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社交关系+大数据=?

其实很简单,通过分析两个人的社交圈子,兴趣爱好等,最终可以找出一条线路能让他们两个人认识,这就是隐藏其中的大数据魅力之一点点…… 随着互联网的冲击,UGC(用户产生内容)不断发展,社交网络已经不断普及并深入人心 玩的核心是消费者洞察 在一般商业前提下,社交大数据挖掘的目的,是投其消费者所好。 不可否认,一个正在改变我们的生活、工作和思维方式的新浪潮正悄悄来到我们身边,这或许就是大数据(Big Data)导致的一个还不可名状的时代。 当下,社交大数据正在对企业,甚至于一些行业带来深刻的变革。 这其中,应用社交化的趋势和大数据,将对金融行业带来更多新的机遇,并将使金融行业逐步移动化、社交化,产生新的具有移动互联网特点的金融模式。 大数据技术提供的有据可查的信用数据,为构建互联网金融信用体系提供了保障。 什么时候隐私可以成为伪命题? 社交大数据掘金路上,隐私问题忡忡。当然,深度的社交大数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。

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社交关系+大数据=?

其实很简单,通过分析两个人的社交圈子,兴趣爱好等,最终可以找出一条线路能让他们两个人认识,这就是隐藏其中的大数据魅力之一点点…… 随着互联网的冲击,UGC(用户产生内容)不断发展,社交网络已经不断普及并深入人心 玩的核心是消费者洞察 在一般商业前提下,社交大数据挖掘的目的,是投其消费者所好。 不可否认,一个正在改变我们的生活、工作和思维方式的新浪潮正悄悄来到我们身边,这或许就是大数据(Big Data)导致的一个还不可名状的时代。 当下,社交大数据正在对企业,甚至于一些行业带来深刻的变革。 这其中,应用社交化的趋势和大数据,将对金融行业带来更多新的机遇,并将使金融行业逐步移动化、社交化,产生新的具有移动互联网特点的金融模式。 大数据技术提供的有据可查的信用数据,为构建互联网金融信用体系提供了保障。 什么时候隐私可以成为伪命题? 社交大数据掘金路上,隐私问题忡忡。当然,深度的社交大数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。

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    社交关系+大数据=?

    玩的核心是消费者洞察 在一般商业前提下,社交大数据挖掘的目的,是投其消费者所好。 这其中,应用社交化的趋势和大数据,将对金融行业带来更多新的机遇,并将使金融行业逐步移动化、社交化,产生新的具有移动互联网特点的金融模式。 大数据技术提供的有据可查的信用数据,为构建互联网金融信用体系提供了保障。 什么时候隐私可以成为伪命题? 社交大数据掘金路上,隐私问题忡忡。 当然,深度的社交大数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生,随着大数据时代的到来,隐私问题显得越发重要。 见36大数据:社交关系+大数据=?

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    大数据分析大数据分析方法 及 相关工具

    基于此,大数据分析方法理论有哪些呢? ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 AnalyticVisualizations ( 可视化 分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines (语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。 挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。

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    大数据与社交媒体营销——天作之合

    文 | Rehan Sheikh 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有,转载请留言申请授权 目前,许多广告方开始将广告投放从其他渠道转向社交媒体广告。 一项来自Invesp和AdWeek的研究表明,预计到2018年,各品牌在社交媒体上的广告投入将会达到150亿美元。 一些社交媒体网站利用大数据,为广告方提供更好的服务。 因此,预计社交媒体广告的需求在将来的几年中会有较大的发展。 大数据正在改变数字营销 从2014年到2015年,Facebook的广告销售额增长了122%。 “数据分析对移动端广告的发展有着巨大的影响,” Rudin说,“我不认为我们有魄力将广告投放到不相关的订阅信息中去。” 社会媒体广告方如何利用大数据 Facebook存储了海量的内部用户数据。 同时,Facebook和其他的社交媒体公司也将尽可能的挖掘数据,因为这对广告方来说极具诱惑力。 云计算将会促进社交广告和大数据的使用 数据是极其有价值的商品。

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    使用Python爬取社交网络数据分析

    数据抓取 一、直接抓取数据 二、模拟浏览器抓取数据 三、基于API接口抓取数据 数据预处理 可视化 数据分析 扩散深度 扩散速度 空间分布 节点属性 网络属性 传播属性 结语 在线社交网站为人们提供了一个构建社会关系网络和互动的平台 然而在线社交网络数据的获取方法有别于线下社会数据的获取(如普查、社会调查、实验、内容分析等)、数据的规模往往非常大(称之为“大数据”并不为过)、跨越的时间范围也相对较长(与社会调查中的横截面数据相比), 常规的数据分析方法并不完全适用。 本章的内容具体包括数据的抓取、数据预处理、数据可视化和数据分析部分。 数据抓取 目前社交网站的公开数据很多,为研究者检验自己的理论模型提供了很多便利。 我们可以认为虽然人民日报官方微博承载在社交网络当中,但是其传播方式依然保持了传播媒体信息的一步到达受众的特点(或许这种特征比线下更强)。 数据分析 对于网络数据的分析,首先是一些网络的统计指标。

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    大数据分析流程

    一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了数据分析话题,你下定决心要成为一个数据分析师,你搞来一堆学习资料和在线课程,看完之后自信满满,准备去投简历 然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围,也不知道数据报告需要包括哪些内容,面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领,你觉得现在这份工作不适合你,你下班以后去逛知乎,在上面看到很多人在说大数据代表未来 ,数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了,你也要成为数据分析师,你利用空余时间补上了统计知识,学了分析工具,然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么 一句话可以概括:你没有办法在最短的时间内向招聘者展示,你能够胜任数据分析这项工作。 保证数据的安全性,不对外泄露公司的任何非公开数据,是数据分析师的基本职业道德。

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    何为大数据分析

    基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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    大数据如何让社交网站收入增长85%?

    但是,这并不表示去个性化或反社交的看法。而是, LinkedIn 将个人视作代表公司行动的决策者或买家 – 并以使这些关系显得明确的方式来着手处理其数据。

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    狂欢背后,集体孤独:2019社交网络大数

    与其保护隐私,不如展示自己:半数用户希望别人看到自己在内容社交上的“痕迹”,仅少数用户表示反对 作者:极光大数据 来源:极光JIGUANG(ID:lovejpush) 01 社交网络行业概况 1. 报告说明: 1.数据来源 极光大数据,源于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台针对各类移动应用的长期监测,并结合大样本算法开展的数据挖掘和统计分析;极光调研数据,通过极光调研平台进行网络调研 ,共回收社交网络用户的问卷840份 2.数据周期 报告整体时间段:2018.02 - 2019.02 3.数据指标说明 具体数据指标请参考各页标注 4.法律声明 极光大数据所提供的数据信息系依据大样本数据抽样采集 、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出,由于方法本身存在局限性,极光大数据依据上述方法所估算、分析得出的数据信息仅供参考,极光大数据不对上述数据信息的精确性、完整性、适用性和非侵权性做任何保证 任何机构或个人援引或基于上述数据信息所采取的任何行动所造成的法律后果均与极光大数据无关,由此引发的相关争议或法律责任皆由行为人承担

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    【应用】大连接-大数据下的社交网络

    因为,在这种情况下,“公平交易”更容易产生,更能加强和扩大社交圈子。但是我们不能不关心穷人死活,要努力承担社会责任,帮助那些贫穷落后的人。 四、大社交链接 随着物联网、云计算,大数据的蓬勃发展,互联性的无处不在真正开始体现。 当每一辆汽车、每一栋楼房都可以自动生成日志并以自身的名义发布数据到互联网上时,一个值得关注的动态是,它们也将加入到传统的社交网络中,与社交网络中的“人”进行交互。 当物联网与社交网络融合时,每一栋大楼,每一辆汽车,每一个景区,每一个商场,每一个电器都会在社交网站上开设账号(如微博,如facebook),自动的发布自己实时的信息,并与其他“人”和“物”进行交互。 人类社交的定义将不再只是人与人,还包括人与物、物与物,这是范围更大的社交网络。如图: ?

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    盘点国外社交网络:大数据意义究竟何在?

    额,奈何我每天的工作离不开从社交媒体中获取信息,甭管有毒没毒,一得空就扎进SNS已经成了我的‘条件反射’。 其实病入膏肓的又何止我一人;据了解,全球互联网用户平均每天花在社交媒体上的时间足足有两个半钟头! 你知道么,每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’,10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据。 社交网络发展至今,中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络;听上去颇为高大上不说,还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。 以往,人们总把Facebook上的数据宝库看成一个‘社交图谱’,或者说一个关系管理体系。

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    大数据分析:特征工程

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    Spark快速大数据分析

    一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台,扩展了MapReduce计算模型,支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark

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    国庆大数据分析思路

    国庆期间移动用户大数据分析,可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。

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    大数据分析《流浪地球》

    1 数据分析 全部数据均来自豆瓣影评,主要是【‘口碑’,‘评论日期’,‘评论内容’】三方面数据。 csv.DictWriter(fb, header) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) 3 数据分析

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    深度思考:社交媒体的大数据是否可靠?

    如今,科学家们正越来越多的把目光转向社交媒体,以研究线上及线下的人类行为,例如预测夏季股票市场的大波动。 一些数据处理专家指出,使用该种方法处理数据时,研究者们须警惕超大量社交媒体数据背后可能存在的严重缺陷。   错误的结果可能产生严重的影响:每年,都有上千的研究报告是基于社交媒体上收集而来的数据。 卡内基梅隆大学软件科学院的合作作者Jürgen Pfeffer则说,“并不是所有打上“大数据”标签的东西就都很好”,他指出许多研究者都有或是希望有如此的前提——即只要数据足够多,他们就能修正任何可能产生的偏差 社交媒体研究所使用的公开数据并不总能准确反映平台的总体状况——研究者们关于网站建立者如何过滤他们的数据源常常一头雾水。   社交媒体的设计通常会影响用户的行为,从而改变所测量的数据。 通过解决面临的问题,我们才能实现基于社交媒体的研究所展现出的巨大潜力。”   见中关村在线:深度思考:社交媒体的大数据是否可靠?

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    图解大数据 | 大数据分析挖掘-Spark初步

    tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/173 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 ---- 1.Spark是什么 学习或做大数据开发的同学 Apache Spark是一种用于大数据工作负载的分布式开源处理系统。它使用内存中缓存和优化的查询执行方式,可针对任何规模的数据进行快速分析查询。 Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量的廉价硬件之上,形成集群。 Apache Spark 已经成为最受欢迎的大数据分布式处理框架之一。 由加州大学伯克利分校的AMPLabs开发,作为Berkeley Data Analytics Stack(BDAS)的一部分,当下由大数据公司Databricks保驾护航,更是Apache旗下的顶级项目

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    大数据Python:3大数据分析工具

    在这篇文章中,我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具,以使用生产数据提高您的大数据编程技能。 正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。 现在有了Pandas,您也可以在Python中进行数据分析。数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用,以交互方式分析大量数据集,并从该数据中获取有意义的商业智能。 这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell,您可以从命令行运行它。 如果您不熟悉大数据并希望了解更多信息,请务必在AdminTome在线培训中注册我的免费大数据入门课程。

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