【講座】輿論大數據、口碑研究與民意探勘的技術實務與選舉應用實務

7月講座的主題是「輿論大數據」。使用者輿論的分析在網路行銷是相當重要的一環，讓企業或機構可以了解網友對企業品牌與產品的認知、好惡，也能發現問題，進行改善。現今民眾對政府施政的觀感，除了傳統的民調，輿論大數據的分析也很重要，2020年大選很快就到了，如何利用輿情大數據來分析台灣選舉生態與候選人網路聲量差異比較。T客邦邀請兩個專業團隊來分享，歡迎大家到現場交流。

為什麼要參加本場講座？

• 社群大數據系統涉及網路爬蟲、語意分析、資訊檢索與許多資料工程的開發、維護工作，是一個典型的資料科學應用，來參加講座了解此類應用實務與產業趨勢。有料的內容，不來很可惜。
• 如何利用輿情大數據來分析台灣選舉生態與藍綠候選人網路聲量差異比較，關心2020年大選的人，很值得到現場來交流。
• 了解更多講座詳請，可觀看過往的影片>>> 

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T客邦 Ｘ Mobileheroes月月小聚 - 講座說明

時間：2019年7月29日(一) PM14:00 - PM17:00 

時程、內容與講者

14:00~14:10 開場(T客邦主持人&網通推動辦公室代表)

14:10 ~ 16:30 主題：社群大數據分析技術實務，如何打造高效能的網路意見分析系統，KEYPO關鍵引擎的開發祕辛 講者：Harvey 陳詳翰博士，大數據股份有限公司技術長 主題：不可不知的輿情監測，由大數據看決戰2020 講者：黃冠銘 Evan，QuickseeK 快析輿情資料庫產品經理

16:30 ~ 17:00 現場交流

地點：T客邦總部，台北市中山區民生東路二段141號4F (Google 地圖)

主辦單位：

合作單位：

我要參加：

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Step2：填完報名表後，會收到完成報名的 Email，活動前會發手機簡訊通知。

Step3：請多帶幾張名片來認識新朋友。

分享主題1：社群大數據分析技術實務，如何打造高效能的網路意見分析系統，KEYPO關鍵引擎的開發祕辛

社群大數據服務是一個AI非結構化分析的整合應用，現已成為主流的口碑研究與民意探勘的方法，這次分享將以如何建構一個高效的分析系統，從技術人的角度來分享，講者是開發「KEYPO大數據關鍵引擎」產品與服務的技術團隊負責人。

社群大數據系統涉及網路爬蟲、語意分析、資訊檢索與許多資料工程的開發、維護工作，是一個典型的資料科學應用，來參加講座了解此類應用實務與產業趨勢。

在本次分享中，像是中文文章如何分析？跨語種文章如何處理？當大量客戶對數十億比資料做分析時會遇到什麼挑戰？這些重要的議題，都可以在現場獲得第一手解答。本主題分享的團隊-大數據公司有什麼獨家資訊要跟大家分享。到現場跟分享者與同好交流，或許有機會成為未來的合作伙伴。

▼什麼是KEYPO大數據關鍵引擎？

▼利用KEYPO大數據關鍵引擎預測2018年縣市長選舉結果，六都100%命中。

分享者：Harvey 陳詳翰博士，大數據股份有限公司技術長

Harvey是中央大學資管所博士，主修資料探勘與商業智慧，曾任職於耐特普羅資訊，擔任商業智能群研發副理，負責非結構化資料分析及軟體解決方案；目前在大數據股份有限公司擔任技術長，熱衷網路資料探勘，特別是非結構化資料分析，利用Machine Learning和AI將文本內容數據化，賦予意義。同時擁有技術及產品背景，深耕於AI資料科學領域。在多間企業擔任A.I.與大數據技術講師，同時也是國立台北科技大學兼任助理教授。

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分享主題2：不可不知的輿情監測，由大數據看決戰2020

輿論大數據的分析除了讓企業了解消費者對品牌與產品的印象與好惡，也能了解民眾對政治人物或施政的觀感，例如媒體討論度、輿論正面情緒強度、輿論負面情緒強度、同溫層熱門話題、正負評價趨勢等等。這個主題由「QuickseeK 快析輿情資料庫」的專家來分享，在實務上如何進行輿情監測，重點包括：

(一)輿情監測的重要性。

(二)九大輿情需求。

(三)由大數據看決戰2020。

分享的內容以系統實務經驗為主，並利用輿情資料分析台灣選舉生態與藍綠候選人網路聲量差異比較。關心2020年大選的人，很值得到現場來交流。

▼網路上的輿情資料太多，必須有系統的整理與分析，才能從大數據觀察中制定策略。

分享者：黃冠銘 Evan，QuickseeK 快析輿情資料庫產品經理 

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關於【T客邦 Ｘ Mobileheroes月月小聚】

從2017年7月開始，T客邦創客基地與經濟部工業局網通產業發展推動辦公室(通訊大賽主辦單位)成為共同主辦單位，每月舉行資訊通訊領域的講座，通常會以技術實務或新科技為內容，邀請專家進行分享。並從2017年11月開始，邀請合勤基金會擔任合作單位，串連更多資源，讓講座主題更多元。

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• 本活動有名額限制，以報名時間為優先順序，報名成功會收到確認函以及入場簡訊。
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