Comment s'engager dans le big data : sujets d'actualité et analyses structurées sur l'ensemble du réseau ces 10 derniers jours
À l’ère actuelle d’explosion de l’information, le Big Data est devenu un outil essentiel pour la prise de décision en entreprise et personnelle. Comment collecter, traiter et analyser efficacement le Big Data ? Cet article combine les sujets d'actualité sur Internet au cours des 10 derniers jours, affiche du contenu d'actualité via des données structurées et discute des méthodes pratiques du Big Data.
1. Inventaire des sujets d'actualité sur Internet au cours des 10 derniers jours
Voici des sujets d’actualité compilés sur la base des médias sociaux, des plateformes d’information et des moteurs de recherche (données d’octobre 2023) :
| Classement | sujets chauds | Nombre de discussions (10 000) | Plateforme principale |
|---|---|---|---|
| 1 | Sortie de l’iPhone 15 et expérience utilisateur | 1200 | Weibo, Twitter, forums technologiques |
| 2 | OpenAI lance DALL-E 3 | 950 | Reddit, Zhihu, communauté technologique |
| 3 | Progrès du Sommet mondial sur le changement climatique | 780 | Sites d'actualités, YouTube |
| 4 | Polémique sur le film "Oppenheimer" | 650 | Douban, TikTok |
| 5 | Volatilité du marché des crypto-monnaies | 520 | Médias financiers, Telegram |
2. Comment utiliser le Big Data pour analyser les points chauds ?
1.Collecte de données: capturez des données multiplateformes via des outils d'exploration (tels que Scrapy) ou des API (telles que l'API Twitter) pour garantir l'étendue de la couverture et l'actualité.
2.Nettoyage des données: utilisez Python (bibliothèque Pandas) ou des outils ETL (tels qu'Informatica) pour traiter les données bruyantes, telles que la déduplication et le remplissage des valeurs manquantes.
| étapes | Outils/Techniques | Exemple |
|---|---|---|
| Collecter | Soupe Scrapy, Beautiful | Capturez des mots-clés de recherche chauds sur Weibo |
| Nettoyer | Pandas, OpenRefine | Supprimer les commentaires en double |
| analyse | SQL, TensorFlow | analyse des sentiments |
3.analyse des données: Analyser les tendances grâce au traitement du langage naturel (NLP) ou à des modèles d'apprentissage automatique tels que LSTM. Par exemple, une analyse des sentiments a été réalisée sur le sujet « iPhone 15 » et il a été constaté que 35 % des commentaires négatifs des utilisateurs sur la durée de vie de la batterie représentaient 35 %.
3. Défis et solutions des applications Big Data
Défi 1 : silos de donnéesLes formats de données des différentes plates-formes ne sont pas uniformes et un entrepôt de données standardisé (tel que Hadoop HDFS) doit être établi.
Défi 2 : Exigences en temps réelLes cadres de traitement de flux (tels qu'Apache Kafka) peuvent fournir une réponse de deuxième niveau et conviennent à la surveillance de l'opinion publique.
4. Perspectives d'avenir
Avec la vulgarisation de la technologie de l’IA, l’analyse du Big Data deviendra plus intelligente. Par exemple, combinez GPT-4 pour générer automatiquement des rapports de points chauds ou exploitez des corrélations de sujets via une base de données graphique (Neo4j).
Grâce aux données structurées et à l'analyse multidimensionnelle, le « big data » n'est plus un problème, mais le moteur principal de la croissance de l'entreprise.
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