21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
社交媒体时代，通过互联网平台表达社情民意，体现用户的意愿，评论和态度。从古代的“防民之口甚于防川”，到如今的网络时代，“人人都有了自己的麦克风”。舆情，就是一个风向标。舆情分析，就是针对民众态度的收集和整理，发现相关的意见倾向，客观反映舆情状态。
海量的数据隐含着巨大的信息。看似庞大无规则的数据，实则包含着大量的用户标签及潜在的用户肖像。如何从这些可观的数据中分析出用户的潜在意愿及需求，将成为提高品牌价值和声誉，改善用户体验的新兴途径。
一、微博用户数据分析
微博是现代网络社会沟通的重要工具，很多大型零售商会发布近期的打折、新品信息。但是，这些信息往往不能针对每个用户的喜好来发布，类似于广播一样，每一条微博是否对每个粉丝有意义，需要用户自己来过滤。但实际上，粉丝自身发布的微博含有大量的数据信息，这些信息包含用户的个人爱好，自己年龄阶段，近期的想购买的款式，甚至是自己希望有的款式与功能等。
从客户发布微博开始， 到商家向用户发布商品目录和优惠信息，整个流程分为五个步骤：
首先，客户发布微博：从微博上初步获取的数据为“粗数据”，虽然数据杂乱需要分析，但是其中包含很多用户自己“无意识”的为自己打上的标签，这为后续的语义分析打下了基础。粗数据中包括类似于：性格、年龄阶段、星座、性别、突出喜好等。掌握这些用户自定义的标签后，把这些作为用户肖像的一部分。
其次，获取商家的粉丝：商家的粉丝包括关注商家微博的用户以及签到用户被提及的品牌粉丝等。这些粉丝的发布的微博便作为语义处理的输入。
第三，分析用户的微博：将用户的微博进行语义分析。利用分析平台对文章进行分词，分词后与字典进行比较和分类，然后对比总结出该用户的兴趣爱好所在，作为用户的一个标签，同时作为客户肖像的一部分。
第四，指定相关营销策略：客户肖像制定后，存入数据库，并根据微博内容实时或定时更新客户肖像，根据客户的肖像，向用户推送相应的商品打折、优惠、最新上架产品信息。
最后，消费者便可使用消费券或根据打折信息购买相关产品。这样向用户推送的促销信息会更加符合用户近期的购买意愿和用户的个性特征，可以做到为每个用户个性定制的营销方案，使推送更有效。
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