类和排名

模型预测：预测模型，机器学习，建模仿真

1.1 分析理论

IBM 3A 5 步方法论

2012 年 5 月 17 日，IBM 正式在中国市场发布了智慧的分析洞察(Smarter Analytics)，并从实战角度推出一套完整的方法论从转变信息到分析结果，再从分析结果到业务成果的整体途径，IBM 将其总结为“3A5 步”。

“3A5 步”分别是掌控信息(Align)、获悉洞察(Anticipate)、采取行动(Act)、学习(Learn) 和转型(Transform)。针对每一步、每一阶段，IBM 都为用户提供了相应的软硬件产品和咨询服务。

​

图 1 IBM 3A5 步方法论

针对每一步、每一阶段，IBM 都为用户提供了相应的软硬件产品和咨询服务。

第一步掌控信息：全面收集、整合、掌控信息。随着大数据时代的企业需求不断增加，IBM 推出大数据平台、分析型数据仓库等解决方案，致力于对非结构化数据、流数据等新型数据的处理和掌控。

第二步获悉洞察：提取洞察并预测。自 2005 年开始，IBM 在业务分析领域不断加大投资和收购力度。目前，IBM 具有全面的分析能力，包括财务绩效管理、商业智能、预测分析、内容分析和风险分析。

第三步采取行动：优化决策成就业务绩效。通过将掌握的信息通过分析获取洞察，用到决策平台或决策流程中，帮助企业业务人员和企业高管等决策者实现业务绩效的优化。

第四步学习：从每一次业务结果中获得学习和反馈，改善基于信息的决策流程。以 Watson 为例，从信息证据和行动结果中进行学习，在每次迭代中获取更智慧的解决方案。

第五步转型：制定清晰的分析战略，结合行业经验和既有案例，缔造突破性业务成果。通过确定业务的优先级分析目标、清晰一致的策略，找到新的方法、业务创新模式;通过已经有的行业解决方案和其他客户的最佳实践，识别新的业务机会和价值。

1.2 常规分析方法

数学分析

数学分析是数学的一个重要分支，主要研究极限、连续性、导数、积分、序列和级数等概念。它为理解和处理函数的性质提供了理论基础。

好的！我们可以从数学分析的几个核心概念入手，逐一详细讲解。

1. 极限

极限是数学分析的基础，用于描述函数或序列在某一点附近的行为。

• 数列的极限 ：如果数列 \((a_n)\) 中的项随着 \(n\) 的增加而趋近于某个值 \(L\)，我们就说这个数列的极限是 \(L\)，记作：
  \[
  \lim_{n \to \infty} a_n = L
  \]

• 函数的极限 ：对于函数 \(f(x)\)，如果当 \(x\) 趋近于某个值 \(c\) 时，\(f(x)\) 趋近于 \(L\)，则我们写作：
  \[
  \lim_{x \to c} f(x) = L
  \]

2. 连续性

一个函数在某点连续意味着函数在该点的极限等于函数在该点的值。

• 连续性定义 ：函数 \(f(x)\) 在点 \(c\) 连续，当且仅当：
  1. \(f(c)\) 存在
  2. \(\lim_{x \to c} f(x)\) 存在
  3. \(\lim_{x \to c} f(x) = f(c)\)

3. 导数

导数描述了函数在某点的瞬时变化率或斜率。

• 导数的定义 ：
  \[
  f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h) - f(x)}{h}
  \]
  如果这个极限存在，我们就说 \(f(x)\) 在点 \(x\) 可导。

4. 积分

积分用于计算面积、体积及累积量。

• 不定积分 ：反映一个函数的原函数，形式为：
  \[
  \int f(x) \, dx = F(x) + C
  \]
  其中 \(F'(x) = f(x)\)。

• 定积分 ：表示在区间 \([a, b]\) 上的面积：
  \[
  \int_a^b f(x) \, dx
  \]
  可以通过极限定义或使用基本积分定理计算。

5. 级数

级数是数列项的和，用于分析收敛性等性质。

• 数列的和 ：如果数列 \((a_n)\) 的和为：
  \[
  S = \sum_{n=1}^{\infty} a_n
  \]
  我们关注的是这个和是否收敛。

• 收敛性测试 ：常用的测试包括比较测试、比率测试和根测试等。

应用

数学分析不仅在理论上重要，也在物理、工程、经济学等多个领域广泛应用。它帮助我们建立模型，解决实际问题。

如果你对某个部分有更深入的兴趣或想要更多的例子，请告诉我！

运营分析

数学分析在运营分析中扮演着重要角色，帮助企业优化决策和资源配置。下面是一些关键方面：

1. 数据分析

运营分析通常依赖大量数据，数学分析为数据的处理和解释提供了工具。

• 描述性统计 ：用于总结和描述数据特征，如均值、方差和分布等。
• 推断统计 ：从样本数据推断总体特性，进行假设检验，判断策略的有效性。

2. 最优化

最优化技术用于寻找最佳方案，以最大化利润或最小化成本。

• 线性规划 ：通过构建目标函数和约束条件，求解资源分配问题。
• 非线性规划 ：处理复杂的成本和收益关系，常用于生产和库存管理。

3. 排队理论

排队理论分析服务系统中的客户流动和等待时间。

• 应用 ：广泛用于服务行业，如银行、餐厅等，通过优化服务流程，提高客户满意度和效率。

4. 仿真模型

仿真模型用于模拟复杂系统的行为，评估不同决策的影响。

• 蒙特卡洛仿真 ：通过随机采样和统计分析，评估不确定性对决策的影响。

5. 供应链管理

数学分析在供应链管理中帮助优化库存、运输和生产计划。

• 库存模型 ：如经济订货量模型（EOQ），帮助确定最佳订货量和库存水平。
• 运输问题 ：使用最优化技术，降低运输成本，确保按时交付。

6. 绩效评估

通过数学模型评估和监测运营绩效，帮助管理层做出调整。

• 关键绩效指标（KPI） ：利用数学分析监测业务指标，如销售增长率、客户满意度等。

应用案例

• 案例一 ：某零售企业利用线性规划优化库存，降低持有成本，同时满足客户需求。
• 案例二 ：一家餐厅应用排队理论，优化服务流程，减少顾客等待时间，提高客户满意度。

总结

数学分析在运营分析中通过数据处理、最优化、排队理论等手段，帮助企业提升效率、降低成本并增强决策能力。如果你有具体的案例或主题想要深入探讨，请告诉我！

公众舆情分析

基于全网公开发布数据、传播路径和受众群体画像，利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势。

热词分析

挖掘网络的热议词语，分析这个词语相关联的词语网络，通过词语网络筛选相应的详细舆情信息，同时可以结合用户情感及舆情媒体来源来快速定位想要查看的信息，帮助企业聚类用户反馈，提升企业形象及优化产品体验。

舆情分析

自定义关键词组来爬取全网的舆情信息，支持各种新闻媒体、贴吧、微信、微博、论坛站点的爬取；然后根据这些舆情内容分析关注度及情感走势、渠道分布、热门事件等。

媒体传播路径分析

对单条微博的传播情况进行多维度分析，完整呈现微博的传播路径、曝光及转发量，通过传播账号识别传播者的情感分析、账号类型及地域性别等。

事件分析

挖掘网络上的热门事件，通过事件脉络及趋势分析全观事件内容，同时挖掘出事件涉及最多的主体有哪些，分析与这些主体有关联的词语，点击关联词语，可以搜索到对应的详情舆情，分析渠道来源及情感强弱。

1.3 BI

数学分析在商业智能（BI, Business Intelligence）中的应用非常广泛，主要通过数据分析、模型构建和决策支持来提升企业的运营效率和战略制定能力。以下是一些关键方面：

1. 数据收集与整理

商业智能的第一步是数据的收集和整理，数学分析帮助企业从多个来源整合数据。

• 数据清洗 ：应用统计方法去除噪声和错误数据，确保数据质量。
• 数据仓库 ：建立数据仓库，集中存储和管理来自不同系统的数据。

2. 数据分析

利用数学和统计分析技术，企业可以从数据中提取有价值的信息。

• 描述性分析 ：通过均值、标准差、频率分布等描述数据的基本特征。
• 探索性数据分析（EDA） ：使用可视化工具（如散点图、箱线图）识别数据中的模式和趋势。

3. 预测分析

预测分析利用历史数据和数学模型，帮助企业预测未来趋势。

• 时间序列分析 ：分析历史数据的变化趋势，常用于销售预测和需求预测。
• 回归分析 ：建立因果关系模型，评估不同因素对业务结果的影响。

4. 最优化与决策支持

在数据分析的基础上，数学分析可以用于优化资源配置和决策支持。

• 线性与非线性规划 ：用于优化生产、库存和供应链管理，确保资源的最佳利用。
• 决策树和贝叶斯网络 ：帮助评估不同决策方案的风险和收益。

5. 可视化与报告

数据可视化是商业智能的重要组成部分，帮助决策者更直观地理解数据。

• 仪表盘 ：构建实时更新的仪表盘，展示关键绩效指标（KPI）和业务状况。
• 交互式报告 ：使用 BI 工具生成交互式报告，使管理层能够深入分析数据。

6. 自助分析

现代 BI 工具使得业务用户能够进行自助分析，减少对 IT 部门的依赖。

• 数据挖掘工具 ：用户可以使用简单的界面进行复杂的分析，如聚类分析和关联规则挖掘。

应用案例

• 零售业 ：通过销售数据分析和预测模型，优化库存管理和促销策略。
• 金融行业 ：利用风险模型和信用评分系统，评估客户信用风险。

总结

数学分析在商业智能中提供了强大的工具和方法，使企业能够从大量数据中提取洞见，优化决策，提升竞争力。如果你对某个具体的应用领域或技术有兴趣，欢迎告诉我！