意见挖掘（有时被称为情感分析或情感人工智能）是指使用自然语言处理、文本分析、计算语言学和生物度量系统地识别、提取、量化和研究有效状态和主观信息。情绪分析广泛应用于客户的声音材料，如评论和调查回复、在线和社交媒体以及医疗保健材料，应用范围从市场营销到客户服务到临床医学。

一般来说，云服务器哪个好，淘客app原生，情绪分析旨在确定演讲者、作者或其他主体的意见关于某个话题或整个语境的极性或对文档、互动或事件的情感反应

我们很少有传统的方法来进行文本分析。在本文中，我想为SAP Data Hub带来一个简单的使用案例，该案例介绍了如何在twitter的实时订阅源上进行情感/文本分析，可以灵活地使用您自己的python库以及使用java脚本进行自定义情感分类。

为什么是现在

现代景观面临的挑战。

缺乏企业准备多结构、大数据量对传统体系结构的挑战为分析或操作程序即时提高数据的价值利用可信信息在整个企业内推动真正的业务影响

数据科学难以操作

由于数据不可访问，大数据是干嘛的，公司对其客户和产品的了解被拒绝利用可信数据加快业务效率。

大数据和企业数据之间缺少一个尚未很容易解决的环节。

数据在整个企业都保存在筒仓（文件、Hadoop、数据仓库）中。用户组无法根据需要访问和处理数据。IT（大数据与企业数据）以及LoB之间的组织边界

为什么选择SAP

SAP data Hub一个数据管道、工作流和数据转换的建模体验。sapdatahub为您提供了一个称为Pipeline Engine的基于流的编程模型，车险返现，它允许您在Kubernetes管理的容器化环境中开发和执行脚本。这意味着您可以使用自己选择的语言（如R或Python）来使用预定义操作符或开发自定义操作符。您还可以将所需的库安装为docker文件，并标记您的操作员以便执行等等。

简而言之，车险返现，Modeler图形编辑器用于构建数据转换过程

可扩展的标准连接器包装自定义代码停靠运算符生产准备好管理、安排和观察

以下是我们构建的场景：

1）文本数据-使用twitter API的大数据

使用开发者帐户的API从twitter中提取实时twitter订阅源

2）情绪提取

应用Tweepy和Textblob python库捕获情绪得分。标记推特。应用情感分类器。

3）分析

将情感输入SAP HANA进行分析。在这篇文章中，你将学习创建和执行一个管道，从twitter应用程序中提取实时twitter提要并对其执行情感分析tweets使用Python并将结果发送给SAP-HANA进行进一步分析。同时我们也会把同样的东西放到一个柱状图中，来绘制极性分布的估计值。或者情绪得分值。

创建一个类似于下面的管道。

从操作符列表中使用"Tweet Stream"操作符，该操作符允许您使用API连接到twitter开发者帐户。该操作符内置了python脚本和所有必需的库。

Tweepy是python库之一，我们将使用它执行情绪分析，然后API部分将通过twitter API hub连接到twitter开发者帐户。python脚本的其余部分是以消息流的形式获取twitter提要，并处理所有异常。这个脚本的一部分还将文字与文本区分开来，对情感进行分类。

下面的博客有助于下载和设置docker，在您的windows或linux笔记本/台式机上安装SAP Data Hub 2.3 developer edition。

https://blogs.sap.com/2017/12/06/sap-data-hub-developer-edition/（或）

https://developers.sap.com/tutorials/datahub-docker-v2-setup.html

希望以上信息有助于扩展非结构化数据上的文本分析用例。SAP在最新版本2.4和2.5中为其数据中心解决方案添加了更多集成服务。