如何從社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘入手？《社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析》簡介《社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析》是機(jī)械工業(yè)出版社2015年出版的一本書，作者是MatthewA.Russell，3月13日下午，南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院院長、教授李濤在CIO時(shí)代APP微講座專欄做了題為《大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘》的主題分享，對(duì)大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了深度解。

大數(shù)據(jù)不再是一個(gè)陌生的名詞。越來越多的行業(yè)在使用大數(shù)據(jù)后取得了事半功倍的效果。大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)相輔相成，相互依存，不斷發(fā)展！互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年以50%的速度增長，每兩年就會(huì)翻一番。目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)都是近幾年才產(chǎn)生的。根據(jù)IDC的預(yù)測(cè)，到2023年，全球總共會(huì)有35ZB的數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的前哨。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展，人們似乎已經(jīng)習(xí)慣了通過網(wǎng)絡(luò)將自己的生活數(shù)字化，方便分享、記錄、回憶。

這些數(shù)據(jù)可以分析人們的生活和行為，挖掘出政治、社會(huì)、文化、商業(yè)、衛(wèi)生等領(lǐng)域的信息，甚至可以預(yù)測(cè)未來！簡單來說，我們每天通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動(dòng)態(tài)、朋友圈，這些都會(huì)構(gòu)成一種數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)意味著你可以推斷出你的愛好，你的工作，你的地址，你的收入等等...互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的大數(shù)據(jù)有多牛逼？

Hugo整理了一篇電子商務(wù)專家PAULCHANEY在美國媒體上發(fā)表的關(guān)于數(shù)據(jù)分析工具的文章。本文介紹了六種主要的社交媒體數(shù)據(jù)分析工具，有些是免費(fèi)的，有些是收費(fèi)的，但價(jià)格都比較合理:1。SocialReport因能整合Shopify、易貝、Etsy等電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)，成為電商公司首選的兩大數(shù)據(jù)分析工具之一。

、Google、Vimeo、Reddit、Xing、Slideshare等。SocialReport還可以整合GoogleAnalytics、Clicky等web分析資源，同時(shí)也可以整合Yelp、貓途鷹等一些商業(yè)評(píng)論網(wǎng)站的資源，以及Blogger、Tumblr、WordPress等一些內(nèi)容管理平臺(tái)。

數(shù)據(jù)挖掘核數(shù)據(jù)建模流程研究所的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品都有相同的建模流程和相同的構(gòu)造模型公式，數(shù)據(jù)挖掘采用允許同余決策樹種，用于分析數(shù)據(jù)，用于預(yù)測(cè)CHAID、CART、ID3C4.5決策樹直觀優(yōu)缺點(diǎn)隨著數(shù)據(jù)復(fù)雜度的增加，管理難度加大。ANGOSS公司的產(chǎn)品KnowedgeSEEKER越來越受到重視，它解決了復(fù)雜性問題，提供了一種比較。簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于兩類問題:分類的優(yōu)點(diǎn)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)復(fù)雜問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的缺點(diǎn)是難以理解。

促進(jìn)社交或拓展生存空間。1.大學(xué)生通過社交網(wǎng)絡(luò)相互交流，發(fā)布狀態(tài)和日志，上傳照片，發(fā)表評(píng)論，可以讓大學(xué)生在年齡、愛好、價(jià)值觀相近的群體中互動(dòng)，促進(jìn)他們?nèi)谌肷鐣?huì)。2.拓展生活空間，社交網(wǎng)絡(luò)在大學(xué)生中日益壯大，為他們提供了更廣闊、更便捷的交流和學(xué)習(xí)平臺(tái)。通過社交網(wǎng)絡(luò)，大學(xué)生可以更加快捷方便地獲取時(shí)事政治、新聞熱點(diǎn)、娛樂社交等信息，有助于拓展自己的生活空間。

前言1第一章簡介:Twitter數(shù)據(jù)的處理9 9 python開發(fā)工具的安裝9 Twitter數(shù)據(jù)的收集和處理11總結(jié)24第二章微格式:語義標(biāo)簽和常識(shí)的碰撞26XFN和朋友27利用XFN探索社交關(guān)系29地理坐標(biāo):共同的利益線索37(以健康的名義)菜譜的交叉分析41餐館評(píng)論的收集43總結(jié)45第三章電子郵件雖然過時(shí)，但很容易使用47 mbox:UNIX的入門級(jí)郵箱48mbox CouchDB休閑電子郵件分析54將對(duì)話串連在一起70用SIMILETimeline可視化電子郵件“事件”79分析您自己的電子郵件數(shù)據(jù)82摘要84第四章Twitter:朋友、關(guān)注者和Setwise操作85REST-style和OAuthCladdedAPI86有能力和中肯的數(shù)據(jù)收集器90構(gòu)建友誼圖108摘要116第五章Twitter:tweet，所有tweet，僅118 tweets PK劍:和tweetPK機(jī)槍

社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析(Data Mining and Analysis of Social networks Sites)是機(jī)械工業(yè)出版社2015年出版的一本書，作者是MatthewA.Russell，本文主要描述了社交網(wǎng)絡(luò)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括博客和電子郵件。你需要的只是一些編程經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)基本Python工具的意愿。

社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用根據(jù)最近的一項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，美國互聯(lián)網(wǎng)媒體的市值已經(jīng)達(dá)到10890億美元，是傳統(tǒng)媒體的3倍。同樣，在中國，根據(jù)艾瑞發(fā)布的2014年第二季度網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)核心數(shù)據(jù)，截至2014年6月30日，中國上市互聯(lián)網(wǎng)公司前五名分別是騰訊(1405.6億美元)和百度(665億美元)。

3月13日下午，南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院院長、教授李濤在CIO時(shí)代APP微講堂欄目做了題為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘”的主題分享，對(duì)大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了深度解讀。眾所周知，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為各行各業(yè)的熱點(diǎn)。一、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)生成和采集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說是大數(shù)據(jù)最關(guān)鍵、最基礎(chǔ)的工作。

不同的學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有不同的理解，但個(gè)人認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)主要包括以下四個(gè)方面:1。應(yīng)用:數(shù)據(jù)挖掘是理論算法和應(yīng)用實(shí)踐的完美結(jié)合，數(shù)據(jù)挖掘來自于實(shí)際生產(chǎn)生活中的應(yīng)用需求，挖掘出的數(shù)據(jù)來自于具體的應(yīng)用。同時(shí)，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要應(yīng)用到實(shí)踐中，輔助實(shí)際決策。