产品原理摘要：最快2分钟感知数据；海量源站抓取+语义识别+情感趋势分析+传播路径+受众画像=透视趋势。
今年四月份，阿里云ET（ET的前身是阿里云小Ai）预测《我是歌手》决赛名次，在比赛的3个小时里实时分析了几百万条微博内容，这帮助ET成功预测了粉丝投票排序，所以说“公众趋势分析”（https://data.aliyun.com/product/prophet） 这款产品是ET的“一只眼睛”。
对于个人来说这款产品也有帮助，相当于全媒体订阅新闻和告警。购房、落户、入学、买车上牌之类的事情，订阅之后有什么消息可以第一时间接到通知。比如个人开始关注小孩入学了，配好订阅专题之后，每天扫一眼Top10的新闻评论，各种政策形势也就基本了解了。
当然，“公众趋势分析”也能做一些有趣的分析。
以迪士尼开园为例，ET手把手教你采集和分析海量数据。
比如，我们可以观摩一下传媒的影响力。6月16日上海迪士尼正式开园，零点刚过，中国新闻网发了一篇图文并茂的开园介绍，并提醒大家园内主题酒店6月份全订满了。紧接着转载次序如下：
00:03中国新闻网
00:07网易新闻
00:11搜狐新闻
00:16新浪新闻
……
到早上8点，已经有腾讯网、和讯网、凤凰网、央广网、环球网、金融界、21世纪等超过300家媒体相继转载这篇新闻，整体舆论情感持续保持在+80以上。8点过后，自媒体的大V、公众号开始接力，一张无形的网已经准备就绪。当天你只要打开手机，必定会看到迪士尼的新闻。这就是媒体矩阵的力量，迪士尼果然是大手笔。
由于16日是开园并且只有半天，我们继续观察17日完整一天的评论情感走势。一般来说，每天的网上活动应该是从凌晨4点开始，不过17日舆论情感值提前到凌晨2点就开始上扬，编辑同行熬夜审完稿子开始了新一天的报道。当天的情感最低值反而出现在早上9点，迪士尼入园之前的漫长排队终于让人忍不住抱怨了，大热天的进个门排两小时队，只能刷微博吐槽。入园之后稍作惊艳，抢FP继续排队。下午1点和4点的两场花车巡游最受欢迎，还有晚上8点的烟花秀，终于值回票价了。挤地铁回到酒店稍作休整，开始晒照片刷朋友圈。
自媒体对于迪士尼一直都很有热情。比如阿里旅行发的这条微博，一周来已经有近3万次转发，1720万的曝光量：
实际上，微博的传播生态具有复杂的多样性，并仍然在迅速发展。网红不是一天练成的，举几个例子，微博的传播模型多种多样:
（1）官微大V+辅助延伸型
（2）多路衍生覆盖型
（3）友情助攻型
（4）以及教科书似的层次递进型，堪称完美的传播模型
最后补一张图。先声明，这只是进行中的一项技术试验，持续观察证券多空情绪与其价格之间的时间偏移和相关性。如果得到好的相关性模型，O(∩_∩)O，此乃不传之秘。
公众趋势分析这款产品刚在数加上对外开放，为了让广大商家都能用上此产品，特面向所有用户提供69元/年秒杀活动，每天限量20个，8月31日结束，秒杀地址：https://data.aliyun.com/promotion/prophet
应用场景
企业品牌：分析消费者对品牌的认知和注意力迁移，关注竞品分析，塑造品牌口碑。
政务机关：践行网上群众路线，广开言路，凝聚共识，提升服务效率和口碑。
传媒行业：发现事件热点，梳理传播脉络，跟踪栏目受众的喜好倾向，鉴别新闻炒作。
金融行业：商贷行业风险评估，P2P金融舆论风险评估，证券多空情绪波动与分析。
地产行业：区块楼盘质量口碑监测，分析潜在业主的喜好倾向，物业服务质量评估。
教育行业：关注教育资源供需平衡，校园热点事件预警，提高教育事业的满意度。
医疗行业：关注医疗资源供需平衡，医患纠纷预警，提升医疗服务质量。
旅游行业：倾听游客反馈，预判旅游出行趋势和热门程度，提升旅游服务的体验。
产品特点
快速感知：高优先级源站最快2分钟获取数据，常规源站平均10分钟获取数据。
全面覆盖：基于全网公开数据（千万源站，每日更新20亿网页），覆盖各类网站、论坛、自媒体，特殊站点可提交需求订制。
精准有效：机器学习、自然语言、文本处理的协同处理，通过客户参与模型训练，准确率最高可达95％以上。
分级告警：根据信息来源、作者身份、敏感事项等自动判定风险级别（P1~P4），分时段分级告警。
智能分析：提供传播路径分析、热点事件分析、情感分析、热词云、标签分析、智能模版过滤。
协同处理：处置功能丰富，包括数据标签、事件管理、观点、地点、标记、过滤、备注、自定义属性等。
深度集成：定向开放API，合作伙伴可深度集成，为客户量身打造“限量版”。
支持小语种：关键词匹配、情感分析、聚类分析支持19种语言：中文、英语、俄语、法语、日语、韩语、西班牙语，德语、葡萄牙语、荷兰语、意大利语，阿拉伯语、土耳其语、希伯来语、波兰语、印地语、印尼语、越南语、泰语。
产品故事：
“公众趋势分析”源于内部的一款产品，其本职是用来搜集用户反馈，支撑了几百个业务团队直面用户的吐槽。以往传统的反馈方式是：业务异常->用户反馈->客服记录->业务排查->客服反馈->回复用户，这种模式效率低下，中间过程的信息传递失真，并且不是每个用户都愿意花时间反馈，也许网上抱怨一下就直接用脚投票了。而互联网本身就是触达用户、感知公众态势的最有效方式，通过该产品，业务方可以第一时间倾听用户心声，并通过预判用户群体的喜好倾向，指导产品和服务的改进升级。
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