随着计算机科技的高速发展与网络数据信息的激增，数据挖据技术已经逐步成为信息时代下推动金融市场创新发展的核心力量。不管是在外汇市场还是在股票市场中，越来越多的投资者热衷于在网上交流投资心得，由此产生的非结构化舆情数据成为了影响市场发展的重要因素。
更精准地预测行情
传统的交易指标已经无法满足投资者把握市场运行规律的需求，因此，很多交易者希望借助海量的非结构数据，通过高效的算法分析模块从丰富的数据集中挖掘出有价值的信息，归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪，洞察热点事件，在凌乱纷繁的数据中提炼出独到、高质量的信息，从而更准确地预测行情。
舆情数据分析技术
舆情数据以文本分类、聚类、观点倾向识别等计算机文本信息内容识别技术为基础，以数据挖掘技术为核心，应用了不同的数据建模，包括关联规则、序列模式、频繁序列、决策树分类、神经元网络、模糊聚类、异常检测等多种数据挖掘算法，结合相应的数据可视化方法，实现对舆情数据进行分析预测。
大数据是核心
对大数据的采集加工是整个舆情分析服务的基础。海量的互联网社交信息使舆情数据的应用及落地方面具备了先天的优势和基础。但大数据的价值不在信息本身，而在于通过分析数据的关联性，建立模型来预测行情。
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