社交网站数据,《社交网站数据挖掘与分析》一书

如何从社交网络的数据挖掘入手？《社交网站的数据挖掘与分析》简介《社交网站的数据挖掘与分析》是机械工业出版社2015年出版的一本书，作者是MatthewA.Russell，3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座专栏做了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，对大数据和大数据时代的数据挖掘进行了深度解。

大数据不再是一个陌生的名词。越来越多的行业在使用大数据后取得了事半功倍的效果。大数据和互联网相辅相成，相互依存，不断发展！互联网上的数据每年以50%的速度增长，每两年就会翻一番。目前世界上90%以上的数据都是近几年才产生的。根据IDC的预测，到2023年，全球总共会有35ZB的数据。互联网是大数据发展的前哨。随着互联网时代的发展，人们似乎已经习惯了通过网络将自己的生活数字化，方便分享、记录、回忆。

这些数据可以分析人们的生活和行为，挖掘出政治、社会、文化、商业、卫生等领域的信息，甚至可以预测未来！简单来说，我们每天通过自己的QQ、微信、微博更新自己的动态、朋友圈，这些都会构成一种数据。大数据意味着你可以推断出你的爱好，你的工作，你的地址，你的收入等等...互联网时代的大数据有多牛逼？

Hugo整理了一篇电子商务专家PAULCHANEY在美国媒体上发表的关于数据分析工具的文章。本文介绍了六种主要的社交媒体数据分析工具，有些是免费的，有些是收费的，但价格都比较合理:1。SocialReport因能整合Shopify、易贝、Etsy等电商平台的数据，成为电商公司首选的两大数据分析工具之一。

、Google、Vimeo、Reddit、Xing、Slideshare等。SocialReport还可以整合GoogleAnalytics、Clicky等web分析资源，同时也可以整合Yelp、猫途鹰等一些商业评论网站的资源，以及Blogger、Tumblr、WordPress等一些内容管理平台。

数据挖掘核数据建模流程研究所的数据挖掘产品都有相同的建模流程和相同的构造模型公式，数据挖掘采用允许同余决策树种，用于分析数据，用于预测CHAID、CART、ID3C4.5决策树直观优缺点随着数据复杂度的增加，管理难度加大。ANGOSS公司的产品KnowedgeSEEKER越来越受到重视，它解决了复杂性问题，提供了一种比较。简单神经网络用于两类问题:分类的优点可以准确预测复杂问题，神经网络模型的缺点是难以理解。

促进社交或拓展生存空间。1.大学生通过社交网络相互交流，发布状态和日志，上传照片，发表评论，可以让大学生在年龄、爱好、价值观相近的群体中互动，促进他们融入社会。2.拓展生活空间，社交网络在大学生中日益壮大，为他们提供了更广阔、更便捷的交流和学习平台。通过社交网络，大学生可以更加快捷方便地获取时事政治、新闻热点、娱乐社交等信息，有助于拓展自己的生活空间。

前言1第一章简介:Twitter数据的处理9 9 python开发工具的安装9 Twitter数据的收集和处理11总结24第二章微格式:语义标签和常识的碰撞26XFN和朋友27利用XFN探索社交关系29地理坐标:共同的利益线索37(以健康的名义)菜谱的交叉分析41餐馆评论的收集43总结45第三章电子邮件虽然过时，但很容易使用47 mbox:UNIX的入门级邮箱48mbox CouchDB休闲电子邮件分析54将对话串连在一起70用SIMILETimeline可视化电子邮件“事件”79分析您自己的电子邮件数据82摘要84第四章Twitter:朋友、关注者和Setwise操作85REST-style和OAuthCladdedAPI86有能力和中肯的数据收集器90构建友谊图108摘要116第五章Twitter:tweet，所有tweet，仅118 tweets PK剑:和tweetPK机枪

社交网站的数据挖掘与分析(Data Mining and Analysis of Social networks Sites)是机械工业出版社2015年出版的一本书，作者是MatthewA.Russell，本文主要描述了社交网络不同领域的数据挖掘技术，包括博客和电子邮件。你需要的只是一些编程经验和学习基本Python工具的意愿。

社交网络数据的分析与应用根据最近的一项调查数据显示，美国互联网媒体的市值已经达到10890亿美元，是传统媒体的3倍。同样，在中国，根据艾瑞发布的2014年第二季度网络经济核心数据，截至2014年6月30日，中国上市互联网公司前五名分别是腾讯(1405.6亿美元)和百度(665亿美元)。

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲堂栏目做了题为“大数据时代的数据挖掘”的主题分享，对大数据和大数据时代的数据挖掘进行了深度解读。众所周知，大数据时代的大数据挖掘已经成为各行各业的热点。一、数据挖掘在大数据时代，数据生成和采集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键、最基础的工作。

不同的学者对数据挖掘有不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特点主要包括以下四个方面:1。应用:数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合，数据挖掘来自于实际生产生活中的应用需求，挖掘出的数据来自于具体的应用。同时，通过数据挖掘发现的知识要应用到实践中，辅助实际决策。