有哪些网络分析方法

Ⅰ 最常用最有效的互联网数据分析方法都有哪些

常见的分析方法有：细分分析、对比分析、漏斗分析、同期群分析、聚类分析
优化分析方法有：AB测试、埋点分析、来源分析、用户分析、表单分析.
我所用过的工具中支持方法较多的有，比较好的有google analytics，mixpanel,heapanalytics， 但都是国外的分析工具。
国内做得比较好的有 友盟统计和数极客，友盟主要是移动APP分析，数极客对网站和移动APP都支持。

Ⅱ 互联网舆情分析要怎么做有什么分析方法

网络舆情分析方法

一、网络调查方法

网络调查方法是将传统社会研究中的问卷调查法移植到互联网上，即在互联网空间中进行问卷调查。

问卷调查法在整个社会研究中具有举足轻重的地位，英国社会学家莫泽(Moser)曾经提出“十项社会调查中就有九项是使用问卷调查进行的”，在西方国家，问卷调查被广泛地应用于民意测验和社会问题研究。互联网空间虽然与传统社会空间具有诸多不同，但是，问卷调查的方法同样有助于发现其中存在的各种问题以及其中内涵的关系模式。

二、基于统计规则的模式识别方法

在基于统计规则的模式识别方面，谢海光通过统计分析某段时间内用户所关注信息点的相关记录，构建了互联网内容与舆情的热点/热度、重点/重度、焦点/焦度、敏点/敏度、频点/频度、拐点/拐度、难点/难度、疑点/疑度、黏点/黏度、散点/散度等10个分析模式和判据。

高嘉鑫应用统计原理归纳出5个将热门讨论确定为异常事件的相关规则和阈值，并将规则应用到BBS进行验证，得出异常事件监测成功率为100%，准确率为77%，60%异常事件在12小时内即发出通报，最快通报时间为1小时内。

三、基于内容挖掘的网络舆情信息分析方法

在基于内容挖掘的网络舆情信息分析方面，涉及较多与自然语言处理相关的研究子领域，包括网络舆情信息提取、预处理、文本表示、主题发现、意见挖掘与观点分析、倾向性分析等方面。其分析流程主要有三步，即信息提取(包括信息采集、结构化数据存储)、信息预处理（包括信息过滤、词法分析、句法分析、概念分析）和舆情分析（包括文本标示、主题发现、意见挖掘、倾向分析)。

文章内容部分摘选自《弥漫与消弭：网络舆情的演化模式与应对策略》-张伟，侵删

以上内容由舆情监测服务商识达科技整理提供。

Ⅲ 网络数据分析工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Ⅳ 运用复杂网络分析+机器学习+仿真模拟+自然语言处理等新方法揭示教与学新规律+

摘要 对症下药是在复杂网络分析中使用机器学习方法的最大优势。为什么要这样说呢？原因很简单，不同数据构使用不同的网络构造方式形成的网络往往具有不同的特性。

Ⅳ 社会网络分析方法

社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法，近年来，该方法在职业流动、城市化对个体幸福的影响和经济体系、国际贸易等领域广泛应用，并发挥了重要作用。

社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，社会学家们利用它可以比较得心应手地来解释一些社会学问题。许多学科的专家如经济学、管理学等领域的学者们在新经济时代——知识经济时代，面临许多挑战时，开始考虑借鉴其他学科的研究方法，社会网络分析就是其中的一种。

网络指的是各种关联，而社会网络即可简单地称为社会关系所构成的结构。社会网络分析问题起源于物理学中的适应性网络，通过研究网络关系，有助于把个体间关系、“微观”网络与大规模的社会系统的“宏观”结构结合起来，通过数学方法﹑图论等定量分析方法，是20世纪70年代以来在社会学、心理学、人类学、数学、通信科学等领域逐步发展起来的一个的研究分支。

所以，从社会网络的角度出发，人在社会环境中的相互作用可以表达为基于关系的一种模式或规则，而基于这种关系的有规律模式反映了社会结构，这种结构的量化分析是社会网络分析的出发点。

社会网络分析不仅仅是一种工具，更是一种关系论的思维方式。可以利用来解释一些社会学、经济学、管理学等领域问题。

Ⅵ 互联网运营数据分析有哪些方法

细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

Ⅶ 网络分析仪中检测信号的方法有哪些

方法1：二极管检波：二极管检波提取射频信号输入包络电平，输出电压反映输入信号功率。如果输入信号为连续CW信号，为DC检波，如果输入为幅度调制信号，为AC检波。二极管检波只反映信号幅度信息，丢失了射频载波信号的相位信息。
方法2：调谐接收机：调谐接收机将输入信号进行下变频后通过ADC变为数字量后处理。这样可以得到信号的相位和幅度信号。
希望以上内容可以帮到你。

Ⅷ 求常用网络分析方法

对于许多现实的地理问题,譬如,城镇体系问题,城市地域结构问题,交通问题,商业网点布局问题,物流问题,管道运输问题,供电与通讯线路问题,…,等等,都可以运用网络分析方法进行研究.
网络分析,是运筹学的一个重要分支,它主要运用图论方法研究各类网络的结构及其优化问题.
网络分析方法是计量地理学必不可少的重要方法之一.
本章主要内容:
地理网络的图论描述
最短路径与选址问题
最大流与最小费用流
第一节 地理网络的图论描述
通俗意义上的"图",主要是指各种各样的地图,遥感影像图,或者是由各种符号,文字代表的示意图,或者是由各种地理数据绘制而成的曲线图,直方图,等等.

图论中的"图",是一个数学概念,这种"图"能从数学本质上揭示地理实体与地理事物空间分布格局,地理要素之间的相互联系以及它们在地域空间上的运动形式,地理事件发生的先后顺序,…,等等.
一,地理网络的图论描述
(1)图: 设V是一个由n个点vi (i=1,2,…,n)所组成的集合,即V={v1,v2,…,vn},E是一个由m条线ei(i=1,2,…,m)所组成的集合,即E={e1,e2,…,em},而且E中任意一条线,都是以V中的点为端点;任意两条线除了端点外没有其它的公共点.
(一)图的定义
那么,把V与E结合在一起就构成了一个图G,记作G=(V,E).
(3)边:E中每一条线称为图G 的边(或弧);若一条边e连接u,v两个顶点,则记为e=(u,v).
(2)顶点: V中的每一个点vi(i=1,2,…,n)称为图G的顶点.
(4)在图G=(V,E)中,V不允许是空集,但E可以是空集.
(5)从以上定义可以看出,图包含两个方面的基本要素:
① 点集(或称顶点集);②边集(或称弧集).
例:在如图10.1.1所示的图中,
顶点集为V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8},
边集为E={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9,
e10,e11 }.
图10.1.1
(6)在现实地理系统中,对于地理位置,地理实体,地理区域以及它们之间的相互联系,可以经过一定的简化与抽象,将它们描述为图论意义下的地理网络,即图.
地理位置,地理实体,地理区域,譬如,山顶,河流汇聚点,车站,码头,村庄,城镇等——点
它们之间的相互联系,譬如,构造线,河流,交通线,供电与通讯线路,人口流,物质流,资金流,信息流,技术流等——点与点的连线.
一个由基本流域单元组成的复杂的流域地貌系统,如果舍弃各种复杂的地貌形态,各条河流——线,河流分岔或汇聚处——点,流域地貌系统——水系的基本结局(树).
列昂纳德·欧拉——七桥问题
东普鲁士的哥尼斯堡城(现在的加里宁格勒)是建在两条河流的汇合处以及河中的两个小岛上的,共有七座小桥将两个小岛及小岛与城市的其它部分连接起来,那么,哥尼斯堡人从其住所出发,能否恰好只经过每座小桥一次而返回原处 图论研究结果告诉我们,其答案是否定的.
(7)需要说明的是——图的定义只关注点之间是否连通,而不关注点之间的连结方式.对于任何一个图,他的画法并不唯一.
(二)图的一些相关概念
(1)无向图与有向图
无向图——图的每条边都没有给定方向,
即(u,v)=(v,u);
有向图——图的每条边都给定了方向,
即(u,v)≠(v,u).
一般将有向图的边集记为A,无向图的边集记为E.这样,G=(V,A)就表示有向图,而G=(V,E)则表示无向图.
有向图
(2)赋权图.
如果图G=(V,E)中的每一条边(vi,vj)都相应地赋有一个数值wij,则称G为赋权图,其中wij称为边(vi,vj)的权值.
除了可以给图的边赋权外,也可以给图的顶点赋权.这就是说,对于图G中的每一顶点vj,也可以赋予一个载荷a(vj).
(3)关联边.
若e=(u,v),则称u和v是边e的端点,e是u和v的关联边.
(4)环.
若e的两个端点相同,即u=v,则称为环.
(5)多重边.
若连接两个端点的边多于一条以上,则称为多重边.
(6)多重图.
含有多重边的图,称为多重图.
(7)简单图.
无环,无多重边的图,称为简单图.
(8)点与次.
以点v为端点的边的个数称为点v的次,记为d(v).
次等于1的点称为悬挂点;与悬挂点关联的边称为悬挂边;
次为零的点称为孤立点.次为奇数的点称为奇点;次为偶数的点称为偶点.
(9)连通图.在图G中,若任何两点之间至少存在一条路(对于有向图,则不考虑边的方向),则称G为连通图,否则称为不连通图.
(10)路(链).
若图G=(V,E)中,若顶点与边交替出现的序列(对于有向图来说,要求排在每一条边之前和之后的顶点分别是这条边的起点和终点):
P={vi1,ei1,vi2,ei2,…,eik-1,vik}
满足
eit = (vit,vi,t+1) (t=1,2,…,k-1)
则称P为一条从vi1到vik的路(或链),简记为
P={vi1,vi2,…,vik}.
(11)回路.
若一条路的起点与终点相同,即vi1=vik,则称它为回路.
(12)树.
不含回路的连通的无向图称为树.
(13)基础图.
从一个有向图D=(V,A)中去掉所有边上的箭头所得到的无向图,就称为D的基础图,记之为G(D).
(14)截.
如果从图中移去边的一个集合将增加亚图的数目时,被移去的边的集合就称为截.
(15)子图.
设G=(V, E)是一个无向图,V1与E1分别是V与E的子集,即V1 V,E1 E.如果对于任意ei∈E1,其两个端点都属于V1,则称G1=(V1,E1)是图G的一个子图.
(16)支撑子图.
设G1=(V1,E1)是图G=(V,E)的一个子图,如果V1 = V,则称G1是G 的支撑子图.
(17)支撑树.
设G=(V,E)是一个无向图,如果T=(V1,E1)是G的支撑子图,并且T是树,则称T是G 的一个支撑树.
(18)树的重量.
一个树的所有边的权值之和称为该树的重量.
(19)最小支撑树.
在一个图的所有支撑树中,重量最小的那个叫做该图的最小支撑树.
二,地理网络的测度
许多现实的地理问题,只要经过一定的简化和抽象,就可以将它们描述为图论意义下的地理网络,点和线的排布格局,并可以进一步定量化地测度它们的拓扑结构,以及连通性和复杂性.
树状型
地理网络
平面网络(二维的)
非平面网络(非二维的)
道路型
环状型
细胞型
图10.1.5 地理网络的拓扑分类
目前关于地理网络的拓扑研究,最多,最常见的是基于平面图描述的二维平面网络.
所谓平面图,被规定为:各连线之间不能交叉,而且每一条连线除顶点以外,不能再有其它的公共点(牛文元,1987).
以下的讨论,除非特别申明外,都限于二维平面网络.
(一)关联矩阵与邻接矩阵
关联矩阵——测度网络图中顶点与边的关联关系.
假设网络图G=(V,E)的顶点集为V={v1,v2,…,vn},边集为E={e1,e2,…,em},则该网络图的关联矩阵就是一个n×m矩阵,可表示为:
gij为顶点vi与边ej相关联的次数.
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
该图的关联矩阵为:
例:
邻接矩阵——测度网络图中各顶点之间的连通性程度.
假设图G=(V,E)的顶点集为V={v1,v2,…,vn},则邻接矩阵是一个n阶方阵,可表示为:
aij表示连接顶点vi与vj的边的数目.
该图的邻接矩阵为:
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
例:
(二)有关测度指标
β指数
回路数k
α指数
γ指数
对于任何一个网络图,都存在着三种共同的基础指标:
① 连线(边或弧)数目m;
② 结点(顶点)数目n;
③ 网络中亚图的数目p.
由它们可以产生如下几个更为一般性的测度指标:
(1)β指数
◣β指数——线点率,是网络内每一个节点的平均连线数目.

◣β=0,表示无网络存在;网络的复杂性增加,则β值也增大.
◣没有孤立点存在的网络,连线数目为n- p,则β指数为
如果地理网络不包含次级亚图,即P=1,则其最低限度连接的 指数值为 .
(2) 回路数k
◣回路是一种闭合路径,它的始点同时也是终点.
◣若网络内存在回路,则连线的数目就必须超过n-p(最低限度连接网络的连接数目).
◣回路数k——实际连线数目减去最低限度连接的连线数目,即
(3) 指数
◣ 指数——实际回路数与网络内可能存在的最大回路数之间的比率.
◣网络内可能存在的最大回路数目为连线的最大可能数目减去最低限度连接的连线数目,即
所以, 指数为
指数也可以用百分率表示
对于非平面网络,其 指数为
指数的变化范围,一般介于[0,1]区间, =0意味着网络中不存在回路; =1,说明网络中已达到最大限度的回路数目.
◣
◣
(4) γ指数
◣γ指数——网络内连线的实际数目与连线可能存在的最大数目之间的比率,对于平面网络,其计算公式为:
γ指数也可以用百分比表示
◣γ指数是测度网络连通性的一种指标,其数值变化范围为[0,1].
◣γ=0,表示网络内无连线,只有孤立点存在;
γ=1,则表示网络内每一个节点都存在与其它所有节点相连的连线.

Ⅸ 网络层次分析法ANP的详细计算步骤是什么

如下：

（1）构造未加权超矩阵。在Super Decisions3.0软件中，执行命令： “Computations=>Unweighted Super Matrix=>Graphical”得未加权矩阵。

（ 2 ） 计 算 加 权 超 矩 阵 。 执 行 命 令 “ Computations=>Weighted Super Matrix=>Graphical”得到加权超矩阵。

（ 3 ） 计 算 极 限 超 矩 阵 确 定 权 重 。 执 行 命 令 “ Computations=>Limit Matrix=>Graphical”得到极限超矩阵。

（4）计算风险优先度排序，确定权重。运行“Computations=>Priorities”命令，得到优先度排序风险因素的权重。

介绍

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。

该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。

Ⅹ 有什么可以进行网络舆情监测和分析研判的好方法

可以选用第三方舆情软件，只需要自定义监测方案，软件会自动抓取相关数据并进行分析；除此之外，还会提供舆情预警的功能，有助于及时应对负面舆情事件的发酵；还可以生成舆情报告，为决策提供依据