大数据文本分析有哪些应用场景？

1.Hammer 新发布的功能“bigbang”分词功能。 也可以看作是大数据文本分析的应用，通过它可以实现词义的准确分析，从而实现更精准的分词。

2.网络舆情监测。 当然，这也是大数据文本分析的产物，提取网络文本的关键词，在组装李成的语义网络后分析语义倾向，达到舆情监测的目的。

3.社交网络情绪监控。 相信我们在网上看到过很多活生生的自杀事件，自杀预测都是一样的，和舆情监测，也就是对个人社交网络的信息进行监控，通过文字分析和机器学习技术，对人的情绪状态进行分析，一旦出现极端的负面情绪，就可以通过一定的措施避免极端行为的发生。

4.**获取行业投资情报。 基于积累的大数据，可以做进一步的深入分析和挖掘，将各种社交网络和讨论社区的信息提取加工成有价值的投资情报，对投资行为进行辅助分析和预测。

1.通用大数据可视化分析。

2.关系分析：关系分析是大数据环境（如信息传播图、社交网络等）中一个新的分析热点，其本质是计算点与点之间的相关性。

在相关工具中，适合数据研究者的有一些可以可视化的轻量级桌面工具，还有春健中的清华。

3.时空数据分析：适用于小规模（万级）视觉展示分析，很少支持不同粒度的快速聚合和探索。

4.文本非结构化分析：基于自然语言处理（NLP）的文本分析在分析非结构化内容（如互联网社交**电商评论）的大数据（甚至研究和开放性问题结果的分析）中具有重要用途。

1. 卫生保健

医疗保健系统内生成的数据水平并非无关紧要。 传统上，医疗保健行业由于其标准化和整合数据的能力有限，因此落后于大数据分析的使用。

但现在，大数据分析正在通过提供个性化的医疗和处方分析来改善医疗保健。 研究人员正在挖掘数据，以了解哪种方法对特定情况更有效，确定与药物相关的模式，并获得其他可以帮助患者和降低成本的重要信息。

2. 制造业

性制造提供几乎为零的停机时间和透明度。 它需要大量的数据和先进的工具来系统地将数据转化为有用的信息。

在制造业中使用大数据分析应用程序的主要好处是：产品质量和缺陷跟踪、计划、制造过程缺陷跟踪。

生活中大数的例子：1. 中国人口约14亿。

2、长江面积约180平方米。

3、我国国土面积约960万平方公里。

4.世界上最深的湖泊，深度为1,741米。

5.世界上最长的河流，长6671米。

6. 世界60亿人口。

7.珠穆朗玛峰海拔8848米。

8.形成人体需要500万亿个细胞。

9. 一天有 86,400 秒。

大批量的含义1.意义。 大数据的意义在于分析大量数据，对核心价值进行感知。

2.特点。 1.体积，数据的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息。

2. 多样性是基于数据类型的多样性。

3.速度，指获取数据的速度。

4. 可变性阻碍了处理和有效管理数据的过程。

5.真实性，数据的质量。

6.复杂性，数据量大，**多渠道。