用大数据分析大众情绪，靠谱吗？如何分析？哪些领域可以用大数据进行分析？
一.用大数据分析大众情绪的意义
用大数据分析大众情绪的最大意义在于调查民意，比如对政治事件、政策、产品好坏的想法等等。
面对同一件事，提问方式不同就会得出不同的数据结果，有时甚至是颠覆性的；数据的样本来源具有片面性，不可能代表所有人的观点；被调查者还会受到主观情绪的影响，比如面子或者道德观。
不可否认，用大数据分析的方法获得的结论要比传统问卷调查的方式准确得多。
除了被用来调查民意之外，大数据分析用在商业上的频率更大，很多公司用它来调查用户体验。
二.如何实现用大数据分析大众情绪
简单的说就是分类：将人的情绪分成若干类，再把问题根据其内容对应到若干类里面去。主要采用的方法有两种：
1.有监督的机器学习
抽取一些样本，把样本进行分类，手动给样本贴标签，把数据对应到各类情绪中去。
2.无监督的机器学习
抽取一些样本，随机进行分类（分类不准确），通过自适应的机器学习方法不断迭代直到没有错误为止，把数据对应到对应到各类情绪中去。
两种方法都存在优缺点，第一种的缺点在于手工分类贴标签的工作量太大，第二种的缺点在于机器有可能找不到错误导致数据不准确。
补充知识：机器学习算法有人工神经网络（Google深度学习的算法基础）、贝耶斯网络、最大熵模型等。
三.大数据分析适用于哪些领域
餐饮服务业、智慧能源、工业4.0、政府中大数据的应用，是目前比较看好的出路。
大众在网上发表言论时更容易吐露真情实感，因此大数据分析在不知不觉中得到了相对准确的数据，比传统问卷要有优势。
ps：本来想转换一下输出模型，无奈对这方面知识了解甚少，转化和链接都较少，请各位大神不吝赐教。
