实用机器学习ML算法、案例 开源！

这几天的农夫山泉和理想汽车、比亚迪等，都在遭受不同的舆论灾难。

“情绪”可以杀死一家企业，未来，判断互联网网民情绪越来越重要。

通过人工智能系统分析网络情绪，一些列人工智能的算法和方案

源代码集合：

http://www.gitpp.com/huangtang/business-machine-learning

 人工智能成为了企业识别舆论情绪和分析舆论走向的有力工具。通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，人工智能可以实时分析社交媒体上的大量文本数据，识别出民众的情绪倾向（如积极、消极、中立等），并预测舆论的发展趋势。

随着短视频时代的到来，为了博取流量，很多自媒体会疯狂跟进一些公众事件。尤其是针对企业，企业如何识别民众情绪？几天干倒农夫山泉（有点日本元素？？），几天让理想汽车股价暴跌…… 人工智能识别舆论情绪，分析舆论走向，越来越成为必要。

情绪

• 主题建模- 对 VR 行业客户调查语料库进行主题建模。

• 客户满意度- 使用 Kaggle 数据预测客户满意度。

员工

管理

• 性格预测- 从文本中预测 5 大性格。

• 薪资预测简历- 对简历进行文本分析以预测适当的薪资 [项目消失，仍然是一个很酷的想法]

• 员工评论分析- Indeed 上 50 强零售公司的评论分析。

• 多样性分析- 对科技行业性别和种族差异的简单分析。

• 职业预测- 预测职业具有分析性的可能性。

表现

• 培训时数绩效- 培训对员工绩效的影响。

• 促销预测- 分析促销模式。

• 员工出勤预测- 预测员工出勤的各种工具。

周转

• 提前离职的员工- 找出最优秀、最有经验的员工提前离职的原因。

• 员工流动率- 识别与员工流动率相关的因素。

对话

• Slack 沟通分析- 从 Slack 对话中生成有意义的可视化。

• 来自对话的员工关系- 从电子邮件中识别员工关系以改进人力资源分析。

• 对员工请求进行分类- 通过 TFDIF Vectorizer 和 RandomForestClassifier 对员工请求进行分类。

身体的

• 员工面部识别- 面部识别实现。

• 考勤管理系统- 使用人脸识别的考勤管理系统。

终身价值

• Pareto/NBD 模型- 使用 Pareto/NBD 模型计算 CLV。

• 群组分析- 群组分析将客户分组为随时间推移测量的相互排斥的群组。

分割

• 电子商务——电子商务客户细分。

• 杂货- 杂货客户细分。

• 在线零售商- 在线零售商细分。

• 银行- 银行客户细分。

• 批发——批发客户的聚集。

• 各种- 多种类型的分割和聚类技术。

行为

• RNN - 使用 RNN 模型通过顺序分析来调查客户随时间的行为。

• 神经网络- 使用人工神经网络进行需求预测。

• 时间分析- 调查客户的时间规律。

• POS 分析- 使用 POS 数据分析驱动零售促销的客户行为排名。

• 批发客户- 批发客户探索性数据分析。

• RFM - 进行 RFM（新近度、频率、货币）分析。

• 退货行为- 预测总退货和欺诈性退货。

• 访问次数- 预测客户将在一周中的哪一天访问。

• 银行：下次购买- 预测银行客户最有可能的下次购买的项目。

• 银行：客户预测- 预测将订阅银行新政策的目标客户。

• 下次购买- 也使用特征工程来预测客户的下次购买。

• 客户重复购买- 使用生命周期 Python 库和真实的珠宝零售商数据分析客户重复购买。

• AB 测试- 找到最佳 KPI 并进行 A/B 测试。

• 客户调查 (FirmAI) - 解析和分析客户调查的示例。

• 幸福感- 使用评论分析客户在酒店住宿中的幸福感。

• 其他客户分析- 用于客户分析的各种工具和技术。

推荐人

• 推荐- 推荐音乐应用程序上的客户喜欢听的歌曲。

• 一般推荐- 确定向哪些客户推荐哪些产品。

• 协同过滤- 使用协同过滤的客户推荐。

• 追加销售 (FirmAI) - 分析以确定追加销售机会。

确实，随着短视频和社交媒体的兴起，公众事件的传播速度和影响力大大增强。自媒体为了吸引流量，往往会迅速跟进这些事件，并可能通过夸大、歪曲事实或激发民众情绪的方式来增加点击和分享。对于企业而言，了解并准确识别民众情绪变得至关重要，因为这直接关系到企业的品牌形象、市场地位和股价稳定。

在这种情况下，人工智能成为了企业识别舆论情绪和分析舆论走向的有力工具。通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，人工智能可以实时分析社交媒体上的大量文本数据，识别出民众的情绪倾向（如积极、消极、中立等），并预测舆论的发展趋势。

具体来说，企业可以采取以下步骤来利用人工智能识别民众情绪和分析舆论走向：

1. 数据收集：首先，企业需要收集与自身相关的社交媒体数据，包括文本、图片、视频等。这些数据可以来自微博、抖音、快手等各个平台。

2. 数据预处理：由于原始数据可能包含大量噪音和无关信息，因此需要进行清洗和预处理，以提取出有价值的信息。

3. 情绪分析：利用NLP技术，对预处理后的文本数据进行情绪分析。这可以帮助企业了解民众对某一事件或产品的整体情感态度。

4. 主题提取：通过文本聚类、关键词提取等方法，提取出民众讨论的主题或关键词。这有助于企业了解民众关注的焦点和讨论的热点。

5. 舆论走向预测：基于历史数据和当前数据，利用机器学习算法预测舆论走向。这可以帮助企业提前做好准备，应对可能出现的舆论危机。

6. 可视化展示与决策支持：将分析结果以图表、报告等形式进行可视化展示，为企业的决策者提供直观、全面的信息支持。这有助于企业迅速做出反应，制定有效的危机应对和品牌传播策略。

总之，随着短视频时代的到来，企业需要更加重视民众情绪的识别和分析。通过利用人工智能技术，企业可以更好地了解民众需求和期望，制定有针对性的营销策略和危机应对方案，从而维护品牌形象和市场地位。

“情绪”可以杀死一家企业，未来，判断互联网网民情绪越来越重要。

通过人工智能系统分析网络情绪，一些列人工智能的算法和方案

源代码集合：

http://www.gitpp.com/huangtang/business-machine-learning