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多亿数据通过数据分析为钢铁行业提供深入走势

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行业

钢铁

技术

新闻文章的情感分析: 情感词 集和种子词

商业收益

 行业上涨超过170%

CUSTOMER (客户)

钢铁行业的主要客户(网络用户)为男性客户,年龄在 30-39 岁左右。目标群体包括以购买或投资为目的寻求钢铁行业更新的用户

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CHALLENGE (挑战)

由于COVID-19 的限制,包括长时间的封锁对经济产生重大影响,失业率居高不下,银行储蓄利率处于历史低位。与储蓄兴趣低下相比,客户希望寻找其他投资选择。咋疫情期间投资是有风险的。客户需要分析行业历史数据并进行预测,以便更好地定位和扩大其投资组合。

SOLUTION (解决方案)

我们的数据分析平台“火源”正在从网络来源收集原始数据(例如新闻、用户意见和点击率、资费计划、博客、文章等)。在那里,原始数据被组织起来以进一步存储到在阿里云上运行的着陆区中。下一步是对收集的数据进行预处理,以减少数据集中的不一致。接下来使用 wordNet 词汇词典计算收集到的数据中单词的极性。这一过程的产量表明,对中国钢铁行业的需求和兴趣不断增加。

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在2020年10月22日-10月29日这期间,互联网钢铁行业新闻资讯高度被网络客户关注和到处都能看见有关钢铁股的报道。

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2020年Q3,词云中粗体字和大字是词频最高的词,显示“中国”和“需求”将我们引向中国钢铁企业。

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在 Q3,2020, 我们能看见新闻情感分析模型的结果是将新闻分类为正面情感词 > 0 或负面情感词  < 0

RESULTS (解决方案)

借助多亿数据的大数据服务,客户能够:

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TECHNOLOGIES AND TOOLS (技术与工具)

阿里巴巴网络服务(Alibaba Cloud,又名阿里云)和谷歌合作实验室(谷歌研究院的谷歌 Colab)

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