數(shù)據(jù)獲取從社交媒體平臺（如微博、微信等）獲取數(shù)據(jù)。這通常調(diào)用API或者爬蟲技術(shù)。對于微博我司通過其提供的API來獲取數(shù)據(jù)。

獲取的數(shù)據(jù)往往包含大量的噪聲和無關(guān)信息，對其進(jìn)行清洗和整理。使用pandas庫來進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，如去除重復(fù)值、缺失值填充、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。

通過對文本進(jìn)行情感分析，判斷用戶的情感傾向是積極是消極。Python有許多用于情感分析的庫，TextBlob、NLTK等。

通過時(shí)間序列分析等方法，了解輿情的發(fā)展趨勢。matplotlib、seaborn等可視化庫幫助我司將數(shù)據(jù)以圖表的形式展示出來，便于理解。

通過TF-IDF、TextRank等算法，從大量文本中提取出關(guān)鍵的詞語或短語。

根據(jù)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)行為，構(gòu)建用戶畫像，有助于更準(zhǔn)確地把握輿情走向。

以上每步都在Python中實(shí)現(xiàn)，且有很多成熟的庫供我司使用。而箱包、動漫、手車交易等方面的輿情監(jiān)測，主要是在具體的用場景上有所不同，其核心步驟和使用的技術(shù)都是類似的。