移動網際網路時代，ugc(使用者產生內容)不斷發展，社交網路(social network)已經不斷普及並深入人心，使用者可以隨時隨地在網路上分享內容，由此產生了海量的使用者資料。面對大資料時代的來臨，複雜多變的社交網路其實有很多實用價值。加公尺谷大資料帶你走進這些資料的迷宮
1、社交網路平台的多樣化，社交網路大資料也多元化
典型的案例之一：社交網路大資料顛覆美國**競選定律
號稱「世界上最民主的國家」的美國，有著這樣的**選舉鐵律：誰花的錢越多，贏得選舉的機率就越大。但是，2023年美國**歐巴馬的再次當選創造了乙個奇蹟：在他獲勝前的 70 年時間裡，還沒有一位美國**能夠在全國失業率高於 7.4% 的情況下連任成功;而在整個競選過程中，歐巴馬團隊的花銷不到3 億美金，競爭對手羅姆尼花了近 4 億美金卻仍然敗選!
2、探碼大資料技術基於社交網路大資料順勢而為
隨著社交網路大資料的多元化發展，各個領域對社交網路大資料的需求呈現出巨大的增長趨勢。因此如何將這些資料運用起來，才是各領域學者專家企業最為關心的事。基於社交網路大資料的技術——探碼大資料處理平台，採用先進的網路爬蟲技術，分布式計算能力，針對定製的目標資料來源進行網路資訊的資料採集、資料提取、資料探勘、資料處理，從而為各種資訊服務系統提供資料輸入。在社交網路大資料的應用上，力圖為使用者提供更加便捷和直觀的資料分析結果。
資料採集
對來自社交網路平台的資料附上時空標誌，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的資料，必要時還可與歷史資料對照，多角度驗證資料的全面性和可信性。
資料提取
要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在儲存時要按照一定規則對資料進行分類，通過過濾和去重，減少儲存量，同時加入便於日後檢索的標籤。
資料探勘
資料處理
有些社交網路的資料涉及上百個引數，其複雜性不僅體現在資料樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的互動動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的複雜度很大，需要將高維影象等多**資料降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的資料中綜合資訊，並匯出可理解的內容。
3、為什麼要做社交網路資料分析呢?
社交網路資料分析是基於社交**的海量資料而衍生出來的服務型產品，但是同時它們反過來也為社交**提供了巨大的參考價值。社交**可以根據對社交資料的分析結果，進一步開發出適合使用者需求的應用和功能，從而將使用者黏著在自己的平台上。利用社交資料分析工具，提供個性化的使用者畫像，從以下幾個維度進行分析：
使用者固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座
使用者社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/資訊渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
使用者消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次
使用者動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件
從以上幾個維度分析社交網路平台，得出結果可以看出使用者的愛好特徵消費情況動態特徵等等各種行為，從而更加了解使用者更加的懂使用者的需求。對於對使用者推送的資訊更加精準，同時能做到更加精準的數字運營。
在「大資料」的浪潮中，基於社交網路大資料的應用，將會為企業帶來更多的收益，推動大資料分析在各行各業中的應用和推廣，將會為企業和社會帶來「大價值」。同時，深度的資料探勘中最敏感的問題仍然是使用者隱私的問題。社交**從一誕生起就與這個問題相伴相生，隨著大資料時代的到來，隱私問題顯得越發重要。在未來掘金社交資料的道路上，加公尺谷大資料一方面要為使用者提供更加精準便捷的良好服務，另一方面也注重對使用者隱私的保護。只有符合使用者需求和使用者安全的商業利益，才能成為可持續的商業利益。
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