网络舆情数据分析是指利用现代计算机技术和数据分析算法对网络上的舆情信息进行分析、挖掘和应用的过程。网络舆情数据分析主要包括以下几个方面。

一、关键词挖掘

关键词挖掘是指通过对网络涉及的主题、热点事件等关键词的收集、整理、分析，建立关键词体系，从而发现新的关键词及其相关性，为舆情分析提供更为详实、准确的数据支持。

二、情感分析

情感分析是指对网络上发布的舆情信息进行情感分类和情感极性判断，判断信息所表达的情绪是积极、消极或者中性的。通过情感分析，可以了解舆情信息的情感方向和趋势，进一步预测未来的发展趋势。

三、事件识别

事件识别是指通过识别网络上的信息和事件，将其分为不同的类型，推出它们的重要性和影响力。同时对不同事件的情况进行整合、比较、分析，以及发现事件所存在的问题，为决策提供数据支持。

四、话题聚类

话题聚类是指通过网络上关于同一主题的数据进行自动聚类，将分散在不同文本中的信息聚合在一起，构建话题词库，为研究舆情话题变化提供支持。而话题聚类的实现需要基于自然语言处理的技术实现。

五、传播路径分析

传播路径分析是指通过网络中的传播关系构建传播网络，挖掘关键传播者和传播路径，进而了解网络舆情信息的源头和流向，为精细化的舆情传播规划和干预提供数据支持。

六、多语言分析

多语言分析是指针对不同语言的文本信息，在采集、索引、分析过程中，利用自然语言处理技术进行翻译和文本处理。从而实现对全球不同语言的舆情信息进行采集和分析，为跨国企业或国际组织分析了解多国舆情提供支持。

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