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舆情监测之获取数据

舆情监测是对互联网上公众的言论和观点进行监视和预测的行为.监测技术大多是基于爬虫的, 如果我们把相关热点事件的关键词, 用搜索引擎进行搜索, 并将结果保存到本地,就实现了舆情监测的第一环节:实时获取互联网数据 舆情监测.png 初步实现效果 ? 获取数据.gif 实现代码 import requests from lxml import etree import os import sys def getData(wd): # 设置用户代理头 requests.get(target_url, headers = headers) # xpath格式化 data_etree = etree.HTML(data.content) # 提取数据列表

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政务数据系列10:政务数据的运营

前面九篇分别深入阐述: 政务数据点本质:《 浅谈政务数据的本质》 政务数据的全景图:《政务数据的全景图》 政务数据的上下文范围:《政务数据的上下文范围》 政务数据的概念模型:《政务数据的概念模型 》 政务数据的逻辑模型:《政务数据的逻辑模型》 政务数据的物理模型:《政务数据的物理模型》 政务数据的部署结构:《政务数据的部署结构》 政务数据的安全体系:《政务数据的安全体系》 政务数据的价值链 》、《政务数据的物理模型》、《政务数据的部署结构》、《政务数据的安全体系》、《政务数据的价值链》和本文——《政务数据的运营》。 业务支撑:是政务数据运营的两支撑力量之一,重点实现政务业务本身的体系化、系统化,提供政务数据运营的内容。 运营支撑:基于业务驱动,进行政务数据的运营管理,实现业务服务的产品化和价值链管理。 至此,“漫谈政务数据”系列文章第一部的正文告一段落,后续会补充三篇根据去年个人博客文章(2017年1月后陆续发表)修改的“番外”(《再谈“政务互联网+”&“政务数据”》、《再谈政务数据的七痛点》

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    4.6 亿、政务

    2022年3月31日,浙江省大数据发展管理局发布2022年3月政府采购意向公告。 政务云资源租赁-云服务 预算 4.6 亿元 本项目采购政务云基础设施服务,支撑省级单位业务系统上云。 包含主中心(含政务服务区、公众服务区、行业服务区)、同城容灾中心和异地备份中心,提供计算、存储、网络、数据库、大数据、中间件等云产品服务。 二是基础设施租赁服务。 二是数据通信设备及机柜租用服务。包括省级核心设备、设区市和省级单位接入设备、安全设备及机柜等。 三是运维服务。包括人员驻场、巡检、技术咨询服务等。 二是数据通信设备及机柜租用服务。包括省级核心设备、设区市和省级单位接入设备、安全设备及机柜等。 三是运维服务。包括人员驻场、巡检、技术咨询服务等。 包括基础平台迭代升级,提供热线电话、在线客服、钉群等多渠道一线的客户服务;提供可见性标签和规则维护,做好四办公厅厅领导以上用户专题保障;提供应用上钉调测支持、技术咨询、上架技术审核和日常巡检和权限校验

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    1.08 亿、政务

    2022年5月30日,呼和浩特市大数据管理局发布《呼和浩特市政务云计算中心项目》招标公告,预算 1.08 亿元。 采购需求: 合同包1:呼和浩特市政务云一网通办采购云服务 预算 54,009,771.75 元 合同包2:呼和浩特市政务云电子政务网络及机房环境租用 预算 20,247,750.00 元 合同包3: 呼和浩特市政务云一网统管采购云服务 预算 33,742,478.25 元 本项目不接受联合体投标。

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    舆情反馈,唯快不破——WeTest舆情实时迭代最新数据

    用户口碑和评价已经成为了游戏运营者非常重视的环节,为了获取用户的评价趋势,游戏运营者需要时时关注贴吧、三方市场的评论,WeTest的舆情功能整合了所有游戏社区信息源,极大的满足了运营者对于舆情监控的需要 什么样的舆情监控是有效的? WeTest舆情监控在这个时候推出时效性优化新版本,15分钟更新最新舆情监控结果,保证用户掌握每15分钟的市场舆情变化。 ? 如何把WeTest舆情的实时反馈从2小时缩短到15分钟? WeTest的技术大神对数据挖掘的每一个层次:数据抓取、处理以及存储技术同时都进行了改良和优化: ? WeTest舆情时效性新版本15分钟更新游戏舆情最新数据,为游戏运营者节省更多的时间去做bug修复,去做危机公关,为项目及时挽救经济与口碑的损失! 你问我为什么这么自信?因为,天下武功,唯快不破。

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    爬虫采集舆情数据的方案

    网络爬虫简单来说就是指通过爬虫程序访问网站的API连接获取数据信息。爬虫程序可以将需要的数据信息从在网页中爬取出来,然后储存在新建的文档里。网络爬虫支持各种数据的采集, 文件,图片。 在互联网大数据时代中,网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据,网络爬虫也是从互联网上采集数据的爬虫程序。 我们也可以通过网络爬虫采集舆情数据,可以采集新闻,社交,论坛,博客等信息数据。 这也是常见的舆情数据获取的方案之一。一般就是通过爬虫程序使用爬虫代理IP对一些有意义的网站进行数据采集。 舆情数据也可以通过在数据交易市场去购买,或者找那些专业的舆情分析团队去获取,但是一般来说说,专业的舆情分析团队,也都是通过爬虫程序使用代理IP去采集的相关数据,从而进行舆情数据分析。 由于短视频的火爆,抖音,快手这两个主流短视频APP,我们也可以通过爬虫程序采集抖音,快手进行舆情数据分析。

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    政务数据系列6:政务数据的物理模型

    前面三篇分别深入阐述: 政务数据点本质:《 浅谈政务数据的本质》 政务数据的全景图:《政务数据的全景图》 政务数据的上下文范围:《政务数据的上下文范围》 政务数据的概念模型:《政务数据的概念模型 》 政务数据的逻辑模型:《政务数据的逻辑模型》 反响非常好,本篇接上一篇讲讲政务数据的物理模型。 政务数据的存储层从的方面来讲就是要解决好结构化和非结构化两类数据的存储问题。 、政务预测”等八政务业务主题域。 关于政务数据在服务层的8业务主题域(政务数据的本质就是政务,所以也是政务的8业务主题域),计划在漫谈政务数据系统文章完稿后,再分别做专题讨论,所以本文就不再进一步深入阐述了。

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    政务数据系列7:政务数据的部署结构

    前面六篇分别深入阐述: 政务数据点本质:《 浅谈政务数据的本质》 政务数据的全景图:《政务数据的全景图》 政务数据的上下文范围:《政务数据的上下文范围》 政务数据的概念模型:《政务数据的概念模型 》 政务数据的逻辑模型:《政务数据的逻辑模型》 政务数据的物理模型:《政务数据的物理模型》 反响非常好,本篇接上一篇讲政务数据的部署结构。 该问题涉及三件事:一是政务数据安全域决定的其网络结构,二是政务数据业务域决定的其通信结构,三是政务数据管理域决定的其物理拓扑。 相对应地,政务数据主要汇集在政务专网和政务互联网中,可以混合云的架构来进行部署支撑;在政务内网(涉密网)的“政务数据”如果采用云架构来部署,则必须是私有云,其信息和数据只能在内部流动,不得流出。 然而,就政务数据的部署结构而言,当前主要是借鉴其思想,还难以构建一个政务数据的区块链出来。

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    政务数据系列9:政务数据的价值链

    前面八篇分别深入阐述: 政务数据点本质:《 浅谈政务数据的本质》 政务数据的全景图:《政务数据的全景图》 政务数据的上下文范围:《政务数据的上下文范围》 政务数据的概念模型:《政务数据的概念模型 》 政务数据的逻辑模型:《政务数据的逻辑模型》 政务数据的物理模型:《政务数据的物理模型》 政务数据的部署结构:《政务数据的部署结构》 政务数据的安全体系:《政务数据的安全体系》 反响非常好 在漫谈政务数据系列《政务数据的全景图》一文中,将政务数据的生命周期划分为:分析规划、标准化、数据采集、数据治理、服务提供、服务获取、持续优化和价值转换八个阶段。 政务数据政务服务、行政监管和社会治理中的价值涵盖:用数据治理、用数据说话、用数据发展、用数据改进和用数据创新五个方面。 2017年6月1日起施行的《中华人民共和国网络安全法》,正是在这种背景下形成的。 相较于商业数据政务数据的敏感性和被滥用后的危害程度更高。既要保障安全,又要保证不影响业务顺利开展。

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    政务数据系列8:政务数据的安全体系

    前面七篇分别深入阐述: 政务数据点本质:《 浅谈政务数据的本质》 政务数据的全景图:《政务数据的全景图》 政务数据的上下文范围:《政务数据的上下文范围》 政务数据的概念模型:《政务数据的概念模型 》 政务数据的逻辑模型:《政务数据的逻辑模型》 政务数据的物理模型:《政务数据的物理模型》 政务数据的部署结构:《政务数据的部署结构》 反响非常好,本篇接上一篇讲政务数据的安全体系。 对于政务数据实施建设过程中,需要遵循的安全保护相关法律法规以及技术标准也进行了较详尽的梳理。大数据的本质是“数据”,政务数据的本质是“政务”。因此,政务数据的安全本质上就是政务数据的安全。 主客体防护、全周期监管、九安全要素和安全融合共同构成了多维的政务数据安全体系。 其中,九安全要素是实现主客体安全、全生命周期安全以及安全融合机制的关键。 因此,本文重点围绕政务数据本身的九安全要素(认证、鉴权、传输、交换、存储、管理、媒介、运行和审计)来研讨其安全体系。

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    数据如何作用于”舆情“?

    舆情产品服务的角度看,浓缩海量信息,抵抗“数据爆炸”已成舆情工作基本要求。故此,掌握数据抓取能力与舆情解读能力,通过“加工”实现数据的“增值”,将是未来舆情分析的必备技能。 基于数据分析,能否提炼出独到、高质量的观点,在凌乱纷繁的数据背后找到更符合客户要求的舆情产品和服务,并进行针对性的调整和优化,这是大数据时代舆情最大的变量。 大数据时代,对趋势的研判是目标。 大数据的核心和目标就是预测,具体到舆情服务,舆情工作人员从互联网浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益,虽然获得广泛且实际的应用,但还远远不够。 舆情服务机构应树立舆情观念,对数据进行生产、分析和解读,探索一条为用户提供分众化服务的信息增值之路,使舆情服务的主体和边界形成一条完整的“舆情闭环”。 舆情,强调大数据的关联性。发展和利用好数据资源,充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求,这是大数据时代最大的舆情变革。

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    舆情:成也大数据,败也大数据

    自2013年,中国紧随世界脚步,开启了“大数据 (Big Data)元年”,数据量与信息量在过去海量的基础上继续呈几何倍数增长,舆情监控离不开大数据产业基础和发展环境,主要表现在以下几个方面: 第一,大数据时代的到来为网络舆情监测带来了技术优势 现在的舆情监测技术能够对数据进行自动抓取,并对数据进行鉴别、萃取、分析和 解读,通过“加工”实现数据的“增值”,从而为舆情管理服务提供数据支撑。 第二,大数据与云计算的结合使舆情分析更加准确。云 计算可以使大数据的价值被很好的挖掘,而大数据也为云计算提供了新的机会。 通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等,可以在舆情预警、研判、应对、决策环节,丰富和完善舆情管理参考体系。通过云计算 对大数据进行分析、预测,可以使我们在舆情管理中所做的决策更加精准。 第三,中国社会转型期对舆情管理的迫切需求,催生了一批网络舆情分析师。单纯的舆情监测对于舆情管理和研究还远远不够,还需要有能够对数据进行生产、分析、研判的专业人员。

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    政务数据的逻辑模型

    前面三篇分别深入阐述: 政务数据点本质:《 浅谈政务数据的本质》 政务数据的全景图:《政务数据的全景图》 政务数据的上下文范围:《政务数据的上下文范围》 政务数据的概念模型:《政务数据的概念模型 依据《政务信息资源共享管理暂行办法》(国发〔2016〕51号),政务信息资源目录分为基础信息资源、主题信息资源和部门信息资源三类,其主要内容就是政务数据的元数据政务数据的主数据是服务于政务信息集成与共享的全局性政务信息资源数据,其核心价值在于在全局范围内具有较高的可共享性。 在《GBT 19488.2-2008 电子政务数据元 第2部分:公共数据元目录》中,对电子政务的公共数据元进行了标准化。政务数据数据元是政务数据主题数据库的重要逻辑构件。 多个数据元可以组合在一起形成复合的政务数据元,从而提供更综合的政务数据服务。

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    政务数据数据智能平台建设方案

    按照S市大数据中心对市区两级大数据资源平台建设统一标准规范的要求下,以实际需求为导向,搭建m区大数据资源平台,加快推进与承接S市大数据资源平台的落地数据资源,归集区内各单位公共数据资源,按需实现共享交换 ,逐步构建形成m区公共数据汇聚、整合、共享、应用、展示、评价为“六位一体”的大数据资源体系,构建m区数据基础库、专题库和主题库为核心的数据资产,充分挖掘与发挥数据应用价值,构建数据集成、数据共享、数据管理 、数据决策的综合管理服务体系 按照总集规划,对m区大数据资源平台中的数据智能子系统进行建设,数据智能子系统作为大数据资源平台的核心系统,包括:数据资产、数据治理2核心管理;通过数据资产子模块管控整个大数据资源平台中的数据资产 ,围绕数据资产的全生命周期进行管理;数据治理作为大数据资源平台中作为数据清洗、融合、挖掘的核心工具,对平台内的数据进行治理。

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    政务数据平台建设方案

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    浅谈政务数据的本质

    在这个大背景之下,政务数据已经通过政务信息资源目录、政务信息资源共享融合、政务数据资产化以及社会信用体系建设等业务专题逐渐形成燎原之势。中央政府也多次提出国家大数据战略......。 因此,我们努力去探求一下政务数据的本质就显得尤为重要。 ? 首先,政务数据的核心是“政务”,大数据是其表现形式和载体。 再有,政务数据的重点是让政务数据“会说话”。政务加上了大数据,工作重点是要让政务数据成为“智慧”的政务数据,其重要表现就是“会说话”。 与此同时,政务数据使主动的政务服务成为可能,对改善公民、企业等主要服务对象的客户体验将有显著成效。 最后,政务数据的未来是数据自治。 数据治理是面向元数据的,政务数据政务数据元的标准化、规范化是重要基础。就当前而言,数据规划与数据治理相结合,是政务数据质量和价值的重要保障。

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    政务协同十场景重磅发布!

    - End - 腾讯云WeCity 丨感谢相伴 一路同行 火热报名中!2021“数字贵州双创杯”正式启动 协作共赢丨WeDa【专有版】赋能生态共同成长 ?...

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    数据技术在舆情服务领域的应用

    互联网的信息非常多,舆情服务商的采集能力强的话,就会采集到巨量的信息。如果只是对上关键词就推荐给客户的话,客户得到的数据就会有相当多的噪音数据垃圾数据。 比如:针对微博的V做人物画像——网络V(也叫做KOL,就是意见领袖)。 ? 政府主要关注的他们在发表什么观点?当有舆情事件发生的时候,这些V的观点倾向是什么?是支持、中立,还是反对? 这时候,就需要舆情服务商提供数据存储、处理和分析工具的支持,使得用户可以自主分析自己的数据。 比如在历史数据上进行统计分析,或加入自己的模型(分类、聚类)等。 5. 这样一个的需求下面涉及到几个子需求: (1)首先是自动采编。 自动采集用户感兴趣的内容。比如给一个军事题材的编辑采集最新】最热的和军事相关的新闻、自媒体的消息等。 (2)然后是智能组稿。 舆情系统 的实现技术 1. 数据的采集(爬虫) ? 舆情监测企业拼的最重要的一个环节就是数据的能力,数据采集(网络爬虫)是数据能力的基础也是核心技术之一。

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