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| 編輯推薦： |
1.内容系统。本书系统地从理论到实践，逐层深入，清晰地介绍了新媒体数据分析的流程和各类方法。
2.案例丰富。本书列出了数个实际案例分析的详细流程，突出了从数据分析过程到构建数据分析知识体系的编撰理念。
3.形式新颖。本书以二维码形式嵌入微课视频，供读者扫描观看相关知识点讲解，提高学习效率。
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| 內容簡介： |
本书共7章，包括新媒体数据分析概述、新媒体数据采集、新媒体数据预处理、新媒体数据分析之文本分析、新媒体数据分析之在线社交网络分析、新媒体数据可视化和新媒体数据分析与应用实例。本书以新媒体数据的概念及分析为起点，进而详细介绍各类基本的新媒体数据分析方法；结合引导案例及知识要点，辅助读者进一步掌握所学知识，并以具体的数据分析实例了解知识的落脚点与应用场景；终配合案例分析、实践训练、课后习题，帮助读者回顾所学知识，将理论付诸实践，检验读者的学习程度。
本书可作为高等院校网络与新媒体、信息管理、大数据分析与应用等专业的教材，也可供数据挖掘、新媒体数据挖掘、新媒体信息传播领域的技术人员学习使用，还可作为新媒体数据分析研究人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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马晓悦，女，博士，西安交通大学新闻与新媒体学院特聘研究员、博士生导师。一直从事新媒体信息传播与数据挖掘的研究和教学工作。 研究方向：信息行为分析与交互设计、新媒体信息传播与数据挖掘、数字文化消费。
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| 目錄：
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第 1章 新媒体数据分析概述 1
【学习目标】 1
引导案例 1
1.1 认识新媒体数据分析 2
1.1.1 新媒体数据的含义 2
1.1.2 新媒体数据分析的含义 4
1.2 新媒体数据分析的特征 5
1.3 新媒体数据分析的应用领域 6
1.4 新媒体数据分析的基本流程 8
1.4.1 新媒体数据采集 9
1.4.2 新媒体数据预处理 10
1.4.3 新媒体数据建模与分析 11
1.4.4 新媒体数据可视化 13
1.5 新媒体数据分析的常用工具 18
1.5.1 SPSS 18
1.5.2 Gephi 19
1.5.3 软件使用说明 20
1.6 案例分析——中国房产网络舆情分析 21
实践训练 22
课后习题 23
第 2章 新媒体数据采集 26
【学习目标】 26
引导案例 26
2.1 新媒体数据采集基础 27
2.2 新媒体数据采集工具 31
2.2.1 公开数据库 31
2.2.2 网络爬虫 33
2.2.3 第三方交互式网络信息采集器 37
2.3 新媒体数据采集质量分析与评估 40
2.3.1 新媒体数据采集质量的影响因素分析 41
2.3.2 新媒体数据采集质量评估 41
2.4 案例分析——豆瓣电影数据抓取 43
实践训练 45
课后习题 46
第3章 新媒体数据预处理 49
【学习目标】 49
引导案例 49
3.1 新媒体数据预处理概述 50
3.1.1 新媒体数据预处理的定义 50
3.1.2 新媒体数据预处理的基本流程 50
3.2 文本数据预处理 53
3.2.1 文本数据预处理基本流程 54
3.2.2 文本数据预处理软件操作 58
3.3 社交网络数据预处理 61
3.3.1 社交网络数据预处理流程 62
3.3.2 社交网络数据预处理软件操作 63
3.4 案例分析——电信用户社交网络 分析数据预处理 75
实践训练 76
课后习题 76
第4章 新媒体数据分析之文本分析 80
【学习目标】 80
引导案例 80
4.1 文本分析概述 81
4.1.1 文本分析的含义和特征 81
4.1.2 自然语言处理与文本分析的关系 83
4.1.3 文本分析的基本内容 84
4.2 关键词提取 85
4.2.1 基于统计量的关键词提取 86
4.2.2 基于机器学习的关键词提取 88
4.3 文本聚类分析 89
4.3.1 文本相似度计算 90
4.3.2 常用的文本聚类算法 92
4.3.3 聚类结果评估指标 103
4.4 文本情感分析 105
4.4.1 文本情感分析粒度 105
4.4.2 基于情感词典的文本情感分析方法 106
4.4.3 基于机器学习的文本情感分析方法 108
4.5 SPSS Modeler文本挖掘概述 109
4.5.1 SPSS Modeler中的文本数据读取节点 110
4.5.2 SPSS Modeler中的文本数据分析节点 111
实践训练 113
课后习题 114
第5章 新媒体数据分析之在线社交网络分析 117
【学习目标】 117
引导案例 117
5.1 在线社交网络分析概述 118
5.1.1 在线社交网络的含义与特征 119
5.1.2 在线社交网络分析的基本内容 120
5.2 在线社交网络结构特征分析与基础 123
5.2.1 在线社交网络的数学表达式 123
5.2.2 在线社交网络的统计特性 125
5.2.3 在线社交网络的网络特性 129
5.3 中心性分析 132
5.3.1 度中心性 132
5.3.2 中介中心度 136
5.3.3 接近中心度 137
5.4 虚拟社区发现 139
5.4.1 在线社区 139
5.4.2 模块度 140
5.5 个体影响力分析 141
5.5.1 基于网络结构的个体影响力分析 141
5.5.2 基于行为的个体影响力分析 143
5.5.3 基于话题的个体影响力分析 144
5.6 SPSS在线社交网络分析概述 145
5.6.1 GA算法 146
5.6.2 DA算法 147
实践训练 148
课后习题 148
第6章 新媒体数据可视化 151
【学习目标】 151
引导案例 151
6.1 新媒体数据可视化概述 152
6.1.1 新媒体数据可视化的定义 152
6.1.2 新媒体数据可视化的作用 153
6.2 新媒体数据可视化的设计原则 155
6.3 新媒体数据可视化的常用工具 158
6.4 新媒体数据可视化的常见方法 159
6.4.1 关于关系的可视化 159
6.4.2 关于差异的可视化 164
6.4.3 关于比例的可视化 171
6.4.4 关于分布的可视化 174
6.4.5 关于时间的可视化 176
6.4.6 关于地理空间的可视化 178
6.5 案例分析——拿破仑远征图 180
实践训练 180
课后习题 181
第7章 新媒体数据分析与应用实例 184
【学习目标】 184
引导案例 184
7.1 淘宝网购物数据分析 185
7.1.1 淘宝网购物数据分析内容 185
7.1.2 淘宝网购物数据分析过程 186
7.2 今日头条数据分析 200
7.2.1 今日头条数据分析内容 201
7.2.2 今日头条数据分析过程 203
7.3 微博用户社交数据分析 210
7.3.1 微博用户社交数据分析内容 210
7.3.2 微博用户社交数据分析过程 211
实践训练 217
课后习题 218
参考文献 219
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