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                          海量大數據 | 大數據走進校園

                          “政治科學研究中的大數據分析”活動順利舉辦

                           

                          2018年4月23日和2018年5月9日,天津海量信息技術股份有限公司與中國人民大學國際關系學院“政治科學前沿與方法”工作坊連續舉辦“政治科學研究中的大數據分析”講座,現已圓滿結束。

                          第一次講座邀請到了海量信息的資深數據分析師陳麗楊,作題為“政治科學研究中的大數據分析”的主旨發言,國際關系學院的多位老師及同學們參與本期活動并圍繞相關主題進行了熱烈交流。


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                          陳麗楊以海量公司為例,介紹大數據的前沿應用,并利用海量公司產品為現場師生展示如何獲取、處理和分析大數據相關信息。其實學院工作坊的設立目的在于推動政治科學方法理論進行創新,促進師生之間對于政治前沿科學方法理論有更加深入的探究。這時候,有大數據分析作為理論支撐便顯得尤為重要。

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                          陳麗楊以中美貿易戰相關輿情分析為例,講解如何利用網絡大數據來完成研究分析。首先最重要的第一步,要明確分析的對象、分析的目標。本次確立分析對象為“中美貿易戰事件”,分析目標為“中美貿易戰在微博中的群眾支持與反對情況”。第二步為按照對象目標進行數據的抓取,建立數據流,同時在判定圖添加正負面情緒的相關特征詞,我們可以從數據中積累特征詞,也可以使用海量多年積累完善的特征詞詞庫來快速高效的完成特征詞填充。我們還需要注意歧義詞,例如“中美”可能搜索出來的結果是“圖中美女”,需要將雜質特征詞作為歧義詞去除。最后一步,我們利用可視化工具,將數據清晰的呈現在可視化模型中,進行正負面分析、詞云(詞頻)統計、人群畫像等。

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                          2018年5月9日下午,海量信息與工作坊舉辦“政治科學研究中的大數據分析”第二次講座。第二次講座邀請到了天津海量信息的高級數據分析師張軒,作題為“政治科學研究中的大數據分析-實際操作篇”的主旨發言。國際關系學院的多位老師及同學們參與本期活動。在講座上,張軒帶領老師學生重溫上次會議中的數據分析流程,同時讓每人親自進行實際操作并加以輔導,進行數據的獲取、加工、分析。教師與學生通過體驗,切實感受到大數據對其工作決策上的幫助。

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                          以上兩次大數據進高校活動的成功舉辦,為在場師生提供了大數據分析的全新視角,同時也引發了師生們如何運用大數據方法在學術研究的進一步思考。

                           

                          各位高校的老師同學,大家在研究教學、業務合作的時候,是否也遇到了以下痛點:

                           

                          1、高校教師學生進行申報、完成課題及領域內的研究時,缺少大數據的支撐,沒有相關的技能獲得相應的數據。

                           

                          2、高校教師和企業機構建立聯系,可以接觸到行業大數據需求,但通常不知道如何利用好大數據進行行業應用的研究分析,希望能了解更多的大數據應用案例,幫助教師完成企業需求。

                           

                          3、教師擁有很強的研究能力,但通常找不到可以為此買單的客戶。

                           

                          4、高校學生在進行創業時缺少資金支持,無法進行價值假設驗證。

                           

                          高校智庫服務工作室旨在解決上述痛點,通過與我們的合作,您可以獲得:

                           

                          1、為教師申報、課題、研究項目等提供大數據支撐,降低研究成本,縮短研究周期。

                           

                          2、提供行業應用案例,幫助教師完成行業研究分析。

                           

                          3、幫助教師進行研究選題,輔助進行成果變現。

                           

                          4、幫助創業學生利用大數據進行價值假設驗證。

                           


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