壹、通過相關樣本庫，把需要監測的網頁進行模板匹配，並設定為監測數據源；
二、應用 爬蟲程序抓取數據，存儲到本地，再進行數據的凈化和簡略的分析；
三、利用簡單的圖表模板和文字描述，呈現監測和分析的結果。早期的網絡輿情引導監測方式有壹些原生的問題，譬如：壹、由於處理能力有限，只能抽取部分樣本進行監測，無法避免偶然誤差；二、文本分析算法的準確度、 監測對象和系統模板匹配的程度、對數據的凈化，以及分析的算法等因素對於最後監測結果的準確度都有決定性的影響，無法避免系統誤差；
四、輿情引導與分析主體應學會充分利用大數據挖掘系統，蟻坊軟件方面的大數據輿情監測管理系統，實現了從網絡輿情信息的采集與提取，到話題的發現與追蹤、態度傾向性分析，再到多文檔自動摘要的生成，為網絡輿情的安全評估提供了有效的輿情信息獲取和分析方法。不過，由於“輿情”本身具有“社會”特性，數字和代碼等信息背後的實體是生存在現實社會中的蕓蕓眾生。除了純技術角度對輿情進行量化考察，傳統的社會民意調查方式對實現全面、立體、動態透析社會綜合輿情亦有壹定幫助。
數據分析—數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對於傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網絡平臺的優勢，發展大數據在網絡優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力