玩轉社群:文字大數據實作
謝邦昌、鄭宇庭、謝邦彥、硬是愛數據應用股份有限公司 合著
- 出版商: 五南
- 出版日期: 2017-09-24
- 定價: $380
- 售價: 9.5 折 $361
- 貴賓價: 9.0 折 $342
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 272
- ISBN: 9571193828
- ISBN-13: 9789571193823
-
相關分類:
大數據 Big-data、行銷/網路行銷 Marketing
已過版
買這商品的人也買了...
-
$560Python 自然語言處理 (Natural Language Processing with Python)
-
$660$627 -
$350$350 -
$689$655 -
$250鳳凰計畫:一個 IT計畫的傳奇故事 (The Phoenix Project : A Novel about IT, DevOps, and Helping your business win)(沙盤特別版)
-
$380$266 -
$580$458 -
$890$694 -
$580$458 -
$780$616 -
$680$537 -
$780$616 -
$450$356 -
$500$390 -
$699$594 -
$780$616 -
$400$316 -
$680$578 -
$450$356 -
$450$383 -
$880$695 -
$450$351 -
$580$458 -
$480$379 -
$520$411
相關主題
商品描述
「文字探勘」與「社群媒體大數據」一拍即合
網路爬蟲、機器演算、議題追蹤、品牌分析
快速上手玩轉社群
從茫茫網路文章中 點字成金
解讀風向、順勢而為!
洞察關鍵、贏得先機!
◎全圖解:從工具安裝、程式架構與社群資訊解讀,藉由圖型呈現快速理解。
◎快速上手:全書採開放原始碼工具,程式碼分享,輕鬆複製執行,快速打造屬於自己的探勘工具。
◎多範例:列舉不同議題的社群分析案例,教導讀者寫出有價值觀點的深入報告。完整解析有效利用社群大數據的技術,拯救千萬小編於水火之中!
◎免費實作:本書最大特色為隨書附贈30天免費使用eyeSocial社群輿情觀測平台,可實際演練,了解如何將社群媒體大數據,從數據蒐集到商業應用一次搞定。
本書適合
‧聽過網路輿情分析或社群聆聽新名詞,對實際用途一知半解的你
‧得無時無刻關心網路爆點,或者監測負面消息的你
‧對文字大數據與資料分析科學有濃厚興趣的你
‧嘗試運用機器學習從大量文本中找出潛在規則的你
‧有專業領域感知力卻缺乏社群數據支持研究的你
作者簡介
謝邦昌
現職
臺北醫學大學管理學院院長
臺北醫學大學大數據研究中心主任
臺北醫學大學生物科技高階管理碩士在職專班教授
臺北市政府市政顧問
學歷
國立臺灣大學農藝所生物統計組博士
主要經歷
輔仁大學統計資訊學系暨研究所教授
輔仁大學進修成長學院院長
輔仁大學總務長
輔仁大學創新育成中心主任
輔仁大學管理學院商學研究所博士班所長
臺北醫學大學醫務管理學系暨研究所教授
臺北醫學大學大數據研究中心主任
臺北醫學大學管理學院副院長
謝邦彥
學歷
北京市首都經濟貿易大學統計博士
現任
美商IEG創新學院深圳總經理
中華資料採礦協會秘書長
中華粹智(TRIZ)創新學會理事
目前為ETtoday東森新聞雲及中國時報專欄作家,發表過應用大數據結合各產業的文章,如:市調業的革新,驅動未來的產品研發,社群經營的戰略等。
經歷
曾任英華達股份有限公司、鴻海精密工業股份有限公司、昇陽光電科技股份有限公司等公司品質主管及六標準差大黑帶。
曾輔導兩岸各領域企業,創造上億元的財務績效。客戶領域包括:電子及資訊產品相關產業、太陽光電相關產業、面板產業、化工產業及汽車產業等。服務業領域包含量販店及連鎖酒店、通路商、FMCG等。專業領域為產品創新及技術創新、大數據在各產業的應用。。
鄭宇庭
學歷
美國明尼蘇達大學統計學博士
現職
國立政治大學統計學系副教授
專長
抽樣方法、多變量分析、資料採礦、商業智慧、大數據商業化策略
任教科目
商業智慧、巨量資料分析、多變輛分析、統計諮詢、抽樣方法
經歷
司法院資料採礦研討會委員
中華資料採礦協會常務理事
中華市場研究協會副理事長
政治大學選舉研究中心兼任委員
政治大學資料採礦中心主任
政治大學商學院民意與市場調查中心主任
政治大學商學院大數據實驗室執行長
硬是愛數據
本公司專注於數據應用的解決方案,團隊組成涵蓋資料工程
、數據演算、前後端架設等領域,致力於處理龐大數據及轉化複雜邏輯、打造易讀、好上手的一站式數據視覺平台,讓您輕鬆使用是我們的成就。公司網址:http://insighteye.com.tw
目錄大綱
第1章 緒論
1.1 社群媒體大數據
1.2 文字探勘與社群媒體大數據一拍即合
第2章 文本分析概念
2.1 文本資料取得
2.2 文本分析程序
第3章 網路文本資料爬蟲
3.1 Python簡介
3.2 整合開發環境
3.3 Python網路爬蟲9
第4章 文字資料預處理
4.1 編碼處理
4.2 建立詞庫
4.3 斷詞處理
4.4 分析語料庫
4.5 正則表達式
第5章 文字探勘分析
5.1 詞頻統計
5.2 文本—字詞矩陣(DTM)
5.3 關鍵字萃取
5.4 關聯分析
5.5 文本集群分析
5.6 主成分分析
5.7 word2vec 詞項聚類
第6章 社群輿情大數據
6.1 什麼是社群輿情
6.2 聆聽社群輿情重要嗎
6.3 社群聆聽有什麼幫助
第7章 社群聆聽平台介紹
7.1 關於eyeSocial
7.2 eyeSocial可以做什麼
7.3 eyeSocial進入操作
7.4 議題追蹤操作說明
7.5 品牌分析操作說明
第8章 社群分析應用案例
8.1 公共議題探討:「前瞻計畫」事件簿
8.2 社會公共案例:流浪狗議題
8.3 輿情剖析案例分享