3、 大数据舆情分析就是大数据分析的一种，舆情是民众针对某一特定事件的态度、意见、情绪的综合，通常具有时效性和广泛性的特点，在政府以及商业领域应用比较广泛，做好舆情分析要关注数据源，分析的模型，分析工具的响应效率等几个方面。

1、   个人或商业客户数据因数据使用场景与途径不同。 存在多种数据泄露风险与暴露面。 按照风险的来源而言，主要可以大致分为以下几类： 1) 移动 APP 应用或终端及互联网 Web 应用访问导致个人隐私泄露。 2) 数据拥有者、使用者操作不当经由企业内部或办公环境泄露的隐私或机密。 3) 安全意识薄弱。 4)遭受恶意攻击。 5)遭到劫持等。 上述任何风险都可能通过企业内部或公共环境造成隐私泄露或机密暴露。 数据泄露与数据的流通传输、应用访问、用户体验、大数据分析通常紧密相关。 一些应用场景一定程度依赖于用户隐私数据。

4、 首先，网络舆情监测的革新在于数据驱动。 通过建立舆情数据库、知识库和案例库，监测流程如图2所示，数据来源广泛，既有被动收集的网民反馈，也有主动追踪的热点事件。 多元异构数据的处理尤为重要，包括关键词索引的精准捕捉、文本处理的深度挖掘，以及语义分析和情感倾向分析，以全面理解舆情动态。

2、 网络舆情大数据要根据信息导向和主流价值观进行分析。

5、 大数据时代的网络舆情态势感知办法 网络舆情态势指的是那些突然发生的事件，在传播过程中的传播路径、传播声量、传播情感、传播趋势等的统称，是网络舆情引导应对的关键。