新媒体大数据实践：工具与方法--聚文网

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内容简介

本教材特色之一：聚焦新媒体应用场景，将大数据分析挖掘的工具与方法融入具体的实践场域，提升学生解决新媒体领域实际问题的能力，契合新闻传播学的教学目标。特色之二：讲授的大数据实践工具均为交互式窗口软件或在线工具，仅需鼠标点击即可完成大部分操作，不涉及任何代码编写，上手难度低，契合新闻传播学的学科背景与学情基础。本教材包括“基础篇”“数据准备篇”“内容生产篇”“数据挖掘篇”四大模板，围绕新媒体数据采集、数据新闻、AI创作、个性化推荐、用户画像、用户留存预测、在线社交网络等应用场景，介绍网络爬虫、数据分析与可视化、关联规则挖掘、聚类、分类、社会网络分析等方法，并采用“八抓鱼采集器”、SPSSModeler、Gephi等工具展开实践。

基础篇第一章大数据与新媒体一、大数据概述二、大数据赋能新媒体发展三、面向新媒体应用的大数据处理流程数据准备篇第二章数据采集一、公开数据库二、网络爬虫三、八爪鱼采集器的使用方法四、豆瓣电影Top250详情页采集实践第三章数据预处理一、SPSS Modeler概述二、数据导入三、字段定义四、数据清洗五、数据集成六、数据转换七、数据归约内容生产篇第四章数据新闻一、数据新闻的概念与特征二、数据新闻的制作流程三、数据新闻的选题思路四、数据分析方法与思路五、数据可视化方法第五章 AI创作一、生成式人工智能与提示工程二、AI写作与绘图的常用技巧数据挖掘篇第六章推荐系统一、推荐系统概述二、关联规则挖掘算法三、基于关联规则的推荐算法实践第七章用户画像一、用户画像概述二、聚类算法三、基于聚类算法构建用户画像实践第八章用户留存预测一、用户留存概述二、分类算法三、K-近邻算法及其在用户留存预测中的实践四、决策树算法及其在用户留存预测中的实践第九章社会网络分析一、社会网络分析概述二、节点中心性与影响力分析三、网络结构特征分析四、社区发现五、社会网络可视化

新媒体大数据实践：工具与方法

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