新媒体数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

勾俊伟，哈默，谢雄编著 著

图书标签:

• 新媒体
• 数据分析
• 大数据
• 营销
• 传播学
• 社会媒体
• 用户行为
• 商业分析
• 数据挖掘
• 统计学

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115467911

商品编码：20175101662

出版时间：2017-11-01

作  者:勾俊伟,哈默,谢雄 编著 定  价:59.8 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年11月01日 页  数:206 装  帧:平装 ISBN:9787115467911 ●第1章新媒体数据分析概述
●1.1新媒体数据分析的意义
●1.2数据类别与来源
●1.3不同营销目的下的数据组合
●1.4常用的数据分析工具
●1.5常见的数据分析误区
●第2章新媒体数据分析方法
●2.1新媒体数据分析基本步骤
●2.2新媒体数据挖掘方法
●2.3新媒体数据加工与处理
●2.4数据分析的9类方法
●2.5新媒体数据分析总结
●第3章微信公众号数据分析
●3.1微信公众号数据分析概述
●3.2如何做好用户数据分析
●3.3如何做好图文数据分析
●3.4如何做好菜单和消息数据分析
●3.5第三方数据分析工具
●第4章微博数据分析
●4.1微博数据分析概述
●部分目录

内容简介

《新媒体数据分析：概念、工具、方法》共分为8章。1章重点介绍了新媒体数据分析的意义、数据类别与来源、不同营销目的下的数据组合、数据分析工具及误区；2章重点介绍了新媒体数据分析的基本步骤、数据挖掘方法、数据加工与处理、数据分析及总结；第3章重点介绍了微信公众号后台的数据分析方法以及辅助的第三方数据分析工具；第4章重点介绍了微博后台的数据分析方法及第三方知微数据分析平台的使用方法；第5章重点介绍了头条中头条号文章、悟空问答和微头条的数据分析方法；第6章重点介绍了新媒体活动数据分析的基本思路与常见误区；第7章重点介绍了网站统计工具、分析指标、流量分析、访问来源分析、受访页面分析及访客属性分析；第8章重点介绍了数据分析报告的作用、类别、日常运营报告的制作方法、专项研究报告的制作方法及行业分析报告的制作方法。
本书适合新媒体营销的学习者和从业者使用，也可作为本科院校、职业院校营销类、企业管理等

《算法的边界：探索人工智能的潜能与局限》 前言 我们正生活在一个由算法驱动的时代。从我们每天浏览的新闻推送、社交媒体内容，到金融市场的交易决策、医疗诊断的辅助，再到自动驾驶汽车的导航系统，算法的身影无处不在，深刻地改变着我们的生活方式、工作模式乃至思维方式。它们以惊人的效率处理着海量信息，揭示着隐藏的模式，并以前所未有的速度解决着曾经棘手的复杂问题。然而，随着算法能力的飞速发展，一个更为根本的问题也浮出水面：算法的边界究竟在哪里？它们能够实现怎样的奇迹？又将面临哪些不可逾越的挑战？ 《算法的边界》一书，并非一本简单的技术手册，也不是对某个特定算法的详尽解析。它是一场关于人工智能核心逻辑、发展脉络及其潜在影响的深度探索。本书试图拨开迷雾，以一种更宏观、更具哲学思辨的视角，审视算法在当今世界中的角色，以及它可能引领我们走向的未来。它不仅仅是写给技术爱好者和数据科学家，更是写给所有对未来充满好奇、对科技进步怀有深切关切的读者。 第一部分：算法的基石——逻辑、模型与学习 在深入探讨算法的边界之前，我们首先需要理解算法的“语言”和“骨骼”。这一部分将从最基础的层面出发，揭示支撑起人工智能大厦的基石。 逻辑的回归： 算法的本质是逻辑的执行。本书将回顾逻辑学的发展历程，从亚里士多德的三段论，到布尔代数，再到现代数理逻辑。我们将探讨这些经典逻辑如何被转化为计算机可以理解和执行的指令，以及形式化逻辑在人工智能早期的贡献与局限。我们将深入解析“如果-那么”语句、谓词逻辑、模态逻辑等基本概念，并展示它们如何在早期的专家系统和推理引擎中得到应用。这一部分将强调，即便是在最先进的深度学习模型背后，逻辑的严谨性依然是不可或缺的。 数学的语言： 算法的运行离不开数学的支持。本书将详细阐述线性代数、微积分、概率论和统计学在算法设计中的关键作用。我们将解释向量、矩阵运算如何构成神经网络的基础；导数和梯度下降如何驱动模型的优化；概率分布和统计推断如何帮助模型理解和预测不确定性。读者将了解到，这些看似抽象的数学工具，是如何转化为现实世界中解决问题的强大武器。我们将通过直观的例子，例如图像识别中的特征提取、推荐系统中的协同过滤，来展示数学公式背后所蕴含的强大力量。 模型的艺术： 算法并非凭空产生，它们是对现实世界某种规律的抽象和模拟，即“模型”。本书将介绍不同类型的模型，从简单的线性回归、决策树，到复杂的多层神经网络、图神经网络。我们将探讨模型的构建过程，包括特征工程、模型选择、参数估计等关键环节。更重要的是，我们将讨论模型的“泛化能力”——一个模型能否在未见过的数据上依然表现良好。这不仅是技术上的挑战，更是对模型能否真正捕捉到事物本质的拷问。我们将分析过拟合和欠拟合的现象，并介绍正则化、交叉验证等避免这些问题的技术。 学习的进化： “学习”是现代算法最具革命性的特征。本书将梳理机器学习的发展脉络，从早期的统计学习理论，到如今大放异彩的深度学习。我们将区分监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习这四大基本范式，并探讨它们各自的应用场景和核心思想。读者将了解到，从标注数据中学习规律的监督学习，如何让我们能够识别图像、翻译语言；从无标签数据中发现模式的无监督学习，如何帮助我们进行聚类和降维；通过与环境互动、获得奖励来学习最优策略的强化学习，如何让机器在围棋、自动驾驶等领域取得突破。本书将深入解析神经网络的层级结构、反向传播算法的工作原理，以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等经典模型的设计思路。 第二部分：算法的力量——智能的显现与应用的疆域 当算法的基石打牢，它们的能量便开始在各个领域显现，并不断拓展着人类能力的边界。 认知智能的飞跃： 图像识别、语音识别、自然语言处理（NLP）是认知智能的三个关键支柱。本书将深入剖析这些领域的技术进展，以及它们是如何模拟人类的视觉、听觉和语言能力的。我们将探讨计算机视觉如何理解图像内容，从识别物体到理解场景；语音识别如何将人类的语言转化为机器可读的信息，以及自然语言处理如何让机器理解、生成和交互人类的语言。我们将讨论机器翻译的演进，从统计模型到基于神经网络的端到端模型，以及在情感分析、文本摘要、问答系统等方面的最新进展。 决策与预测的智慧： 算法在金融、医疗、交通等领域的决策和预测能力，正在深刻地改变着行业格局。本书将探讨算法如何应用于风险评估、欺诈检测、股票交易策略制定；如何辅助医生进行疾病诊断、药物研发；以及如何优化交通流量、预测交通拥堵。我们将分析推荐系统的逻辑，揭示它们如何通过分析用户的历史行为和偏好，来提供个性化的内容和服务。同时，本书也将警示过度依赖算法决策的风险，以及如何在人机协作中实现最佳效果。 生成式AI的创造力： 近年来，生成式AI以前所未有的方式展现了机器的创造力，尤其是在文本、图像、音乐和代码的生成方面。本书将深入探讨大型语言模型（LLMs）的架构和训练方法，分析它们如何通过海量数据学习语言的模式，并生成连贯、富有逻辑的文本。我们将展示图像生成模型（如GANs, Diffusion Models）如何从文本描述生成逼真的图像，以及它们在艺术创作、设计领域的潜力。同时，本书也将探讨生成式AI在代码编写、内容创作等领域的应用，并对其伦理和社会影响进行初步的讨论。 智能体的自主性： 机器人技术、自动驾驶、游戏AI等领域，是算法赋能智能体自主行动的典型代表。本书将分析智能体如何通过感知、规划、执行来与环境互动。我们将探讨路径规划算法、运动控制算法在机器人和自动驾驶中的应用，以及强化学习如何在复杂的动态环境中训练出具有高度自主性的智能体。我们将深入分析AlphaGo等里程碑式的成就，并探讨其背后的算法原理和训练方法。 第三部分：算法的边界——挑战、伦理与未来 在算法展现出强大力量的同时，我们必须清醒地认识到其存在的局限和潜在的风险。这一部分将聚焦于算法的边界，引发读者对未来的深刻思考。 理解的鸿沟： 尽管深度学习模型在许多任务上取得了惊人的性能，但它们在很大程度上仍然是“黑箱”。本书将探讨模型的可解释性问题，即我们为何无法完全理解某些复杂模型做出特定决策的原因。我们将分析模型偏差、对因果关系的混淆，以及在需要高信任度的领域（如医疗、法律）中，黑箱模型所带来的潜在危险。我们将介绍一些提高模型可解释性的研究方向，例如LIME、SHAP等方法。 数据的依赖与偏差： 算法的学习过程高度依赖于训练数据。本书将深入探讨数据质量、数据量以及数据本身的偏差是如何影响算法的公平性、鲁棒性和通用性。我们将分析数据偏差可能导致的社会不公，例如在招聘、信贷审批、刑事司法等领域的歧视性结果。我们将讨论数据脱敏、公平性度量、对抗性训练等技术，以及如何在算法设计和部署中减少和纠正数据偏差。 泛化与常识的困境： 尽管算法在特定任务上表现出色，但它们在泛化到未知情境、理解抽象概念和拥有人类的常识方面仍然存在巨大挑战。本书将探讨小样本学习、迁移学习的局限性，以及机器在理解隐喻、幽默、讽刺等复杂语言现象时的困难。我们将讨论“具身智能”的兴起，即认为智能的产生需要与物理世界进行交互和体验，并分析其对突破当前算法局限性的可能意义。 伦理与责任的追问： 随着算法能力的增强，相关的伦理和社会问题也日益凸显。本书将重点探讨人工智能的伦理框架，包括隐私保护、数据安全、算法歧视、失业风险、信息茧房、以及人工智能的自主决策权等问题。我们将讨论AI伦理治理的必要性，以及如何建立有效的监管机制，确保算法的发展服务于人类的福祉。本书将提出，在算法的飞速发展面前，人类的智慧、价值观和责任感将变得尤为重要。 智能的终极边界： 强人工智能（AGI）——能够执行人类所能做的任何智力任务的机器，仍然是科学界探索的远大目标。本书将审视当前实现AGI的路径和挑战，讨论意识、自我认知、情感等是否是智能的必要组成部分。我们将反思人工智能的未来发展方向，是走向通用智能，还是在特定领域持续深化？是人机融合，还是独立的智能体？本书将以开放的姿态，鼓励读者一起思考人类与人工智能共存的未来图景。 结语 《算法的边界》并非一本为人工智能描绘美好蓝图的书，它更像是一次审慎的诊断和一次深刻的对话。它邀请读者一同审视算法的力量，同时也正视它的局限。在算法无处不在的今天，理解算法的本质、边界和潜在影响，已不再是技术专家的专利，而是每一个生活在这个时代的人所必需的素养。本书希望能够点燃读者的好奇心，激发批判性思维，并最终引导我们以更负责任、更具智慧的态度，拥抱这个被算法重塑的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫做《新媒体数据分析》，光听名字就觉得挺有分量的，我一直对这方面有点好奇，但又不知道从何下手，尤其是在这个信息爆炸的时代，各种新媒体平台层出不穷，用户行为也越来越复杂，想要真正理解背后发生的一切，数据分析 seems to be the only way. 我之前也零星地接触过一些数据方面的知识，但总觉得不够系统，不够深入。很多时候，看到了平台的增长数据、用户活跃度，却不知道这些数字背后到底意味着什么，更别说如何根据这些数据来调整自己的内容策略或者运营方向了。市面上关于数据分析的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么过于技术化，对像我这样需要落地应用、但又不是专业数据科学家的人来说，总觉得有点门槛。我希望这本书能像一个引路人，带我进入新媒体数据分析的殿堂，让我能够理解那些冰冷的数字背后蕴藏的洞察，从而能够更有效地在新媒体领域施展拳脚。如果它能帮我理清思路，掌握一些实用的分析方法和工具，甚至提供一些案例解析，那真是太棒了。我期待它能给我带来启发，让我在面对海量数据时不再感到茫然，而是能够充满信心地去挖掘价值。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚入手一本关于《新媒体数据分析》的书，还没来得及深入阅读，但光看目录和一些章节的介绍，就觉得非常有潜力。这本书的编排似乎很贴合实际工作中的需求，不是那种空泛的理论堆砌，而是实实在在地在讲“怎么做”。我尤其关注那些关于用户画像构建、内容传播效果评估、以及广告投放ROI优化的部分。我一直觉得，新媒体运营的最终目的就是实现商业价值，而数据分析就是连接内容生产和商业目标的桥梁。之前在工作中，我们也会收集一些数据，比如阅读量、点赞、评论、转发，但往往只是简单地记录，很少能深入挖掘这些数据的关联性，更不用说通过数据来驱动产品迭代或者营销策略的优化了。这本书如果能提供一套清晰的数据分析框架，并且配上一些具体的操作步骤和注意事项，那将对我极有帮助。我期待它能教会我如何从海量数据中提取有价值的信息，并且能够将这些信息转化为可执行的行动方案，最终帮助我在激烈的市场竞争中取得优势。

评分☆☆☆☆☆

读完《新媒体数据分析》的序言，我感觉作者是有备而来，而且对新媒体数据分析这个领域有着深刻的理解。他提到，在新媒体时代，数据已经成为比黄金更宝贵的资源，但如何挖掘和利用这些数据，却困扰着很多从业者。我深有同感。我是一名新媒体内容创作者，每天都在绞尽脑汁地思考如何做出吸引人的内容，如何让内容获得更广泛的传播。然而，有时候感觉就像在黑暗中摸索，不知道哪些内容更能引起共鸣，哪些传播渠道更有效。如果这本书能够提供一些方法论，帮助我理解用户行为模式，预测内容趋势，甚至评估不同类型内容的表现差异，那将对我创作更有针对性的内容大有裨益。我特别期待书中能有关于 A/B 测试、用户留存分析、或者裂变传播效果评估的案例。毕竟，理论再好，不如实操。如果这本书能给我一些切实可行的工具和思路，让我能够更科学地指导我的内容创作和运营，那我绝对会把它列为必读经典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《新媒体数据分析》让我眼前一亮，我一直以来都对如何科学地解读社交媒体、短视频平台等新媒体渠道上的海量数据感到困惑。我是一名市场营销专业的学生，在课堂上接触到一些关于数据分析的理论，但感觉离实际应用还有一段距离，尤其是如何将这些理论应用到日新月异的新媒体环境中。我希望这本书能够提供清晰易懂的讲解，让我能够理解那些看似复杂的指标背后所代表的含义，并且能够学会如何运用这些数据来评估营销活动的效果，了解目标受众的偏好，以及优化传播策略。我尤其期待书中能有关于如何利用数据来发现新的市场机会、预测用户行为趋势、以及构建个性化内容推荐系统的部分。如果这本书能够成为我理解新媒体世界的一扇窗口，让我能够从“看热闹”变成“看门道”，那我将不胜感激。我希望能从中获得一套扎实的数据分析基础，为我未来的职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一位资深的新媒体运营经理，从业多年，见过太多新媒体的起起落落。在过去的经验中，我越来越体会到数据的重要性。曾经，我们更多地依靠直觉和经验来做决策，但随着平台算法的不断变化和用户行为的日益复杂，这种方式越来越难以适应。因此，我一直在寻找一本能够系统性地梳理新媒体数据分析方法论的书籍。《新媒体数据分析》这本书的标题正是我所需要的。我希望它不仅仅是停留在介绍各种指标的层面上，更重要的是能够提供一套完整的分析框架，从数据的收集、清洗、处理，到可视化呈现和深度挖掘。特别希望书中能够包含一些关于如何构建数据驱动的运营体系，以及如何利用数据来优化用户体验、提升转化率的实战案例。毕竟，我们最终的目的是通过数据分析来指导实际工作，实现业务增长。如果这本书能给我带来一些全新的视角和方法，帮助我将数据分析更有效地融入到日常运营中，那绝对是我职业生涯中的一大助力。