在欧盟,ESI 的横向趋势反映出对工业、服务业、零售贸易和消费者的信心大致稳定,而对建筑业的信心则下降。在欧盟最大的几个经济体中,德国的 ESI 明显恶化(-2.2),而波兰(+3.2)、法国(+2.4)、荷兰(+1.9)、意大利(+1.6)和西班牙(+1.4)的 ESI 有所改善。工业信心保持大致稳定(-0.2),因为成品库存越来越多地被评估为太少/低于正常水平,表明需求增加,而管理者的生产预期和对当前总体订单水平的评估则恶化。在未进入信心指标的问题中,管理者对过去生产发展的评估下降,而对出口订单的评估有所改善。服务业信心也保持大致稳定(+0.2),这是因为管理者的需求预期恶化,但被对过去需求和过去商业状况的评估改善所抵消。消费者信心基本保持不变(-0.2),反映出消费者对其家庭过去和现在状况的看法略有改善。
在欧盟,ESI 的小幅下降是由于服务业、零售业和建筑业经理人的信心下降,而工业信心总体保持稳定,消费者信心略有增加。在欧盟最大的几个经济体中,意大利(-1.6)的 ESI 明显恶化,德国(-0.6)和波兰(-0.5)的 ESI 略有下降,而荷兰(+1.7)的 ESI 则大幅改善,法国(-0.3)和西班牙(-0.2)的 ESI 基本保持稳定。行业信心保持大致稳定(-0.2),因为成品库存越来越多地被评估为过多/高于正常水平,表明需求下降,而经理人的生产预期有所改善。经理人对当前整体订单水平的评估基本保持稳定。在未进入信心指标的问题中,经理人对过去 3 个月生产发展的评估显着改善,而对出口订单的评估则恶化。服务业信心指数明显恶化(-1.6),原因是对所有三个组成部分(需求预期、过去需求和过去商业状况)的评估都大幅恶化。消费者信心指数略有改善(+0.4),这要归功于消费者对其家庭过去财务状况和进行大宗购买的意图的看法不那么负面,但这被对其国家总体经济状况的较低预期部分抵消。消费者对其家庭财务状况的预期基本保持稳定。零售贸易信心指数下降(-1.0),原因是管理人员对过去商业状况的评估明显下降,对库存量充足性的评估略有下降。零售商对未来商业状况的看法基本保持稳定。建筑业信心指数略有恶化(-0.6),因为建筑商的就业预期和他们的
6 月份工业信心指数基本保持稳定(-0.1),因为管理者的生产预期和对当前整体订单水平的评估基本没有变化。不过,略多的管理者认为成品库存过多/高于正常水平,表明需求减弱。关于未纳入信心指标的问题,管理者报告过去产量明显下降,而对出口订单的看法保持稳定。服务业信心指数小幅下降(-0.5),原因是管理者对过去需求的评估恶化,但对过去商业状况的评估略有改善,仅部分抵消了这一下降,而预期需求基本保持稳定。消费者信心仅小幅上升(+0.3),反映出消费者对其家庭过去财务状况的看法有所改善,并且有进行大宗采购的意愿。消费者对其国家总体经济状况和家庭财务状况的预期基本没有变化。零售贸易信心指数(-0.5)连续第三个月小幅下滑。零售商对过去业务状况的评估明显下降,对未来 3 个月的业务预期也有所下降,但这一下降被较低的评估所部分抵消
Article title: Sentiment Analysis Based on Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Study Authors: song jiang[1], Ela Kumar[2] Affiliations: university of houston[1], k l deemed to be university[2] Orcid ids: 0009-0007-8363-7304[1] Contact e-mail: sjiang24@central.uh.edu License information: This work has been在Creative Commons Attribution许可下发布的开放访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/,只要适当地引用了原始工作,就可以在任何媒介中不受限制地使用,分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件,使用条款和发布政策。预印度语句:本文是预印本,未经同行评审,正在考虑,并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi:10.14293/pr2199.000601.V2预印本在线发布:2024年2月19日
索引制作程序收集满足专门设计的过滤器的推文样本,包含 60 个关键词(单词或短语)。这些关键词主要来自于消费者信心调查问卷,这是一项月度调查,在每月的前两周收集数据,并在月底发布估计数据。在这方面,应该指出的是,社会经济情绪指数所衡量的现象比消费者信心指数更广泛,定义也更模糊,消费者信心指数的官方衡量标准是基于欧洲层面协调和共享的方法,并且具有在经济分析和预测目的方面长期和显著使用的传统。
• Regulation and legislation • Investor sentiment • Knowledge economy • Blurring of work/life boundaries • Generation Y and Z • The gig economy • Increased morale and satisfaction • Increased engagement and productivity • Decreased turnover • Increased attractiveness for new hires • Improved brand • Triple bottom line: people, planet, profit • Ethical imperative • COVID
Printing a “Chinese Li-Ning” on your clothes is your design? Are you selling patriotic sentiment? What I still don't understand is that the price of a simple T-shirt with a “Chinese Li Ning” printed on it is soaring rapidly. 在衣服上印上 " 中国李宁 " 是你的设计吗?你是 在推销爱国主义情怀吗? 我仍然不明白的是, 一件印有 " 中国李宁 " 的简单 T 恤衫的价格正在 迅速飙升。
194 Combating Digital Deception: Machine Learning Approaches for Detecting Political Misinformation and Clickbait on Social Media 195 Machine Learning based Detection System for Identifying Deepfake Images and Social Bots 203 Enhancing Typing Dynamics Emotion Recognition: A Multi-Class XGBoost Approach for Accurate Sentiment Detection 212 Deep Learning Framework for Exploring Customized CNN With Customer Demographics and Salon Visuals 89 Optimizing User Experience in Mobile Travel Applications: A研究个性化路由,主题内容和文化参与。
▪ Vehicle industry is closely correlated to GDP ▪ Industry negatively impacted by geopolitical events, oil prices, volatile Rand, import costs, infrastructure & energy capacity, inflation & high cost of living ▪ Interest rate increase of 475bps post-pandemic has put consumer spending & access to credit under severe strain ▪ Average bureau score of consumers continue to deteriorate ▪ All of the above has led to a contraction of the VAF market ▪ There does however seem to be a shift towards positive sentiment with the appointment of the GNU ▪ Inflation of 4.6% at end July is lowest in 3 years, nearly on the midpoint of the SARB 3%-6% targeted range ▪ Only once the rate cutting cycle commences, will the industry start improving ▪ Currently, consumers are showing preference for cheaper vehicles with the lowest possible instalment payable
图 2. 所咨询的三种连接方法概述 ...................................................................................................................... 13 图 3. 我们 11 月份提出的进入改革后连接队列的高层建议 ...................................................................................................... 14 图 4. 按行业部门细分的回复 ...................................................................................................... 17 图 5. 对每个咨询领域的回复情绪 ...................................................................................................... 18 图 6. 按咨询部分细分的情绪,四舍五入到最接近的半百分位数。 ............................................................................................................. 19 图 7. 针对 Q1-4(政策)的情绪分析 ............................................................................................. 27 图 8. 针对 Q5-8(实施)的情绪分析 ............................................................................................. 41 图 9. 连接改革变量图 ............................................................................................................. 42