大數據挖掘與社會網路分析
Ⅰ 大數據，數據分析和數據挖掘的區別
數據分析與數據挖掘的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。
數據分析與數據挖掘的思考的方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。
大數據感覺並不是數據量大，也不是數據復雜，這些都可以用工具和技術去處理，而是它可以做到千人千面，而且是實時判斷規則。
例如定向廣告的推送，就是大數據，它根據你以往的瀏覽行為，可以准確的給你推相關的信息，基本做到了你一個人就是一個資料庫，而不是一條數據。但我們所作的數據分析更多是針對群體的，而非針對每個個人。
我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的IF else
而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確，什麼變數都要，先從模型的意義上選變數（大而全，多而精），之後根據變數的相關系程度、替代關系、重要性等幾個方面去篩選，最後全扔到模型裡面，最後從模型的參數和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。
所以大數據時代也顯露出了各類問題，數據的隱私、數據殺熟、數據孤島等，這也許就是我們目前看到大數據分析更看重的是技術、手段的原因。
Ⅱ 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼
區別：大數據是互聯網的海量數據挖掘，而數據挖掘更多是針對內部企業行業小眾化的數據挖掘，數據分析就是進行做出針對性的分析和診斷，大數據需要分析的是趨勢和發展，數據挖掘主要發現的是問題和診斷。
Ⅲ 大數據挖掘與大數據分析一樣嗎
數據分析，就是尋找這些被量化的現象之間的「關系」。這個關系就是y=f（x）。找到兩個變數之間的關系，多找到一種關系，在實踐中，就多一種有效手段。
Ⅳ 大數據 和 數據挖掘 的區別
大數據概念：大數據是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。
數據挖掘概念: 數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。
大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。
大數據和數據挖掘的相似處或者關聯在於： 數據挖掘的未來不再是針對少量或是樣本化，隨機化的精準數據，而是海量，混雜的大數據，數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷。
拓展資料：
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
Ⅳ 什麼是社會網路分析法
社會網路分析方法是由社會學家根據數學方法、圖論等發展起來的定量分析方法。
社會網路分析是對社會網路的關系結構以及屬性加以分析的一套規范和方法。它又被稱為結構分析法（structural analysis）
社會網路分析不僅是對關系和結構加以分析的技術，還是一種理論方法--結構思想。
社會網路分析是社會學領域比較成熟的分析方法，該方法可以解決一些社會學的問題。
社會網路要素：
①行動者，在社會網路中用節點表示；
②關系，在社會網路中用劍線表示，關系的內容可能是友誼、借貸或是溝通，其關系可以是單向或雙方，且存在關系強度的差異，關系不同即構成不同的網路
社會網路分析的原理：
關系紐帶經常是不對稱地相互作用著的，在內容和強度上都有所不同
關系紐帶間接或直接地把網路成員連接在一起；故必須在更大的網路結構背景中進行分析
社會紐帶結構產生了非隨機的網路，因而形成了網路群(network clusters)、網路界限和交叉關聯
交叉關聯把網路群以及個體聯系在一起
不對稱的紐帶和復雜網路使稀缺資源的分配不平等
網路產生了以獲取稀缺資源為目的的合作和競爭行為
社會網路分析方法--數學表達式：
①圖論法和矩陣法，這是社會網路分析最基本的方法
②二方關系圖和三方關系圖
③圖的矩陣表達
④反應行動者的關系圖。通過網路密度、結點度、割點、橋等指標進行具體測量距離，行動者之間的距離越小，意味著他們之間的聯系越密切，交流互動越充分。由此可以了解一個網路中行動者之間的分化與差異
Ⅵ 社會網路分析與社會網路理論是一個概念嗎 還是包含與被包含的關系
分析是動作
理論是概念
一個是動詞一個是名詞。理論是分析的基礎，分析是理論的補充。
Ⅶ 什麼是大數據分析與挖掘
大數據也不僅僅是一個新名詞，而是一場無法避開的風暴。舉個例子吧，在美國沃爾瑪超市，尿布與啤酒這兩個風馬牛不相及產品通常擺在一起出售，而且銷售量還相當不錯。原來啊，是沃爾瑪利用龐大的數據系統，對其顧客的購物行為進行購物籃分析時發現，一些年輕的父親下班後經常到超市買嬰兒尿布，他們中40%的人同時也為自己買一些啤酒。因此，超市將兩者擺在一起出售後，取得了銷量倍增的效果。
Ⅷ 求助怎麼做社交網路大數據挖掘和分析
網路上用戶的評論中的贊揚、喜好、抱怨等信息其實蘊含著巨大的商機，它是我們窺探競爭對手產品弱點以及發現新的用戶需求與喜好的豐富來源。這些信息對於公關部門、品牌部門、研發部門深入了解用戶狀態與心理非常有幫助。好的口碑傳播可以推動企業的產品銷售，而負面口碑的傳播可以迅速導致企業的危機。
企業形象的構成：產品形象、媒介形象、組織形象、標識形象、人員形象、文化形象、 環境形象、社區形象。
對於一家知名企業，關於網路口碑需要了解以下問題： 用戶意見表達平台中關於自己品牌的言論有哪些？分屬哪些類別？哪些具有重要反饋意義？哪些具有正面價值？哪些具有負面價值？究竟是誰在何時發表的這個意見？有多少人看了這個意見？有多少人回復了這個意見？哪些需要引導？哪些需要應對？哪些需要危機預警？用戶意見表達平台中關於競爭品牌的言論有哪些？分屬哪些類別？哪些具有重要反饋意義？哪些具有正面價值？哪些具有負面價值？哪些需要利用？
實時收集分類整理用戶的各種評價信息是公司口碑監測的重點。
[多瑞科輿情數據分析站系統重點信息預警流程圖]
網民作為消費者的一部分，充分利用了網路內容的公開性、個人私密性以及信息互動性，通過論壇、貼吧、博客、微博、微信等網路媒體自由地抒發、評論對某種消費品品牌的觀點和看法。及時了解企業品牌口碑現狀及輿論導向，把握和引領消費者的評價，已經成為各大企業維護和擴大品牌知名度，改進自己的產品，加速佔領市場的有效戰略和措施。對於一個企業來說，企業的價值就是企業的形象，與企業相關口碑的好壞，直接會影響企業的發展。如何對於自家企業的產品、競爭行業有一個比較清晰和客觀的認識，多瑞科輿情數據分析站提供的企業形象引導在其中就起到了相當大的作用。目前在做新企業形象調研的公司和企業機構很多，但是真正起到實際效果、真正讓客戶滿意的卻並不多見，而在這些少數受到好評的機構當中，多瑞科輿情數據分析站系統將不斷完善這項服務。
解決關鍵
集團企業有別於一般企業的輿情監測，他其實有若乾的監測主體，每一個企業就是一個監測主體；同時各企業的經營業務可能不同，要充分考慮到系統是否支持對多業務的採集、分析和處理。及時全網獲取互聯網企業品牌、產品評價、所屬行業信息，為企業發展決策提供參考。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統通過對海量網路輿論信息進行實時的自動輿情採集，輿情分析，輿情匯總，輿情監視，並識別其中的關鍵輿情信息，及時通知到相關人員，對於企業關注的重點信息，可以自行添加目標監測網站，用戶可以很容易地對目標網站進行可視化分析，配置出採集任務文件，加入調度過程，從而可以任意修改，增加，移除監測目標，真正實現第一時間應急響應，為企業形象輿論導向及收集網友意見提供直接支持的一套信息化平台。時刻關注一個公司的企業形象，可以洞察文化的系統概貌和整體水平，也可以評估它在市場競爭中的真正實力。一個企業良好的形象主要表現在：企業環境形象、產品形象、領導和員工的形象，對於多瑞科輿情數據分析站內關鍵詞的設置可以從這些方面著手，例如：「某公司某某董事長」等等。
實施收益
獲取互聯網企業品牌、產品評價、所屬行業信息，為企業發展決策提供參考。
Ⅸ 如何用python進行大數據挖掘和分析
毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！
Ⅹ 簡述大數據挖掘 ,大數據開發,大數據分析的區別,順序
簡單點來說，大數據開發就是做大量數據的分布式計算的。數據分析主要是做數據的收集、挖掘、清洗、分析，最後形成分析報告想學的話可以參考下科多大。