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          媒體大數據挖掘培訓

第一講 緒論

1.3 數據挖(wa)掘技術與應(ying)用場景

1.2 融(rong)媒(mei)體時代下的媒(mei)體數(shu)據(ju)特性

1.4 數據新聞的理解與發(fa)展(zhan)

1.1 大數據的概念及發展(zhan)趨勢

第二講 數據獲取

2.7 Gooseeker數據爬(pa)取(qu)案例-爬(pa)蟲規則的(de)制作

2.5 API的(de)基礎介紹與原理1

2.6 API的基礎介紹與原理2

2.9 python數據爬取案例-api的使用

2.2 HTML基礎(chu)與(yu)正則表達式(shi)基礎(chu)

2.3 Gooseeker-數(shu)據爬取軟件基礎介(jie)紹

2.10 python數(shu)據爬取案例-模擬瀏覽器

2.1 數據爬(pa)取的基礎(chu)知識

2.4 Python-數據(ju)爬(pa)取程序基(ji)礎介紹

2.8 python數據爬(pa)(pa)取案例(li)-爬(pa)(pa)蟲規則的編寫

第三講：文本分(fen)析：內容的(de)挖(wa)掘(jue)

3.6 中文(wen)停用詞過濾的案例實戰

3.3 初識中(zhong)文(wen)分詞(ci)

3.7 中文(wen)詞頻統計的案例實(shi)戰

3.1 文本分(fen)析的概念與(yu)分(fen)詞

3.5 中文(wen)關鍵詞(ci)提取(qu)的方(fang)法與(yu)案例(li)實(shi)戰

3.4 中文分詞(ci)的案例實戰(zhan)

3.8 中文(wen)命名實(shi)體(ti)的方(fang)法與案例實(shi)戰

3.2 KNIME中的英文分(fen)詞案例

第四講：網(wang)絡分(fen)析(xi)：關系的挖掘

4.8 網(wang)絡傳(chuan)播結構的構建方法

4.9 網(wang)絡傳播結構的解讀

4.2 社會關(guan)系網絡(luo)網絡(luo)挖(wa)掘(jue)實戰(zhan)1

4.3 微博(bo)傳播網(wang)絡挖(wa)掘案例1

4.5 社會網絡分析(xi)

4.6 社交網絡(luo)傳播

4.4 網(wang)絡的基本概念與特征量

4.7 社交網(wang)絡營銷

4.1 初識網絡(luo)分析

第五講：數據挖掘

5.5 文本(ben)挖掘案(an)例:新聞聚類(lei)

5.1 數據挖掘(jue)的(de)基礎理論與價(jia)值(zhi)

5.7 推薦系(xi)統的(de)基本介紹

5.3 數(shu)據挖掘應用于商(shang)業主要技術

5.6 文本挖(wa)掘案(an)例:圖書(shu)評論的情感分類

5.4 數據挖掘案例(li)-modeler軟(ruan)件的使用與操作

5.2 數(shu)據挖掘的(de)基本概念與方法

5.8 基于(yu)深(shen)度學習的海(hai)報推(tui)薦系統(tong)

第六講：大數據(ju)可視化

6.5 不同數據類(lei)型的可視(shi)化(hua)技術

6.4 數(shu)據挖掘與可視化

6.8 可視化案例分析一：個(ge)性(xing)化詞云制(zhi)作

6.12 可視化(hua)案例分析(xi)四：Excel高級應用2

6.2 可視化技術概述

6.6 數據新(xin)聞可(ke)視化

6.7 媒體(ti)大數據可視化

6.11 可視化案例分(fen)析四：Excel高(gao)級應用1

6.10 可視化案例分(fen)析三：Echart可視化技術

6.3 可視化技(ji)術分(fen)類

6.1 初識大數據可視(shi)化

6.9 可視化案(an)例(li)分析二：網絡爬蟲技術

6.13 可視化案例分(fen)析四：Tableau可視化技術(shu)