社交媒体数据挖掘与分析

　　《社交网站的数据挖掘与分析》是一本由Matthew A. Russell著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：59.00元，页数：301，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《社交网站的数据挖掘与分析》读后感(一)：其实我想打两星的

　　原本是想学些数据分析的算法和思想，但是拿到这本书之后挺失望。看到第四章，全在讲如何使用twitter等社交网站的api。

　　只能当拓展知识面看看，了解下书里面讲到的开源工具。

　　另外，书的价格还不算便宜。

　　《社交网站的数据挖掘与分析》读后感(二)：就像cover一样。dam beaver

　　yes, damn beaver -,-#

　　社交网站的DM需要用直推来隐藏看似复杂却又简单，做起来简单却确实不是随便谁都能做好的工作。

　　UPLOAD YOUR SOUL TO THE ULTIMATE INTERNET！哈哈哈哈！

　　《社交网站的数据挖掘与分析》读后感(三)：其实是本数据分析工具介绍手册

　　如果你希望从这本书里边学到任何软件使用方法以外的东西，我觉得你会失望的。

　　因为从第七章开始才讲算法，还将得各种悲剧。直接看wikipedia都能理解得更快。

　　之前的章节都是各

传统媒体与社交媒体的融合互补探索分析

在大数据时代，跨行业融合已成为大势所趋。而在移动互联网的冲击下，目前传统媒体转型更是迫在眉睫。艾美奖评委、美国圣何塞州立大学教授皮特曾提出过“社交媒体将要重塑电视行业”。而现实比皮特教授预言的要来得早。在媒介融合环境下，传统媒体与社交媒体并不是“互相取代、你有我无”的单一竞争关系，相反，通过技术革新、资源融合等多种途径，两者完全可以实现互利共赢，开拓媒介发展的新领域，释放媒介融合的新能量。

传统媒体通过调度社交媒体视频、舆论等方式，实现了民间素材对电视媒体的拓展和补充。社交媒体也不再单纯地被人们认为是吸引受众注意力资源、分割受众娱乐时间、改变受众娱乐习惯的新媒体。笔者认为，传统媒体应找到与社交媒体等互联网媒体的最佳融合之路。融合不是合并，是整合重组基础上的良性发展。很多国内主流媒体开通了网上版本就以为成为新媒体转型成功了，实则不然。融合主要分为以下几个层面： 一．内容上的互补。传统媒体的内容与社交媒体传播的内容可以互相取长补短，差异化整合。传统媒体在时政媒体上占据一席之地，而社交网络媒体往往在民生及娱乐新闻上拥有受众，双方可以互相整合，资源共享，为双方的内容增加分量。社交媒体为电视节目提供反馈信息，例如短

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。

1、数据挖掘

数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！

由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。

数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！

2、数据分析

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。

1、数据挖掘

数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！

由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。

数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！

2、数据分析

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究

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第12章 文本数据挖掘与Web挖掘技术

第1节 文本挖掘概述

1.1 文本挖掘的出现

在现实世界中，我们面对的数据大都是文本数据，这些数据是由各种数据源（如新闻文章、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面等）的大量文档组成。所以，随着文档信息量的飞速增长，文本数据的数据量也急剧地增长。

文本数据是所谓的半结构化数据（Semi-Structure Data），它既不是完全无结构的也不是完全结构化的。如，文档可能包含结构字段，比如：标题、作者、出版日期、长度、分类等，也可能包含大量的非结构化的文本，如摘要和内容。

文本挖掘（Text Mining），国外有人称之为文本数据挖掘（Text Data Mining）和文本分析（Text Analysis）。文本挖掘一词大约出现于1998年4月在欧洲举行的第十届机器学习会议上，组织者 Kodratoff明确地定义了文本挖掘的概念，并分清它与“信息检索”的不同点和共同点。Kodratoff认为，文本挖掘的目的是从文档集合中

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

数据挖掘

数据挖掘

聚类分析

数据挖掘

引言 “物以类聚，人以群分”。对事物进行分类，是人们认识 事物的出发点，也是人们认识世界的一种重要方法。因此， 分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。 在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量 量化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变， 生物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。 在经济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入 和消费情况，往往需要划分不同的类型去研究。 在地质学中，为了研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化 学和物理性质和所含化学成分把它们归于不同的矿石类。 在人口学研究中，需要构造人口生育分类模式、人口死亡 分类状况，以此来研究人口的生育和死亡规律。

数据挖掘

但历史上这些分类方法多半是人们主要依靠经验作定性分 类，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示 客观事物内在的本质差别与联系；特别是对于多因素、多 指标的分类问题，定性分类的准确性不好把握。 为了克服定性分类存在的不足，人们把数学方法引入分类 中，形成了数值分类学。 后来随着多元统计分析的发展，从数值分类学中逐渐分离 出了聚类分析方法。 随着计算机技术的不断发展，利用

数据挖掘

数据挖掘

聚类分析

数据挖掘

引言 “物以类聚，人以群分”。对事物进行分类，是人们认识 事物的出发点，也是人们认识世界的一种重要方法。因此， 分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。 在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量 量化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变， 生物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。 在经济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入 和消费情况，往往需要划分不同的类型去研究。 在地质学中，为了研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化 学和物理性质和所含化学成分把它们归于不同的矿石类。 在人口学研究中，需要构造人口生育分类模式、人口死亡 分类状况，以此来研究人口的生育和死亡规律。

数据挖掘

但历史上这些分类方法多半是人们主要依靠经验作定性分 类，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示 客观事物内在的本质差别与联系；特别是对于多因素、多 指标的分类问题，定性分类的准确性不好把握。 为了克服定性分类存在的不足，人们把数学方法引入分类 中，形成了数值分类学。 后来随着多元统计分析的发展，从数值分类学中逐渐分离 出了聚类分析方法。 随着计算机技术的不断发展，利用

数据挖掘

数据挖掘

聚类分析

数据挖掘

引言 “物以类聚，人以群分”。对事物进行分类，是人们认识 事物的出发点，也是人们认识世界的一种重要方法。因此， 分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。 在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量 量化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变， 生物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。 在经济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入 和消费情况，往往需要划分不同的类型去研究。 在地质学中，为了研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化 学和物理性质和所含化学成分把它们归于不同的矿石类。 在人口学研究中，需要构造人口生育分类模式、人口死亡 分类状况，以此来研究人口的生育和死亡规律。

数据挖掘

但历史上这些分类方法多半是人们主要依靠经验作定性分 类，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示 客观事物内在的本质差别与联系；特别是对于多因素、多 指标的分类问题，定性分类的准确性不好把握。 为了克服定性分类存在的不足，人们把数学方法引入分类 中，形成了数值分类学。 后来随着多元统计分析的发展，从数值分类学中逐渐分离 出了聚类分析方法。 随着计算机技术的不断发展，利用