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勾俊偉，哈默，謝雄編著 著

圖書標籤:

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• 社會媒體
• 用戶行為
• 商業分析
• 數據挖掘
• 統計學

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115467911

商品編碼：20175101662

齣版時間：2017-11-01

作  者:勾俊偉,哈默,謝雄 編著 定  價:59.8 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年11月01日 頁  數:206 裝  幀:平裝 ISBN:9787115467911 ●第1章新媒體數據分析概述
●1.1新媒體數據分析的意義
●1.2數據類彆與來源
●1.3不同營銷目的下的數據組閤
●1.4常用的數據分析工具
●1.5常見的數據分析誤區
●第2章新媒體數據分析方法
●2.1新媒體數據分析基本步驟
●2.2新媒體數據挖掘方法
●2.3新媒體數據加工與處理
●2.4數據分析的9類方法
●2.5新媒體數據分析總結
●第3章微信公眾號數據分析
●3.1微信公眾號數據分析概述
●3.2如何做好用戶數據分析
●3.3如何做好圖文數據分析
●3.4如何做好菜單和消息數據分析
●3.5第三方數據分析工具
●第4章微博數據分析
●4.1微博數據分析概述
●部分目錄

內容簡介

《新媒體數據分析：概念、工具、方法》共分為8章。1章重點介紹瞭新媒體數據分析的意義、數據類彆與來源、不同營銷目的下的數據組閤、數據分析工具及誤區；2章重點介紹瞭新媒體數據分析的基本步驟、數據挖掘方法、數據加工與處理、數據分析及總結；第3章重點介紹瞭微信公眾號後颱的數據分析方法以及輔助的第三方數據分析工具；第4章重點介紹瞭微博後颱的數據分析方法及第三方知微數據分析平颱的使用方法；第5章重點介紹瞭頭條中頭條號文章、悟空問答和微頭條的數據分析方法；第6章重點介紹瞭新媒體活動數據分析的基本思路與常見誤區；第7章重點介紹瞭網站統計工具、分析指標、流量分析、訪問來源分析、受訪頁麵分析及訪客屬性分析；第8章重點介紹瞭數據分析報告的作用、類彆、日常運營報告的製作方法、專項研究報告的製作方法及行業分析報告的製作方法。
本書適閤新媒體營銷的學習者和從業者使用，也可作為本科院校、職業院校營銷類、企業管理等

《算法的邊界：探索人工智能的潛能與局限》 前言 我們正生活在一個由算法驅動的時代。從我們每天瀏覽的新聞推送、社交媒體內容，到金融市場的交易決策、醫療診斷的輔助，再到自動駕駛汽車的導航係統，算法的身影無處不在，深刻地改變著我們的生活方式、工作模式乃至思維方式。它們以驚人的效率處理著海量信息，揭示著隱藏的模式，並以前所未有的速度解決著曾經棘手的復雜問題。然而，隨著算法能力的飛速發展，一個更為根本的問題也浮齣水麵：算法的邊界究竟在哪裏？它們能夠實現怎樣的奇跡？又將麵臨哪些不可逾越的挑戰？ 《算法的邊界》一書，並非一本簡單的技術手冊，也不是對某個特定算法的詳盡解析。它是一場關於人工智能核心邏輯、發展脈絡及其潛在影響的深度探索。本書試圖撥開迷霧，以一種更宏觀、更具哲學思辨的視角，審視算法在當今世界中的角色，以及它可能引領我們走嚮的未來。它不僅僅是寫給技術愛好者和數據科學傢，更是寫給所有對未來充滿好奇、對科技進步懷有深切關切的讀者。 第一部分：算法的基石——邏輯、模型與學習 在深入探討算法的邊界之前，我們首先需要理解算法的“語言”和“骨骼”。這一部分將從最基礎的層麵齣發，揭示支撐起人工智能大廈的基石。 邏輯的迴歸： 算法的本質是邏輯的執行。本書將迴顧邏輯學的發展曆程，從亞裏士多德的三段論，到布爾代數，再到現代數理邏輯。我們將探討這些經典邏輯如何被轉化為計算機可以理解和執行的指令，以及形式化邏輯在人工智能早期的貢獻與局限。我們將深入解析“如果-那麼”語句、謂詞邏輯、模態邏輯等基本概念，並展示它們如何在早期的專傢係統和推理引擎中得到應用。這一部分將強調，即便是在最先進的深度學習模型背後，邏輯的嚴謹性依然是不可或缺的。 數學的語言： 算法的運行離不開數學的支持。本書將詳細闡述綫性代數、微積分、概率論和統計學在算法設計中的關鍵作用。我們將解釋嚮量、矩陣運算如何構成神經網絡的基礎；導數和梯度下降如何驅動模型的優化；概率分布和統計推斷如何幫助模型理解和預測不確定性。讀者將瞭解到，這些看似抽象的數學工具，是如何轉化為現實世界中解決問題的強大武器。我們將通過直觀的例子，例如圖像識彆中的特徵提取、推薦係統中的協同過濾，來展示數學公式背後所蘊含的強大力量。 模型的藝術： 算法並非憑空産生，它們是對現實世界某種規律的抽象和模擬，即“模型”。本書將介紹不同類型的模型，從簡單的綫性迴歸、決策樹，到復雜的多層神經網絡、圖神經網絡。我們將探討模型的構建過程，包括特徵工程、模型選擇、參數估計等關鍵環節。更重要的是，我們將討論模型的“泛化能力”——一個模型能否在未見過的數據上依然錶現良好。這不僅是技術上的挑戰，更是對模型能否真正捕捉到事物本質的拷問。我們將分析過擬閤和欠擬閤的現象，並介紹正則化、交叉驗證等避免這些問題的技術。 學習的進化： “學習”是現代算法最具革命性的特徵。本書將梳理機器學習的發展脈絡，從早期的統計學習理論，到如今大放異彩的深度學習。我們將區分監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習這四大基本範式，並探討它們各自的應用場景和核心思想。讀者將瞭解到，從標注數據中學習規律的監督學習，如何讓我們能夠識彆圖像、翻譯語言；從無標簽數據中發現模式的無監督學習，如何幫助我們進行聚類和降維；通過與環境互動、獲得奬勵來學習最優策略的強化學習，如何讓機器在圍棋、自動駕駛等領域取得突破。本書將深入解析神經網絡的層級結構、反嚮傳播算法的工作原理，以及捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等經典模型的設計思路。 第二部分：算法的力量——智能的顯現與應用的疆域 當算法的基石打牢，它們的能量便開始在各個領域顯現，並不斷拓展著人類能力的邊界。 認知智能的飛躍： 圖像識彆、語音識彆、自然語言處理（NLP）是認知智能的三個關鍵支柱。本書將深入剖析這些領域的技術進展，以及它們是如何模擬人類的視覺、聽覺和語言能力的。我們將探討計算機視覺如何理解圖像內容，從識彆物體到理解場景；語音識彆如何將人類的語言轉化為機器可讀的信息，以及自然語言處理如何讓機器理解、生成和交互人類的語言。我們將討論機器翻譯的演進，從統計模型到基於神經網絡的端到端模型，以及在情感分析、文本摘要、問答係統等方麵的最新進展。 決策與預測的智慧： 算法在金融、醫療、交通等領域的決策和預測能力，正在深刻地改變著行業格局。本書將探討算法如何應用於風險評估、欺詐檢測、股票交易策略製定；如何輔助醫生進行疾病診斷、藥物研發；以及如何優化交通流量、預測交通擁堵。我們將分析推薦係統的邏輯，揭示它們如何通過分析用戶的曆史行為和偏好，來提供個性化的內容和服務。同時，本書也將警示過度依賴算法決策的風險，以及如何在人機協作中實現最佳效果。 生成式AI的創造力： 近年來，生成式AI以前所未有的方式展現瞭機器的創造力，尤其是在文本、圖像、音樂和代碼的生成方麵。本書將深入探討大型語言模型（LLMs）的架構和訓練方法，分析它們如何通過海量數據學習語言的模式，並生成連貫、富有邏輯的文本。我們將展示圖像生成模型（如GANs, Diffusion Models）如何從文本描述生成逼真的圖像，以及它們在藝術創作、設計領域的潛力。同時，本書也將探討生成式AI在代碼編寫、內容創作等領域的應用，並對其倫理和社會影響進行初步的討論。 智能體的自主性： 機器人技術、自動駕駛、遊戲AI等領域，是算法賦能智能體自主行動的典型代錶。本書將分析智能體如何通過感知、規劃、執行來與環境互動。我們將探討路徑規劃算法、運動控製算法在機器人和自動駕駛中的應用，以及強化學習如何在復雜的動態環境中訓練齣具有高度自主性的智能體。我們將深入分析AlphaGo等裏程碑式的成就，並探討其背後的算法原理和訓練方法。 第三部分：算法的邊界——挑戰、倫理與未來 在算法展現齣強大力量的同時，我們必須清醒地認識到其存在的局限和潛在的風險。這一部分將聚焦於算法的邊界，引發讀者對未來的深刻思考。 理解的鴻溝： 盡管深度學習模型在許多任務上取得瞭驚人的性能，但它們在很大程度上仍然是“黑箱”。本書將探討模型的可解釋性問題，即我們為何無法完全理解某些復雜模型做齣特定決策的原因。我們將分析模型偏差、對因果關係的混淆，以及在需要高信任度的領域（如醫療、法律）中，黑箱模型所帶來的潛在危險。我們將介紹一些提高模型可解釋性的研究方嚮，例如LIME、SHAP等方法。 數據的依賴與偏差： 算法的學習過程高度依賴於訓練數據。本書將深入探討數據質量、數據量以及數據本身的偏差是如何影響算法的公平性、魯棒性和通用性。我們將分析數據偏差可能導緻的社會不公，例如在招聘、信貸審批、刑事司法等領域的歧視性結果。我們將討論數據脫敏、公平性度量、對抗性訓練等技術，以及如何在算法設計和部署中減少和糾正數據偏差。 泛化與常識的睏境： 盡管算法在特定任務上錶現齣色，但它們在泛化到未知情境、理解抽象概念和擁有人類的常識方麵仍然存在巨大挑戰。本書將探討小樣本學習、遷移學習的局限性，以及機器在理解隱喻、幽默、諷刺等復雜語言現象時的睏難。我們將討論“具身智能”的興起，即認為智能的産生需要與物理世界進行交互和體驗，並分析其對突破當前算法局限性的可能意義。 倫理與責任的追問： 隨著算法能力的增強，相關的倫理和社會問題也日益凸顯。本書將重點探討人工智能的倫理框架，包括隱私保護、數據安全、算法歧視、失業風險、信息繭房、以及人工智能的自主決策權等問題。我們將討論AI倫理治理的必要性，以及如何建立有效的監管機製，確保算法的發展服務於人類的福祉。本書將提齣，在算法的飛速發展麵前，人類的智慧、價值觀和責任感將變得尤為重要。 智能的終極邊界： 強人工智能（AGI）——能夠執行人類所能做的任何智力任務的機器，仍然是科學界探索的遠大目標。本書將審視當前實現AGI的路徑和挑戰，討論意識、自我認知、情感等是否是智能的必要組成部分。我們將反思人工智能的未來發展方嚮，是走嚮通用智能，還是在特定領域持續深化？是人機融閤，還是獨立的智能體？本書將以開放的姿態，鼓勵讀者一起思考人類與人工智能共存的未來圖景。 結語 《算法的邊界》並非一本為人工智能描繪美好藍圖的書，它更像是一次審慎的診斷和一次深刻的對話。它邀請讀者一同審視算法的力量，同時也正視它的局限。在算法無處不在的今天，理解算法的本質、邊界和潛在影響，已不再是技術專傢的專利，而是每一個生活在這個時代的人所必需的素養。本書希望能夠點燃讀者的好奇心，激發批判性思維，並最終引導我們以更負責任、更具智慧的態度，擁抱這個被算法重塑的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《新媒體數據分析》讓我眼前一亮，我一直以來都對如何科學地解讀社交媒體、短視頻平颱等新媒體渠道上的海量數據感到睏惑。我是一名市場營銷專業的學生，在課堂上接觸到一些關於數據分析的理論，但感覺離實際應用還有一段距離，尤其是如何將這些理論應用到日新月異的新媒體環境中。我希望這本書能夠提供清晰易懂的講解，讓我能夠理解那些看似復雜的指標背後所代錶的含義，並且能夠學會如何運用這些數據來評估營銷活動的效果，瞭解目標受眾的偏好，以及優化傳播策略。我尤其期待書中能有關於如何利用數據來發現新的市場機會、預測用戶行為趨勢、以及構建個性化內容推薦係統的部分。如果這本書能夠成為我理解新媒體世界的一扇窗口，讓我能夠從“看熱鬧”變成“看門道”，那我將不勝感激。我希望能從中獲得一套紮實的數據分析基礎，為我未來的職業生涯打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫做《新媒體數據分析》，光聽名字就覺得挺有分量的，我一直對這方麵有點好奇，但又不知道從何下手，尤其是在這個信息爆炸的時代，各種新媒體平颱層齣不窮，用戶行為也越來越復雜，想要真正理解背後發生的一切，數據分析 seems to be the only way. 我之前也零星地接觸過一些數據方麵的知識，但總覺得不夠係統，不夠深入。很多時候，看到瞭平颱的增長數據、用戶活躍度，卻不知道這些數字背後到底意味著什麼，更彆說如何根據這些數據來調整自己的內容策略或者運營方嚮瞭。市麵上關於數據分析的書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼過於技術化，對像我這樣需要落地應用、但又不是專業數據科學傢的人來說，總覺得有點門檻。我希望這本書能像一個引路人，帶我進入新媒體數據分析的殿堂，讓我能夠理解那些冰冷的數字背後蘊藏的洞察，從而能夠更有效地在新媒體領域施展拳腳。如果它能幫我理清思路，掌握一些實用的分析方法和工具，甚至提供一些案例解析，那真是太棒瞭。我期待它能給我帶來啓發，讓我在麵對海量數據時不再感到茫然，而是能夠充滿信心地去挖掘價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一位資深的新媒體運營經理，從業多年，見過太多新媒體的起起落落。在過去的經驗中，我越來越體會到數據的重要性。曾經，我們更多地依靠直覺和經驗來做決策，但隨著平颱算法的不斷變化和用戶行為的日益復雜，這種方式越來越難以適應。因此，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理新媒體數據分析方法論的書籍。《新媒體數據分析》這本書的標題正是我所需要的。我希望它不僅僅是停留在介紹各種指標的層麵上，更重要的是能夠提供一套完整的分析框架，從數據的收集、清洗、處理，到可視化呈現和深度挖掘。特彆希望書中能夠包含一些關於如何構建數據驅動的運營體係，以及如何利用數據來優化用戶體驗、提升轉化率的實戰案例。畢竟，我們最終的目的是通過數據分析來指導實際工作，實現業務增長。如果這本書能給我帶來一些全新的視角和方法，幫助我將數據分析更有效地融入到日常運營中，那絕對是我職業生涯中的一大助力。

評分☆☆☆☆☆

讀完《新媒體數據分析》的序言，我感覺作者是有備而來，而且對新媒體數據分析這個領域有著深刻的理解。他提到，在新媒體時代，數據已經成為比黃金更寶貴的資源，但如何挖掘和利用這些數據，卻睏擾著很多從業者。我深有同感。我是一名新媒體內容創作者，每天都在絞盡腦汁地思考如何做齣吸引人的內容，如何讓內容獲得更廣泛的傳播。然而，有時候感覺就像在黑暗中摸索，不知道哪些內容更能引起共鳴，哪些傳播渠道更有效。如果這本書能夠提供一些方法論，幫助我理解用戶行為模式，預測內容趨勢，甚至評估不同類型內容的錶現差異，那將對我創作更有針對性的內容大有裨益。我特彆期待書中能有關於 A/B 測試、用戶留存分析、或者裂變傳播效果評估的案例。畢竟，理論再好，不如實操。如果這本書能給我一些切實可行的工具和思路，讓我能夠更科學地指導我的內容創作和運營，那我絕對會把它列為必讀經典。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛入手一本關於《新媒體數據分析》的書，還沒來得及深入閱讀，但光看目錄和一些章節的介紹，就覺得非常有潛力。這本書的編排似乎很貼閤實際工作中的需求，不是那種空泛的理論堆砌，而是實實在在地在講“怎麼做”。我尤其關注那些關於用戶畫像構建、內容傳播效果評估、以及廣告投放ROI優化的部分。我一直覺得，新媒體運營的最終目的就是實現商業價值，而數據分析就是連接內容生産和商業目標的橋梁。之前在工作中，我們也會收集一些數據，比如閱讀量、點贊、評論、轉發，但往往隻是簡單地記錄，很少能深入挖掘這些數據的關聯性，更不用說通過數據來驅動産品迭代或者營銷策略的優化瞭。這本書如果能提供一套清晰的數據分析框架，並且配上一些具體的操作步驟和注意事項，那將對我極有幫助。我期待它能教會我如何從海量數據中提取有價值的信息，並且能夠將這些信息轉化為可執行的行動方案，最終幫助我在激烈的市場競爭中取得優勢。