一、前言

在日常生活中，有各种各样的资讯、社交平台。这些平台充斥着大量信息，这些信息中隐含了许多有用数据，但是这些数据无法之间获取，且难以展示，于是就有了舆情分析系统。

舆情分析系统是一个综合的系统，专注于这些数据的某些方面进行分析、显示。比如挖掘当今流行的话题、话题的舆论、公众情感等。舆情分析有助于对社交资讯等平台的信息进行管理挖掘，并展示给用户。

本文要做的就是实现一个舆情分析系统，本文会专注舆情分析系统的某几个部分。舆情分析系统的实现是多样的，为了方便本文使用无代码平台smardaten，使用smardaten可以减少大量开发工作，快速开发。

二、系统概览

2.1 舆情分析系统

舆情分析系统是一个综合性很强的系统，里面涉及爬虫、情感分析、主题词提取、数据可视化等技术。舆情分析系统整体可以分成三个部分，分别是数据采集、数据分析、数据展示。整体如下，其中上层是用户直接接触的：

首先需要数据，数据的来源是多样的。可以使用爬虫爬取，也可以使用开放平台的数据或者内部数据。把数据整理成固定的格式，便于后续处理。

舆情分析系统的数据可以是微博热搜、抖音热榜、百度热榜等。这些榜单话题对应的评论也是非常重要的信息。

得到数据后，需要对数据进行分析处理。比如分析等关键字，或者话题情感分析，又或者群众的心理变化等。

分析完数据后，就需要展示数据了。相比之下数据的展示是最直观的，也是客户直接接触的。很多时候数据大屏会有一种科技感，让客户感觉非常高端。客户高兴，才能保证前两部分有效。

数据展示的方式是多样的，情感的分布可以用饼图展示，情感变化趋势可以用折线图展示，当前话题可以用词云展示。除了这些还有许多其它展示方式，在后续实现时详细介绍。

2.2 smardaten平台介绍

smardaten是一个无代码平台，可以让用户专注于程序的逻辑，而不用编写复杂的代码，快速开发应用程序。smardaten使用可视化的方式构建程序，平台中内置了许多组件，包括布局、模板、图表、多级菜单等，使用时直接拖拽即可。

使用smardaten可以快速开发许多复杂应用，比如GIS分析、知识图谱、数据大屏等。以“电力行业-分布式光伏服务平台”为例，页面需要多级菜单、图表、分页等功能，使用smardaten可以很快速实现这些功能，下图是一个示例。

smardaten还支持各种主流数据源，包括MySQL、Oracle、Access等常用数据库，还有图数据库Neo4j等，另外还支持Rest-api等，以下是一个示例：

除了直接从数据库获取数据外，也可以采集数据经过ETL统一处理得到我们想要的数据形式。更方便处理。

另外，系统中还需要一些逻辑控制。在smardaten中，逻辑也可以用可视化的方式实现，比如点击按钮后需要做出各种响应，这些响应可以用列表的形式展示出来，方便用户设置：

不同的动作对应不同的子操作，因此可视化的方式也能实现非常复杂的逻辑，开发复杂程序也没有问题。正是因为开发方便，因此选用smardaten平台开发。

另外smardaten中内置了商超，可以下载模板应用，具体见：http://appstore.sdata1010.cn/

三、系统搭建

smardaten可以直接直线使用，也可以离线部署，具体参考：https://s3.smardaten.com/ ，我们直接直线使用，构建应用。在实现系统时，我们可以把系统分成三个部分，分别是：数据接入、舆情分析、数据展示。下面分别实现各个部分。

3.1 数据接入

在开始创建应用前，需要准备好数据。数据的来源可以是开放平台的api，也可以是自己的数据库。本应用使用数据库存储数据，smardaten支持MySQL、Oracle、MongoDB、SQLServer各种主流数据库，具体使用大致相同，本应用使用MySQL作为数据源。

首先进入主页面：https://s3.smardaten.com/home，鼠标移至左上角、选择数据源、选择MySQL、填写连接信息。具体步骤如下：

在填写数据库连接信息时，主要填写三个部分，具体如下图：

分别为：

1. 数据库连接串，形如：jdbc:mysql://ip:port/mydb，比如jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/text
2. 数据库用户名
3. 数据库用户密码

填写完成后，可以点击测试连接测试连通性。之后点击保存即可。保存后，此时数据还未真正接入，我们还需要采集数据，设置采集规则才行。设置完采集规则后，点击开始采集，此时输入才真正接入资产，我们可以在资产列表看到采集结果：

在本次案例中，数据库主要有两张表，表的字段和表的关系如下：

现在数据接入完成，下面就可以对数据进行处理了。

3.2 数据预处理

来自多个数据源的数据通常是不统一的，因此需要对数据进行处理。这里的处理包括数据清洗、数据整合等。两者都可以使用数据流来实现，数据流的创建如下：

一些简单处理工作可以用格式化来处理：

整合两张表的数据，则可以处理字段，然后把数据建表输出，此时运行后可以得到新的表：

创建新表后，可以在数据图书馆中查看新表对应的资产：

后续可以直接使用这些数据用于展示。

3.3 舆情分析

舆情分析可以有很多层面的分析，首先最基础的就是文本情感分析。在本次应用中我们假设已经完成这部分操作，在此基础上做宏观的分析。下面列举几个本应用要实现的分析：

1. 数量统计：分析积极、消极评论的比例，并可视化
2. 变换趋势统计：分析各个时间段情感变换情况
3. 统计各个主题下去情感分别情况

除此之外也可以添加一些其它分析，具体实现与上面是类似的。上述几种分析也可以使用数据流来分析。

在创建数据流后，可以对数进行各种操作，包括字段选择、聚合、排序等。首先我们完成上述第一个统计，即计数，我们要统计评论表sentiment字段的具体情况，此时数据流可以如下图：

在输入数据源中选定comment表，并在统计中选定sentiment字段即可。最后输出的输入就是统计结果。

第二个则是需要分组统计，为了方便我们可以把时间转换成年月形式，再对时间进行计数，这样可以达到同样的效果，具体数据流如下：

其中时间格式化操作可以把时间转换成特定格式，如果想观察情感按月的变换情况，则把时间格式转换成年月，如果想观察情感按天的变换情况，则把时间格式转换成年月日即可，具体操作如下：

如果想要应用更丰富，也可以作为交互，让用户选择以何种方式统计。

然后是最后一个，第三个分析需要进行连表操作，连表操作可以用连接实现，此时数据流如下：

对topic、comment两个表进行连接，然后再统计comment的sentiment字段。这样我们就完成了分析操作了，通过拖拽修改数据流，我们可以完成许多非常复杂的分析。接下来就是把数据展示出来了。

3.4 创建应用

在展示之前，还需要创建应用，依次：创建应用、WEB+移动端、输入应用名称、完成创建，具体操作见下图：

在创建应用后会进入开发应用的界面，界面主要分为四个部分，各个部分负责不同的功能，左侧负责页面的管理，可以创建、绑定页面；右侧为具体的设置信息，可以完成组件的修改、数据绑定等；顶部负责添加组件、设置布局等操作；中间则是效果预览。具体如下：

创建好应用后就可以完成后续的工作了。

3.5 实现

下面我们设计一下应用的整体框架，应用分为三个页面，分别为热点话题、情感分析、情感监测。

其中热点话题用来展示话题数据，情感分析则用来展示评论的情感分布，而情感检测则是展示情感按时间变换的趋势。知道这点后就可以在应用中添加对应页面了，在页面左上角部分可以添加导航和页面：

热点话题主要是展示话题信息，可以根据不同作者不同列进行展示，这里我们用三列布局嵌套表格来实现：

标题部分可以和作者字段进行绑定，这里我使用固定值。下面就是把各列与具体数据绑定了，点击某一列，选择高级开发，此时列表会有一个按钮，我们可以在按钮配置中去掉该按钮。下面要做的就是把组件添加上去，并绑定数据，左边选择要显示的字段，右边将字段与资产绑定起来，这样数据变换时页面也会发生变换：

另外两个也执行同样的操作即可。如果想要更丰富，可以对不同列执行不同的筛选。下面是显示效果：

我们还可以在此基础上进行一些美化工作。下面就是完成情感分析部分了，情感分析可以饼图来实现。不过只显示情感分布有些单调，可以显示一些其它数据，这里就展示部分积极和部分消极评论，整体布局如下：

其中上方和左侧的显示操作与前面没有区别，这里不再赘述。下面我们来上述饼图的数据绑定。

饼图数据可以是静态数据，也可以绑定资产，这里选择3.2中第一个数据流对应的资产，绑定成功后就可以显示积极消极评论的情感分布情况：

第二个饼图可以绑定类似的资产，这里我没有额外去创建。

最后就是显示情感监测了，具体操作与饼图非常类似。我们在图表中选择折线图：

然后和饼图一样绑定资产，这里绑定3.2中第二个数据流对应的资产。为了丰富页面，我们可以把第三个资产的数据也显示在当前页面。我们可以使用页签来显示，选择不同话题的页签就展示不同的数据，首先把页签添加到页面，并设置页签的条件：

这样我们就完成了应用的搭建。不过还有许多细节值得去修改的。

这里介绍了部分分析的具体操作，我们可以对系统做更丰富的分析，下面是最终的效果：

3.6 其它

在实际应用中，可以展示内容可以更加丰富。smardaten中也提供了更多丰富的展示组件，比如可以使用更丰富的图表展示，在smardaten中还有雷达图、3D图等。

或者可以分地区展示。在smardaten中提供了地理位置相关的组件，如果可以获取话题、城市信息，则可以结合展示：

四、系统总结

系统整体有三个部分，分别是数据、分析、展示。数据的来源是多样的，因此需要进行特征数据，在smardaten中可以用数据流实现，根据不同的要求创建不同的数据流。而分析在本系统中只做了情感分析，这里可以使用开放平台的api实现，或者可以自己额外编写程序。最后则是展示，不同的数据使用不同方式展示，最直观的展示就是使用图表。展示的组件需要与数据绑定在一起。更多内容可以参考：https://s3.smardaten.com/ ，读者可以自行体验。