第 1章 新媒體數(shù)據(jù)分析概述　1 【學(xué)習(xí)目標(biāo)】　1 引導(dǎo)案例　1 1.1　認(rèn)識新媒體數(shù)據(jù)分析　2 1.1.1　新媒體數(shù)據(jù)的含義　2 1.1.2　新媒體數(shù)據(jù)分析的含義　4 1.2　新媒體數(shù)據(jù)分析的特征　5 1.3　新媒體數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域　6 1.4　新媒體數(shù)據(jù)分析的基本流程　8 1.4.1　新媒體數(shù)據(jù)采集　9 1.4.2　新媒體數(shù)據(jù)預(yù)處理　10 1.4.3　新媒體數(shù)據(jù)建模與分析　11 1.4.4　新媒體數(shù)據(jù)可視化　13 1.5　新媒體數(shù)據(jù)分析的常用工具　18 1.5.1　SPSS　18 1.5.2　Gephi　19 1.5.3　軟件使用說明　20 1.6　案例分析——中國房產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析　21 實(shí)踐訓(xùn)練　22 課后習(xí)題　23 第　2章 新媒體數(shù)據(jù)采集　26 【學(xué)習(xí)目標(biāo)】　26 引導(dǎo)案例　26 2.1　新媒體數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)　27 2.2　新媒體數(shù)據(jù)采集工具　31 2.2.1　公開數(shù)據(jù)庫　31 2.2.2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲　33 2.2.3　第三方交互式網(wǎng)絡(luò)信息采集器　37 2.3　新媒體數(shù)據(jù)采集質(zhì)量分析與評估　40 2.3.1　新媒體數(shù)據(jù)采集質(zhì)量的影響因素分析　41 2.3.2　新媒體數(shù)據(jù)采集質(zhì)量評估　41 2.4　案例分析——豆瓣電影數(shù)據(jù)抓取　43 實(shí)踐訓(xùn)練　45 課后習(xí)題　46 第3章　新媒體數(shù)據(jù)預(yù)處理　49 【學(xué)習(xí)目標(biāo)】　49 引導(dǎo)案例　49 3.1　新媒體數(shù)據(jù)預(yù)處理概述　50 3.1.1　新媒體數(shù)據(jù)預(yù)處理的定義　50 3.1.2　新媒體數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本流程　50 3.2　文本數(shù)據(jù)預(yù)處理　53 3.2.1　文本數(shù)據(jù)預(yù)處理基本流程　54 3.2.2　文本數(shù)據(jù)預(yù)處理軟件操作　58 3.3　社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理　61 3.3.1　社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程　62 3.3.2　社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理軟件操作　63 3.4　案例分析——電信用戶社交網(wǎng)絡(luò) 分析數(shù)據(jù)預(yù)處理　75 實(shí)踐訓(xùn)練　76 課后習(xí)題　76 第4章　新媒體數(shù)據(jù)分析之文本分析　80 【學(xué)習(xí)目標(biāo)】　80 引導(dǎo)案例　80 4.1　文本分析概述　81 4.1.1　文本分析的含義和特征　81 4.1.2　自然語言處理與文本分析的關(guān)系　83 4.1.3　文本分析的基本內(nèi)容　84 4.2　關(guān)鍵詞提取　85 4.2.1　基于統(tǒng)計(jì)量的關(guān)鍵詞提取　86 4.2.2　基于機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵詞提取　88 4.3　文本聚類分析　89 4.3.1　文本相似度計(jì)算　90 4.3.2　常用的文本聚類算法　92 4.3.3　聚類結(jié)果評估指標(biāo)　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　基于情感詞典的文本情感分析方法　106 4.4.3　基于機(jī)器學(xué)習(xí)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中的文本數(shù)據(jù)讀取節(jié)點(diǎn)　110 4.5.2　SPSS Modeler中的文本數(shù)據(jù)分析節(jié)點(diǎn)　111 實(shí)踐訓(xùn)練　113 課后習(xí)題　114 第5章　新媒體數(shù)據(jù)分析之在線社交網(wǎng)絡(luò)分析　117 【學(xué)習(xí)目標(biāo)】　117 引導(dǎo)案例　117 5.1　在線社交網(wǎng)絡(luò)分析概述　118 5.1.1　在線社交網(wǎng)絡(luò)的含義與特征　119 5.1.2　在線社交網(wǎng)絡(luò)分析的基本內(nèi)容　120 5.2　在線社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析與基礎(chǔ)　123 5.2.1　在線社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)表達(dá)式　123 5.2.2　在線社交網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特性　125 5.2.3　在線社交網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)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　虛擬社區(qū)發(fā)現(xiàn)　139 5.4.1　在線社區(qū)　139 5.4.2　模塊度　140 5.5　個體影響力分析　141 5.5.1　基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的個體影響力分析　141 5.5.2　基于行為的個體影響力分析　143 5.5.3　基于話題的個體影響力分析　144 5.6　SPSS在線社交網(wǎng)絡(luò)分析概述　145 5.6.1　GA算法　146 5.6.2　DA算法　147 實(shí)踐訓(xùn)練　148 課后習(xí)題　148 第6章　新媒體數(shù)據(jù)可視化　151 【學(xué)習(xí)目標(biāo)】　151 引導(dǎo)案例　151 6.1　新媒體數(shù)據(jù)可視化概述　152 6.1.1　新媒體數(shù)據(jù)可視化的定義　152 6.1.2　新媒體數(shù)據(jù)可視化的作用　153 6.2　新媒體數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)原則　155 6.3　新媒體數(shù)據(jù)可視化的常用工具　158 6.4　新媒體數(shù)據(jù)可視化的常見方法　159 6.4.1　關(guān)于關(guān)系的可視化　159 6.4.2　關(guān)于差異的可視化　164 6.4.3　關(guān)于比例的可視化　171 6.4.4　關(guān)于分布的可視化　174 6.4.5　關(guān)于時間的可視化　176 6.4.6　關(guān)于地理空間的可視化　178 6.5　案例分析——拿破侖遠(yuǎn)征圖　180 實(shí)踐訓(xùn)練　180 課后習(xí)題　181 第7章　新媒體數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)例　184 【學(xué)習(xí)目標(biāo)】　184 引導(dǎo)案例　184 7.1　淘寶網(wǎng)購物數(shù)據(jù)分析　185 7.1.1　淘寶網(wǎng)購物數(shù)據(jù)分析內(nèi)容　185 7.1.2　淘寶網(wǎng)購物數(shù)據(jù)分析過程　186 7.2　今日頭條數(shù)據(jù)分析　200 7.2.1　今日頭條數(shù)據(jù)分析內(nèi)容　201 7.2.2　今日頭條數(shù)據(jù)分析過程　203 7.3　微博用戶社交數(shù)據(jù)分析　210 7.3.1　微博用戶社交數(shù)據(jù)分析內(nèi)容　210 7.3.2　微博用戶社交數(shù)據(jù)分析過程　211 實(shí)踐訓(xùn)練　217 課后習(xí)題　218 參考文獻(xiàn)　219