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《數(shù)據(jù)分析：企業(yè)的賢內(nèi)助》

本書是社會網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的經(jīng)典圖書，基礎(chǔ)理論與實踐結(jié)合，是一部邏輯緊密、內(nèi)容詳實，適合所有相關(guān)技術(shù)人員的參考書。

本書兩名作者都具有豐富的數(shù)據(jù)分析、處理工作經(jīng)驗，是社會網(wǎng)絡(luò)分析實踐技術(shù)方面的積極實踐者。

作者簡介

Maksim Tsvetovat跨學(xué)科的科學(xué)家、軟件工程師和爵士音樂家，社會網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域?qū)＜遥瑩碛胸S富的數(shù)據(jù)分析、處理工作經(jīng)驗，專注于社會網(wǎng)絡(luò)進化、信息和態(tài)度擴散、集體智能發(fā)生的計算機建模。他擁有卡內(nèi)基?梅隆大學(xué)計算、組織和社會方向博士學(xué)位，目前在喬治·梅森大學(xué)教授社會網(wǎng)絡(luò)分析。他還是DeepMile Networks公司聯(lián)合創(chuàng)始人之一，該公司開展社交媒體影響圖形化業(yè)務(wù)。

Alexander Kouznetsov軟件設(shè)計師和架構(gòu)師，社會網(wǎng)絡(luò)分析專家，擁有從數(shù)據(jù)倉庫到信號處理的廣泛技術(shù)背景。他為業(yè)界開發(fā)了大量的社會網(wǎng)絡(luò)分析工具，從大規(guī)模數(shù)據(jù)采集到在線分析和演示工具。他在得克薩斯大學(xué)獲得數(shù)學(xué)和計算科學(xué)學(xué)士學(xué)位。

在線預(yù)覽

前言

2011年，很多創(chuàng)業(yè)公司都在他們的商業(yè)計劃中提到"social"這個詞——雖然事實上并沒有人知道如何分析和理解這能夠決定公司成敗的社交過程。如果你從事如下工作：社交媒體、社交CRM、社交營銷、管理咨詢等，你應(yīng)該讀一讀這本書，它會告訴你社交系統(tǒng)是如何發(fā)展、演變以及運轉(zhuǎn)的。

這本書的內(nèi)容不僅僅適用于創(chuàng)業(yè)公司。實際上，整本書就是一門系統(tǒng)的課程，它囊括了幾乎一個學(xué)期的理論知識和實際操作材料——閱讀以后，你就會對于社會網(wǎng)絡(luò)分析是"危險的"有足夠的理解。如果你是這個研究領(lǐng)域的學(xué)生，我們強烈鼓勵你去尋找并閱讀腳注里提到的每一篇論文或每一本書。這樣做會讓你非常了解這個領(lǐng)域的經(jīng)典文獻，也可以讓你自信地開展研究課題。

如果你有計算機技術(shù)背景，可以從這本書學(xué)到主要的社會學(xué)概念，并從中提取出可以用來編程的信息和分析數(shù)據(jù)；如果你有社會學(xué)或市場營銷背景，你會發(fā)現(xiàn)一些熟悉的材料，與此同時也會學(xué)到用定量和定性的方法去了解社交背景下的人們。

閱讀本書的前提

由于這本書的受眾非常廣泛，因此我們盡可能少地使用專業(yè)術(shù)語，同時為書中的專業(yè)術(shù)語做出解釋。但是，本書會有大量的技術(shù)內(nèi)容(這是O`Reilly出版圖書的一項要求)。

我們希望你至少稍微熟悉Python，即，能自己寫腳本、了解語言的基本控制結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。如果你不了解技術(shù)內(nèi)容，建議你可以使用Python的在線教程或者參考Paul Barry(O`Reilly出版)寫的《Head First Python》開始學(xué)習(xí)。

本書不會涉及從Twitter、Facebook以及其他數(shù)據(jù)來源收集數(shù)據(jù)的詳細過程，O扲eilly出版的"Animal Guide"系列的其他書籍已經(jīng)提供了充分的資料，如Kevin Makice寫的《Twitter API: Up and Running》以及Matthew Russell寫的《Mining the Social Web》。