有哪些網路分析方法

Ⅰ 最常用最有效的互聯網數據分析方法都有哪些

常見的分析方法有：細分分析、對比分析、漏斗分析、同期群分析、聚類分析
優化分析方法有：AB測試、埋點分析、來源分析、用戶分析、表單分析.
我所用過的工具中支持方法較多的有，比較好的有google analytics，mixpanel,heapanalytics， 但都是國外的分析工具。
國內做得比較好的有 友盟統計和數極客，友盟主要是移動APP分析，數極客對網站和移動APP都支持。

Ⅱ 互聯網輿情分析要怎麼做有什麼分析方法

網路輿情分析方法

一、網路調查方法

網路調查方法是將傳統社會研究中的問卷調查法移植到互聯網上，即在互聯網空間中進行問卷調查。

問卷調查法在整個社會研究中具有舉足輕重的地位，英國社會學家莫澤(Moser)曾經提出「十項社會調查中就有九項是使用問卷調查進行的」，在西方國家，問卷調查被廣泛地應用於民意測驗和社會問題研究。互聯網空間雖然與傳統社會空間具有諸多不同，但是，問卷調查的方法同樣有助於發現其中存在的各種問題以及其中內涵的關系模式。

二、基於統計規則的模式識別方法

在基於統計規則的模式識別方面，謝海光通過統計分析某段時間內用戶所關注信息點的相關記錄，構建了互聯網內容與輿情的熱點/熱度、重點/重度、焦點/焦度、敏點/敏度、頻點/頻度、拐點/拐度、難點/難度、疑點/疑度、黏點/黏度、散點/散度等10個分析模式和判據。

高嘉鑫應用統計原理歸納出5個將熱門討論確定為異常事件的相關規則和閾值，並將規則應用到BBS進行驗證，得出異常事件監測成功率為100%，准確率為77%，60%異常事件在12小時內即發出通報，最快通報時間為1小時內。

三、基於內容挖掘的網路輿情信息分析方法

在基於內容挖掘的網路輿情信息分析方面，涉及較多與自然語言處理相關的研究子領域，包括網路輿情信息提取、預處理、文本表示、主題發現、意見挖掘與觀點分析、傾向性分析等方面。其分析流程主要有三步，即信息提取(包括信息採集、結構化數據存儲)、信息預處理（包括信息過濾、詞法分析、句法分析、概念分析）和輿情分析（包括文本標示、主題發現、意見挖掘、傾向分析)。

文章內容部分摘選自《彌漫與消弭：網路輿情的演化模式與應對策略》-張偉，侵刪

以上內容由輿情監測服務商識達科技整理提供。

Ⅲ 網路數據分析工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

3、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

4、Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

Ⅳ 運用復雜網路分析+機器學習+模擬模擬+自然語言處理等新方法揭示教與學新規律+

摘要 對症下葯是在復雜網路分析中使用機器學習方法的最大優勢。為什麼要這樣說呢？原因很簡單，不同數據構使用不同的網路構造方式形成的網路往往具有不同的特性。

Ⅳ 社會網路分析方法

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，近年來，該方法在職業流動、城市化對個體幸福的影響和經濟體系、國際貿易等領域廣泛應用，並發揮了重要作用。

社會網路分析是社會學領域比較成熟的分析方法，社會學家們利用它可以比較得心應手地來解釋一些社會學問題。許多學科的專家如經濟學、管理學等領域的學者們在新經濟時代——知識經濟時代，面臨許多挑戰時，開始考慮借鑒其他學科的研究方法，社會網路分析就是其中的一種。

網路指的是各種關聯，而社會網路即可簡單地稱為社會關系所構成的結構。社會網路分析問題起源於物理學中的適應性網路，通過研究網路關系，有助於把個體間關系、「微觀」網路與大規模的社會系統的「宏觀」結構結合起來，通過數學方法﹑圖論等定量分析方法，是20世紀70年代以來在社會學、心理學、人類學、數學、通信科學等領域逐步發展起來的一個的研究分支。

所以，從社會網路的角度出發，人在社會環境中的相互作用可以表達為基於關系的一種模式或規則，而基於這種關系的有規律模式反映了社會結構，這種結構的量化分析是社會網路分析的出發點。

社會網路分析不僅僅是一種工具，更是一種關系論的思維方式。可以利用來解釋一些社會學、經濟學、管理學等領域問題。

Ⅵ 互聯網運營數據分析有哪些方法

細分方法可以分為兩類，一類逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。

對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。

漏斗幫助我們解決兩方面的問題：在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點;在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程收到損害。

同期群(cohort)分析在數據運營領域十分重要，互聯網運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。

聚類分析具有簡單，直觀的特徵，網站分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。

Ⅶ 網路分析儀中檢測信號的方法有哪些

方法1：二極體檢波：二極體檢波提取射頻信號輸入包絡電平，輸出電壓反映輸入信號功率。如果輸入信號為連續CW信號，為DC檢波，如果輸入為幅度調制信號，為AC檢波。二極體檢波只反映信號幅度信息，丟失了射頻載波信號的相位信息。
方法2：調諧接收機：調諧接收機將輸入信號進行下變頻後通過ADC變為數字量後處理。這樣可以得到信號的相位和幅度信號。
希望以上內容可以幫到你。

Ⅷ 求常用網路分析方法

對於許多現實的地理問題,譬如,城鎮體系問題,城市地域結構問題,交通問題,商業網點布局問題,物流問題,管道運輸問題,供電與通訊線路問題,…,等等,都可以運用網路分析方法進行研究.
網路分析,是運籌學的一個重要分支,它主要運用圖論方法研究各類網路的結構及其優化問題.
網路分析方法是計量地理學必不可少的重要方法之一.
本章主要內容:
地理網路的圖論描述
最短路徑與選址問題
最大流與最小費用流
第一節 地理網路的圖論描述
通俗意義上的"圖",主要是指各種各樣的地圖,遙感影像圖,或者是由各種符號,文字代表的示意圖,或者是由各種地理數據繪制而成的曲線圖,直方圖,等等.

圖論中的"圖",是一個數學概念,這種"圖"能從數學本質上揭示地理實體與地理事物空間分布格局,地理要素之間的相互聯系以及它們在地域空間上的運動形式,地理事件發生的先後順序,…,等等.
一,地理網路的圖論描述
(1)圖: 設V是一個由n個點vi (i=1,2,…,n)所組成的集合,即V={v1,v2,…,vn},E是一個由m條線ei(i=1,2,…,m)所組成的集合,即E={e1,e2,…,em},而且E中任意一條線,都是以V中的點為端點;任意兩條線除了端點外沒有其它的公共點.
(一)圖的定義
那麼,把V與E結合在一起就構成了一個圖G,記作G=(V,E).
(3)邊:E中每一條線稱為圖G 的邊(或弧);若一條邊e連接u,v兩個頂點,則記為e=(u,v).
(2)頂點: V中的每一個點vi(i=1,2,…,n)稱為圖G的頂點.
(4)在圖G=(V,E)中,V不允許是空集,但E可以是空集.
(5)從以上定義可以看出,圖包含兩個方面的基本要素:
① 點集(或稱頂點集);②邊集(或稱弧集).
例:在如圖10.1.1所示的圖中,
頂點集為V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8},
邊集為E={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9,
e10,e11 }.
圖10.1.1
(6)在現實地理系統中,對於地理位置,地理實體,地理區域以及它們之間的相互聯系,可以經過一定的簡化與抽象,將它們描述為圖論意義下的地理網路,即圖.
地理位置,地理實體,地理區域,譬如,山頂,河流匯聚點,車站,碼頭,村莊,城鎮等——點
它們之間的相互聯系,譬如,構造線,河流,交通線,供電與通訊線路,人口流,物質流,資金流,信息流,技術流等——點與點的連線.
一個由基本流域單元組成的復雜的流域地貌系統,如果舍棄各種復雜的地貌形態,各條河流——線,河流分岔或匯聚處——點,流域地貌系統——水系的基本結局(樹).
列昂納德·歐拉——七橋問題
東普魯士的哥尼斯堡城(現在的加里寧格勒)是建在兩條河流的匯合處以及河中的兩個小島上的,共有七座小橋將兩個小島及小島與城市的其它部分連接起來,那麼,哥尼斯堡人從其住所出發,能否恰好只經過每座小橋一次而返回原處 圖論研究結果告訴我們,其答案是否定的.
(7)需要說明的是——圖的定義只關注點之間是否連通,而不關注點之間的連結方式.對於任何一個圖,他的畫法並不唯一.
(二)圖的一些相關概念
(1)無向圖與有向圖
無向圖——圖的每條邊都沒有給定方向,
即(u,v)=(v,u);
有向圖——圖的每條邊都給定了方向,
即(u,v)≠(v,u).
一般將有向圖的邊集記為A,無向圖的邊集記為E.這樣,G=(V,A)就表示有向圖,而G=(V,E)則表示無向圖.
有向圖
(2)賦權圖.
如果圖G=(V,E)中的每一條邊(vi,vj)都相應地賦有一個數值wij,則稱G為賦權圖,其中wij稱為邊(vi,vj)的權值.
除了可以給圖的邊賦權外,也可以給圖的頂點賦權.這就是說,對於圖G中的每一頂點vj,也可以賦予一個載荷a(vj).
(3)關聯邊.
若e=(u,v),則稱u和v是邊e的端點,e是u和v的關聯邊.
(4)環.
若e的兩個端點相同,即u=v,則稱為環.
(5)多重邊.
若連接兩個端點的邊多於一條以上,則稱為多重邊.
(6)多重圖.
含有多重邊的圖,稱為多重圖.
(7)簡單圖.
無環,無多重邊的圖,稱為簡單圖.
(8)點與次.
以點v為端點的邊的個數稱為點v的次,記為d(v).
次等於1的點稱為懸掛點;與懸掛點關聯的邊稱為懸掛邊;
次為零的點稱為孤立點.次為奇數的點稱為奇點;次為偶數的點稱為偶點.
(9)連通圖.在圖G中,若任何兩點之間至少存在一條路(對於有向圖,則不考慮邊的方向),則稱G為連通圖,否則稱為不連通圖.
(10)路(鏈).
若圖G=(V,E)中,若頂點與邊交替出現的序列(對於有向圖來說,要求排在每一條邊之前和之後的頂點分別是這條邊的起點和終點):
P={vi1,ei1,vi2,ei2,…,eik-1,vik}
滿足
eit = (vit,vi,t+1) (t=1,2,…,k-1)
則稱P為一條從vi1到vik的路(或鏈),簡記為
P={vi1,vi2,…,vik}.
(11)迴路.
若一條路的起點與終點相同,即vi1=vik,則稱它為迴路.
(12)樹.
不含迴路的連通的無向圖稱為樹.
(13)基礎圖.
從一個有向圖D=(V,A)中去掉所有邊上的箭頭所得到的無向圖,就稱為D的基礎圖,記之為G(D).
(14)截.
如果從圖中移去邊的一個集合將增加亞圖的數目時,被移去的邊的集合就稱為截.
(15)子圖.
設G=(V, E)是一個無向圖,V1與E1分別是V與E的子集,即V1 V,E1 E.如果對於任意ei∈E1,其兩個端點都屬於V1,則稱G1=(V1,E1)是圖G的一個子圖.
(16)支撐子圖.
設G1=(V1,E1)是圖G=(V,E)的一個子圖,如果V1 = V,則稱G1是G 的支撐子圖.
(17)支撐樹.
設G=(V,E)是一個無向圖,如果T=(V1,E1)是G的支撐子圖,並且T是樹,則稱T是G 的一個支撐樹.
(18)樹的重量.
一個樹的所有邊的權值之和稱為該樹的重量.
(19)最小支撐樹.
在一個圖的所有支撐樹中,重量最小的那個叫做該圖的最小支撐樹.
二,地理網路的測度
許多現實的地理問題,只要經過一定的簡化和抽象,就可以將它們描述為圖論意義下的地理網路,點和線的排布格局,並可以進一步定量化地測度它們的拓撲結構,以及連通性和復雜性.
樹狀型
地理網路
平面網路(二維的)
非平面網路(非二維的)
道路型
環狀型
細胞型
圖10.1.5 地理網路的拓撲分類
目前關於地理網路的拓撲研究,最多,最常見的是基於平面圖描述的二維平面網路.
所謂平面圖,被規定為:各連線之間不能交叉,而且每一條連線除頂點以外,不能再有其它的公共點(牛文元,1987).
以下的討論,除非特別申明外,都限於二維平面網路.
(一)關聯矩陣與鄰接矩陣
關聯矩陣——測度網路圖中頂點與邊的關聯關系.
假設網路圖G=(V,E)的頂點集為V={v1,v2,…,vn},邊集為E={e1,e2,…,em},則該網路圖的關聯矩陣就是一個n×m矩陣,可表示為:
gij為頂點vi與邊ej相關聯的次數.
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
該圖的關聯矩陣為:
例:
鄰接矩陣——測度網路圖中各頂點之間的連通性程度.
假設圖G=(V,E)的頂點集為V={v1,v2,…,vn},則鄰接矩陣是一個n階方陣,可表示為:
aij表示連接頂點vi與vj的邊的數目.
該圖的鄰接矩陣為:
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
例:
(二)有關測度指標
β指數
迴路數k
α指數
γ指數
對於任何一個網路圖,都存在著三種共同的基礎指標:
① 連線(邊或弧)數目m;
② 結點(頂點)數目n;
③ 網路中亞圖的數目p.
由它們可以產生如下幾個更為一般性的測度指標:
(1)β指數
◣β指數——線點率,是網路內每一個節點的平均連線數目.

◣β=0,表示無網路存在;網路的復雜性增加,則β值也增大.
◣沒有孤立點存在的網路,連線數目為n- p,則β指數為
如果地理網路不包含次級亞圖,即P=1,則其最低限度連接的 指數值為 .
(2) 迴路數k
◣迴路是一種閉合路徑,它的始點同時也是終點.
◣若網路內存在迴路,則連線的數目就必須超過n-p(最低限度連接網路的連接數目).
◣迴路數k——實際連線數目減去最低限度連接的連線數目,即
(3) 指數
◣ 指數——實際迴路數與網路內可能存在的最大迴路數之間的比率.
◣網路內可能存在的最大迴路數目為連線的最大可能數目減去最低限度連接的連線數目,即
所以, 指數為
指數也可以用百分率表示
對於非平面網路,其 指數為
指數的變化范圍,一般介於[0,1]區間, =0意味著網路中不存在迴路; =1,說明網路中已達到最大限度的迴路數目.
◣
◣
(4) γ指數
◣γ指數——網路內連線的實際數目與連線可能存在的最大數目之間的比率,對於平面網路,其計算公式為:
γ指數也可以用百分比表示
◣γ指數是測度網路連通性的一種指標,其數值變化范圍為[0,1].
◣γ=0,表示網路內無連線,只有孤立點存在;
γ=1,則表示網路內每一個節點都存在與其它所有節點相連的連線.

Ⅸ 網路層次分析法ANP的詳細計算步驟是什麼

如下：

（1）構造未加權超矩陣。在Super Decisions3.0軟體中，執行命令： 「Computations=>Unweighted Super Matrix=>Graphical」得未加權矩陣。

（ 2 ） 計 算 加 權 超 矩 陣 。 執 行 命 令 「 Computations=>Weighted Super Matrix=>Graphical」得到加權超矩陣。

（ 3 ） 計 算 極 限 超 矩 陣 確 定 權 重 。 執 行 命 令 「 Computations=>Limit Matrix=>Graphical」得到極限超矩陣。

（4）計算風險優先度排序，確定權重。運行「Computations=>Priorities」命令，得到優先度排序風險因素的權重。

介紹

層次分析法(Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP)是將與決策總是有關的元素分解成目標、准則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。

該方法是美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂於20世紀70年代初，在為美國國防部研究"根據各個工業部門對國家福利的貢獻大小而進行電力分配"課題時，應用網路系統理論和多目標綜合評價方法，提出的一種層次權重決策分析方法。

Ⅹ 有什麼可以進行網路輿情監測和分析研判的好方法

可以選用第三方輿情軟體，只需要自定義監測方案，軟體會自動抓取相關數據並進行分析；除此之外，還會提供輿情預警的功能，有助於及時應對負面輿情事件的發酵；還可以生成輿情報告，為決策提供依據