最近看到了一些社交網路分析的文章，對此產生了興趣，也開始進行相關的學習。本次文章我們將水滸傳這一名著與網際網路公司組織架構相結合，用python+gephi完成本次的分析，讓大家能夠以一種不同的視角了解社交網路以及社**現。
part1：獲得資料
由108位精兵強將組成的水泊梁山網際網路****內部高效運轉，經營包括酒店、武館、寺廟等多項產業，我們今天來探秘公司內部員工的社交網路。
作為上市公司，財報需要定期對公眾披露，所以此次資料無需爬蟲獲得，直接可以從最新「財報「《水滸傳》中獲得，我們從中獲取員工的有效資訊，以ceo宋江為例。
with open("水滸傳全文.txt", encoding='gb18030') as file:
shuihu = file.read()
shuihu = shuihu.replace('\n','')
shuihu_set = shuihu.split(' ')
shuihu_set=[k for k in shuihu_set if k!='']
songjiang_set=[k for k in shuihu_set if '宋江' in k]
haohan = pd.read_excel('水滸人物.xlsx')
haohan['出場段落']=0
作為能夠長期運作的網際網路公司，在員工收入分配方面始終員工kpi（出場段落數量）相掛鉤，我們來看一下年薪top10和bottom10
haohan.sort_values('出場段落',ascending=false,inplace=true)
attr = haohan['姓名'][0:10]
v1 = haohan['出場段落'][0:10]
bar = bar("水泊梁山年收入top10")
bar.add("年收入（萬）", attr, v1, is_stack=true,is_label_show=true)
bar.render('水泊梁山年收入top10.html')
haohan.sort_values('出場段落',ascending=true,inplace=true)
attr = haohan['姓名'][0:10]
v1 = haohan['出場段落'][0:10]
bar = bar("水泊梁山年收入bottom10")
bar.add("年收入（萬）", attr, v1, is_stack=true,is_label_show=true)
bar.render('水泊梁山年收入bottom10.html')
我們調取了員工的聊天記錄（同時出現的段落），每出現一次聊天記錄，我們將員工之間的關聯權重加一，統計**如下：
net_df = pd.dataframe(columns=['source','target','weight','source_ratio','target_ratio'])
for i in range(0,107):
for j in range(i+1,108):
this_weight = len([k for k in shuihu_set if haohan['使用名'][i] in k and haohan['使用名'][j] in k])
'weight':this_weight,
'source_ratio':this_weight/haohan['出場段落'][i],
'target_ratio':this_weight/haohan['出場段落'][j]},
ignore_index=true)
print(str(i)+':'+str(j))
可以看出的社交網路是圍繞著總裁宋江展開，其他的一些總裁辦成員如吳用、李逵等也在社交網路中佔據重要位置。林沖、魯智深、李俊等高階領導則起到連線高層與基層員工的作用。值得一提的是副總裁盧俊義雖然職級很高，但是在公司的話語權似乎不是強，畢竟盧俊義也是作為空降兵來到的公司。
part4：員工社群發現
gephi軟體自帶社群發現函式，我們實現後用不同顏色劃分出不同的社群，整體效果如下：
我們下面逐一來看一下各個社群的成員，首先是ceo宋江、cto吳用等人所在的總裁辦：
之後是由魯智深、孫二娘等人組成的資料組，需要日常分析梁山酒店等產業運營狀況：
產品、運營團隊則分別由精通水性，能夠協調好各個部門的李俊和執行力極強，善於推動專案進行的李逵帶領：
這些社群基本上都是由夫妻、親兄弟、鐵哥們組成，具有很強的親密度，水泊梁山的hr在招人時顯然是考慮了這點。通過招聘具有親密關係的應聘者，提高員工工作幸福感，有效降低離職率。
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