百度微信淘宝指数产品开发

公司有一款舆情分析的产品，里面有一个功能是智能分析。功能有点类似百度指数。前两天大boss（俗称ceo）在会上反馈公司的智能分析功能出不来结果，关键时刻掉链子。

做为一个无所不能的技术，怎么能让人说技术不行呢。

因为这个产品不是我们部门开发的，所以下班时间抽空去抓了一下包，分析了一遍上面的功能，发现有很多地方可以改进，以下分五个部分来说明：

• 一、智能分析现状
• 二、查询不出结果或慢的主要原因
• 三、“竟品"分析和借鉴
• 四、是要"全"还是要"快”
• 五、改进方案的效果评估

一、现状分析

任何互联网产品本质其实是数据输入、数据处理、数据输出的过程。目前数据输入包括两部分，一个是用户的查询条件，另一个是公司采集的资讯数据。数据处理的过程大体为，系统按照用户设定的条件对资讯进行统计，最后输出统计结果。

智能分析的功能包括：态势分析、印象分析、爆点分析、评价分析、用户分析、类别分析、节点分析，以下是对这几个功能点的数据梳理。

态势分析 输入：关键词、时间范围、数据源、评价（积极、中级、消极） 输出：不同来源在时间范围内每隔1小时的资讯数量折线图。不同来源的数据占比。

印象分析 输入：关键词、时间范围、数据源 输出：词云，与之相关的词，在时间段内的占比。

爆点分析： 输入：关键词、时间范围、数据源、评价（积极、中级、消极） 输出：印象（词云）在时间范围内的1小时折线图

情绪分析： 输入：关键词、时间范围、数据源 输出：1小时的情绪折线图，总的情绪占比（高兴、愤怒、悲伤、厌恶、恐惧）

评价分析 输入：关键词、时间范围、数据源 输出：时间段内评价数量，每一小时的评价数量。

用户分析 输入：关键词、时间范围、数据源、评价 输出：地区分布比例，男女比例

类别分析 输入：关键词、时间范围、数据源、评价 输出：类别占比（社会时政、健康医疗、投资理财、健康养生、娱乐明星）

节点分析