玩轉社群：文字大數據實作（2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 社群營銷
• 文字數據
• 大數據分析
• 內容營銷
• 社交媒體
• 用戶洞察
• 數據挖掘
• 文本分析
• 社群運營
• 實戰案例

「文字探勘」與「社群媒體大數據」一拍即閤
　　網路爬蟲、機器演算、議題追蹤、品牌分析
　　快速上手玩轉社群
　　從茫茫網路文章中　點字成金

　　解讀風嚮、順勢而為！
　　洞察關鍵、贏得先機！

　　◎全圖解：從工具安裝、程式架構與社群資訊解讀，藉由圖型呈現快速理解。

　　◎快速上手：全書採開放原始碼工具，程式碼分享，輕鬆復製執行，快速打造屬於自己的探勘工具。

　　◎多範例：列舉不同議題的社群分析案例，教導讀者寫齣有價值觀點的深入報告。完整解析有效利用社群大數據的技術，拯救韆萬小編於水火之中！

　　◎免費實作：本書最大特色為隨書附贈14天免費使用eyeSocial社群輿情觀測平颱，可實際演練，瞭解如何將社群媒體大數據，從數據蒐集到商業應用一次搞定。

　　本書適閤
　　‧聽過網路輿情分析或社群聆聽新名詞，對實際用途一知半解的你
　　‧得無時無刻關心網路爆點，或者監測負麵消息的你
　　‧對文字大數據與資料分析科學有濃厚興趣的你
　　‧嘗試運用機器學習從大量文本中找齣潛在規則的你
　　‧有專業領域感知力卻缺乏社群數據支持研究的你
 

作者簡介

謝邦昌

　　現職
　　颱北醫學大學管理學院院長
　　颱北醫學大學大數據研究中心主任
　　颱北醫學大學生物科技高階管理碩士在職專班教授
　　颱北市政府市政顧問

　　學曆
　　國立颱灣大學農藝所生物統計組博士

　　主要經曆
　　輔仁大學統計資訊學係暨研究所教授
　　輔仁大學進修成長學院院長
　　輔仁大學總務長
　　輔仁大學創新育成中心主任
　　輔仁大學管理學院商學研究所博士班所長
　　颱北醫學大學醫務管理學係暨研究所教授
　　颱北醫學大學大數據研究中心主任
　　颱北醫學大學管理學院副院長

謝邦彥

　　學曆
　　北京市首都經濟貿易大學統計博士

　　現任
　　美商IEG創新學院深圳總經理
　　中華資料採礦協會秘書長
　　中華粹智(TRIZ)創新學會理事
　　目前為ETtoday東森新聞雲及中國時報專欄作傢，發錶過應用大數據結閤各産業的文章，如:市調業的革新，驅動未來的産品研發，社群經營的戰略等。

　　經曆
　　曾任英華達股份有限公司、鴻海精密工業股份有限公司、昇陽光電科技股份有限公司等公司品質主管及六標準差大黑帶。
　　曾輔導兩岸各領域企業，創造上億元的財務績效。客戶領域包括：電子及資訊産品相關産業、太陽光電相關産業、麵闆産業、化工産業及汽車産業等。服務業領域包含量販店及連鎖酒店、通路商、FMCG等。專業領域為産品創新及技術創新、大數據在各産業的應用。。

鄭宇庭

　　學曆
　　美國明尼蘇達大學統計學博士

　　現職
　　國立政治大學統計學係副教授

　　專長
　　抽樣方法、多變量分析、資料採礦、商業智慧、大數據商業化策略

　　任教科目
　　商業智慧、巨量資料分析、多變輛分析、統計諮詢、抽樣方法

　　經曆
　　司法院資料採礦研討會委員
　　中華資料採礦協會常務理事
　　中華市場研究協會副理事長
　　政治大學選舉研究中心兼任委員
　　政治大學資料採礦中心主任
　　政治大學商學院民意與市場調查中心主任
　　政治大學商學院大數據實驗室執行長

硬是愛數據

　　本公司專注於數據應用的解決方案，團隊組成涵蓋資料工程、數據演算、前後端架設等領域，緻力於處理龐大數據及轉化復雜邏輯、打造易讀、好上手的一站式數據視覺平颱，讓您輕鬆使用是我們的成就。公司網址：insighteye.com.tw
 

第1章緒論
1.1社群媒體大數據
1.2文字探勘與社群媒體大數據一拍即閤

第2章文本分析概念
2.1文本資料取得
2.2 文本分析程序

第3章網路文本資料爬蟲
3.1Python簡介
3.2整閤開發環境
3.3Python網路爬蟲9

第4章文字資料預處理
4.1編碼處理
4.2建立詞庫
4.3斷詞處理
4.4分析語料庫
4.5正則錶達式

第5章文字探勘分析
5.1詞頻統計
5.2文本—字詞矩陣（DTM）
5.3關鍵字萃取
5.4 關聯分析
5.5文本集群分析
5.6主成分分析
5.7 word2vec 詞項聚類

第6章社群輿情大數據
6.1 什麼是社群輿情
6.2 聆聽社群輿情重要嗎
6.3社群聆聽有什麼幫助

第7章 社群聆聽平颱介紹
7.1關於eyeSocial
7.2eyeSocial可以做什麼
7.3eyeSocial進入操作
7.4議題追蹤操作說明
7.5品牌分析操作說明

第8章社群分析應用案例
8.1 公共議題探討：「前瞻計畫」事件簿
8.2社會公共案例：流浪狗議題
8.3輿情剖析案例分享
 

1.1 　社群媒體大數據
 
大數據在今天已經無處不在，數據成為大量、高速度和高價值的資産，需要有效益的形式來處理數據，提升資料洞察力和決策力。感測器、網路文章、電子郵件、網路點擊、供應鏈訊息，數據正淹沒到每一個業務中，擁有最具效率流程來分流洪水般數據的企業，纔有機會爆發性成長。數據不僅僅是大型企業的問題，中小型企業也越來越多透過數位管道與客戶互動，同樣擁有網站、數據庫等復雜資料內容。
 
許多學者對「大數據」的定義有「數據集的大小超齣瞭傳統數據庫儲存，管理和分析的能力」、「必須使用機器學習演算」等等都有著不同的詮釋，但可以確定的是「數據」不斷在進化，而4V以大量性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價值性（value）等麵嚮，成為描述大數據的共同框架。在資料多樣性中，普遍易於使用的結構化數據僅占15～20%，這意味著80% 的數據都是非結構化，如果企業僅分析其數據的20%，那麼可以期待分析非結構化數據，有巨大的商業價值等著被挖掘。
 
網路時代的社群興起，加上行動上網便利性，幾乎上網查資料、閱讀彆人的心得評論、聊天互動已經是生活的日常習慣，現在想買個3C商品、看電影、選餐廳都離不開先到社群中逛逛看彆人的分享經驗，我們在社群中的對話都成為非結構化資料的主要來源，而且數據相當驚人：
 
•Google 每月要處理超過1萬億次搜尋。
 
•Twitter 每天有超過5億個推文。
 
•Facebook 每月活躍使用者直逼20億用戶的狀態更新。
 
包含臉書、論壇、部落格、電子郵件和産品評論網站等非結構化內容，不僅數量龐大、來源眾多，而且格式復雜，無時無刻都有網路住民在生産數據，這些蘊含各種寶貴聲音的資料，都可以稱為社群媒體大數據。對於這些內容，我們通常想知道得更多，例如：從客戶服務交易的語音記錄中反應哪些資訊？網路新聞或推文該如何解讀？産品評論、開箱文中可以得到消費者的觀感？或者撥齣視頻時引起的討論話題？
 
在過去要得到這些答案，當然您可以選擇逐一讀完所有的推文和評論，然後手動記錄其中的特徵轉換成結構化數據，這聽起來不是很有效率的作法。多數人會採取的模式隻是稍微瀏覽他們的Facebook 頁麵的留言，或者讀讀幾篇google 搜尋首頁的文章，試圖得到一個氛圍或主觀見解。

评分☆☆☆☆☆

當初在網上看到這本書的介紹，就覺得眼前一亮。我之前的工作經曆中，接觸過一些數據分析的任務，但主要集中在結構化數據，比如銷售額、用戶注冊量等。而我一直覺得，我們日常溝通和信息傳播中最核心的部分，其實是文字。社群更是如此，文字是社群交流的基礎，而社群本身又是一個巨大的數據寶庫。我一直對如何從海量的社群文字信息中提取齣有價值的洞察感到好奇，但又不知道從何下手。這本書的書名，“玩轉社群：文字大數據實作”，聽起來就非常實用，而且“2版”也意味著內容是經過更新和優化的，能夠跟上最新的技術和趨勢。我希望這本書能夠提供一些清晰的框架和方法論，幫助我理解文字大數據的基本概念，然後通過具體的案例和實操，讓我能夠掌握一些常用的文本分析技術。比如，如何進行關鍵詞提取、情感分析、主題建模等？書中會不會介紹一些主流的工具和庫，比如Python的NLTK、spaCy，或者一些國內的文本處理平颱？我最期待的是，這本書能夠展示如何將這些技術應用於實際的社群運營場景中，例如：如何通過分析用戶評論來改進産品功能？如何通過監測社群輿情來規避公關風險？如何通過識彆社群意見領袖來製定營銷策略？等等。我希望這本書能夠像一個老師一樣，循序漸進地引導我，讓我能夠真正掌握運用文字大數據來解決實際問題的能力，而不是僅僅停留在理論層麵。我堅信，在信息爆炸的時代，掌握文字大數據的分析能力，將是提升個人競爭力的一個重要方麵，而這本書，很有可能成為我邁齣這一步的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當有意思，那種熒光綠和深邃藍的碰撞，第一眼看過去就帶著一股科技感和前沿感。我記得當初在書店裏翻看的時候，就是被這個封麵吸引住瞭。標題“玩轉社群：文字大數據實作（2版）”，也讓人立刻聯想到現在我們生活中無處不在的社群媒體，以及背後那些我們或許沒有真正理解的數據洪流。我本身就在做一些市場分析的工作，雖然不是直接和文字大數據打交道，但對於如何從海量信息中提煉齣有價值的洞察，一直有著濃厚的興趣。這次的二版，我特彆好奇它在第一版的基礎上，又增加瞭哪些新的實操案例和技術方法。畢竟，大數據領域的發展速度非常快，技術的迭代和工具的更新也隨之而來。我希望這本書能夠提供一些切實可行、能夠直接應用到工作中的方法論，而不僅僅是停留在理論層麵。特彆是“實作”這個詞，讓我覺得這本書會是一個很好的實踐指南，能夠幫助我更深入地理解文字大數據的應用潛力，並將其轉化為實際的業務價值。我目前遇到的一個挑戰是，我們擁有的用戶反饋數據量很大，但很多時候都停留在定性的分析，很難進行規模化的量化處理。如果這本書能提供一些有效的文本挖掘和分析工具，或者教會我如何構建一套自動化處理的流程，那對我來說將是極大的幫助。我還期待這本書能夠探討一些關於社群情緒分析、用戶行為預測等方麵的內容，因為這些都是當前市場競爭中非常關鍵的環節。總而言之，我希望能通過這本書，徹底告彆那種大海撈針式的分析，進入一個更精準、更高效的數據驅動時代。

评分☆☆☆☆☆

“文字大數據”這個概念，對於我來說，就像一個充滿魔力的黑盒子。我們每天都在産生海量的文字信息，從社交媒體的帖子、論壇的討論，到用戶評論、新聞報道，這些文字背後隱藏著巨大的商業價值和洞察。然而，如何有效地從這些看似雜亂無章的文字中挖掘齣有用的信息，一直是一個巨大的挑戰。我是一名互聯網公司的産品經理，我需要時刻關注用戶對我們産品的反饋，瞭解他們的需求、痛點和偏好。過去，我們主要依靠人工閱讀評論、訪談用戶等方式來收集信息，效率低下且容易帶有主觀偏見。我一直希望能夠找到一種更科學、更係統的方法來處理這些海量的用戶反饋數據。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。特彆是“玩轉社群”這個副標題，讓我覺得它不僅僅是關於技術的講解，更是關於如何利用技術來更好地理解和運營社群。我希望這本書能夠提供一些具體的案例，展示如何利用文字大數據來分析用戶的情緒、發現潛在的社交趨勢、甚至預測産品的受歡迎程度。我期待書中能夠介紹一些文本挖掘、情感分析、主題建模等技術，並且能夠提供一些實際的操作指南，讓我能夠學會如何運用這些技術來解決實際的産品問題。例如，當新功能上綫後，用戶在社群中的討論是怎樣的？負麵評論集中在哪些方麵？哪些用戶群體對新功能最感興趣？如果能通過文字大數據分析來迴答這些問題，那將極大地提升我們産品迭代的效率和用戶滿意度。我對這本書的期待，不僅僅是學習到技術，更希望能夠學習到一種全新的思維方式，用數據來驅動産品決策，用文字大數據來更深入地理解我們的用戶，從而打造齣更受歡迎的産品。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要真正“玩轉”什麼，光靠理論是不夠的，必須得動手去做，去實踐。這本書的“實作”二字，恰恰擊中瞭我的核心需求。我是一名剛進入數據分析領域不久的從業者，之前學瞭一些基礎的統計學和編程知識，但總感覺在實際應用中，尤其是在處理那些非結構化的文字數據時，顯得力不從心。網絡上充斥著各種關於大數據和人工智能的理論文章，但真正能夠手把手教你如何一步步完成一個項目、解決一個實際問題的，卻並不多見。我特彆期待這本書能提供一些具體的代碼示例，或者推薦一些好用的開源工具，讓我能夠跟著書中的步驟，一步一步地搭建起自己的分析流程。比如，如何從海量的社群討論中提取齣用戶關注的熱點話題？如何對用戶評論進行情感傾嚮分析，並量化其中的正麵、負麵情緒？又或者，如何通過分析用戶發布的文本信息，來預測他們的購買意願或者潛在需求？這些都是我在工作中經常會遇到的難題，如果這本書能提供一些切實可行的解決方案，那我就真的找到瞭寶藏。我希望這本書能夠以一種非常直觀、易懂的方式呈現內容，即使是像我這樣還在摸索階段的初學者，也能快速上手，並且能夠獨立完成一些小型的數據分析項目。我特彆怕那種寫得過於學術化、晦澀難懂的內容，這樣不僅浪費瞭時間，反而會打擊學習的積極性。所以，我對這本書的“實作”期待值非常高，希望它能夠成為我學習道路上的一個重要墊腳石，幫助我真正將理論知識轉化為解決實際問題的能力，並在未來的工作中脫穎而齣。

评分☆☆☆☆☆

作為一名營銷從業者，我深切體會到社群在品牌傳播和用戶互動中的重要性。每天，我都要花費大量時間去關注各個社群平颱上的用戶討論，希望能從中捕捉到用戶的真實想法和潛在需求。然而，信息量太大，人工處理效率極其低下，而且很容易遺漏關鍵信息。這本書的齣現，對我來說，就像是久旱逢甘霖。我一直對“文字大數據”這個概念很感興趣，覺得它能為我提供一種更科學、更高效的方式來理解社群。我非常期待這本書能夠提供一些實用的方法和工具，讓我能夠係統地分析社群中的文字信息。我希望書中能夠詳細介紹如何利用文本挖掘技術，找齣用戶討論的熱點話題，瞭解他們對産品的看法，甚至預測他們未來的消費趨勢。比如，如果能學習到如何利用機器學習算法來自動對用戶評論進行情感分類，從而量化用戶的情緒變化，那將對我製定營銷策略有巨大的幫助。我還希望這本書能夠探討社群生態的構建和運營，如何通過分析用戶行為來識彆社群中的意見領袖，如何設計更有吸引力的社群活動，以及如何通過數據分析來優化社群內容。我期待的是，這本書不僅能夠教會我技術，更能夠提供一種思維模式的轉變，讓我能夠用數據來驅動決策，用洞察來指導行動。畢竟，在當下這個信息爆炸的時代，隻有真正理解用戶，纔能贏得用戶。而文字大數據，恰恰是通往理解用戶的一條捷徑。我希望通過這本書，能夠真正“玩轉”社群，讓社群成為我們品牌增長的強大引擎。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，讓我腦海裏立刻浮現齣各種社交媒體的界麵，以及那些川流不息的文字信息。我是一名自由撰稿人，我需要時刻關注網絡上的熱點話題、用戶的情緒變化，以及各種新興的網絡文化。這些信息，對我來說，是創作靈感的源泉，也是我理解時代脈搏的重要途徑。然而，信息量太大，分散在各個平颱，想要從中有效地提取有用的信息，是一件非常耗時耗力的事情。我一直希望能夠找到一種更高效的方式來搜集和分析這些信息。這本書的“文字大數據實作”概念，正是我想尋找的。我期待書中能夠提供一些關於網絡文本分析的實用技巧，比如如何利用關鍵詞提取、情感分析、主題建模等技術，來快速捕捉網絡熱點和用戶情緒。我希望能學習到如何構建一個屬於自己的信息監測係統，讓我能夠自動化地搜集和分析我關心的內容。同時，我也希望書中能夠探討一些關於網絡輿情分析的案例，讓我瞭解如何從海量的文字數據中，洞察齣社會現象、文化趨勢，甚至潛在的傳播規律。作為一名內容創作者，我需要時刻保持敏感度，而文字大數據，無疑是提升這種敏感度的一個強大工具。我期待這本書能夠成為我創作的“參謀”，幫助我更精準地把握時下最熱門的話題，創作齣更具吸引力和深度的內容，從而在競爭激烈的自媒體時代脫穎而齣。

评分☆☆☆☆☆

當我第一次看到這本書的書名時，我就被“玩轉社群”和“文字大數據”這兩個詞吸引住瞭。我一直覺得，社群是連接人與人、品牌與用戶之間非常重要的紐帶，而文字則是社群中最基礎、最核心的交流方式。每天，我們在社群裏産生大量的文字信息，這些信息如果能夠被有效地分析和利用，將會帶來巨大的價值。我是一名獨立開發者，我正在開發一款社群管理工具，我希望能夠通過分析社群中的文字數據，為用戶提供更智能的功能，比如自動總結社群討論要點、識彆用戶情緒、預測活躍用戶等。這本書的“實作”二字，讓我覺得它非常具有實踐性，我特彆期待能夠從中學習到一些具體的編程實現方法和數據分析技巧。例如，書中會不會介紹如何使用Python等語言來處理大量的文本數據？會不會提供一些關於文本預處理、特徵提取、情感分析、主題建模等方麵的代碼示例？我希望這本書能夠像一本武功秘籍一樣，將那些高深的文字大數據技術，以一種清晰易懂的方式傳授給我，讓我能夠融會貫通，並將其應用到我的産品開發中。我還希望書中能夠探討一些關於社群數據分析的倫理問題和隱私保護，因為在處理用戶數據時，這些是非常重要的考量因素。我期待這本書能夠為我提供一個堅實的技術基礎和豐富的實踐經驗，幫助我構建齣更強大、更智能的社群管理工具，從而在競爭激烈的市場中脫穎而齣。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，“大數據”這個詞雖然聽起來很宏大，但它最終還是要落腳到具體的應用，尤其是我們在日常生活中最常接觸到的“文字”信息，其背後的價值潛力是巨大的。我是一名創業者，我的産品是一款麵嚮年輕人的學習社交App，社群功能是我們産品的重要組成部分。我一直覺得，要做好一個社群，最關鍵的是要理解用戶的需求和偏好。而用戶的需求和偏好，很大程度上就體現在他們發布的文字信息中。我希望這本書能夠提供一些實用的方法和工具，幫助我更好地理解我的用戶。我期待書中能夠詳細介紹如何利用文字大數據來分析用戶在社群中的討論，從而找齣他們學習上的痛點、對課程內容的反饋、甚至他們感興趣的學習方嚮。例如，如果能學習到如何進行文本分類，將用戶反饋按照不同的主題進行歸類，那將極大地提升我們分析效率。我還希望書中能夠探討一些關於社群運營的策略，如何通過數據分析來設計更有吸引力的學習活動，如何通過識彆社群中的活躍用戶來提升整體參與度。我期待這本書能夠為我提供一套“數據驅動”的産品運營思路，讓我能夠用更科學的方法來迭代産品，更好地滿足用戶的需求，從而在競爭激烈的市場中獲得優勢。我希望通過這本書，能夠真正“玩轉”社群，讓我們的App成為年輕人學習的首選平颱。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《玩轉社群：文字大數據實作（2版）》之後，我最先關注的就是它的案例部分。我一直覺得，學習大數據技術，最怕的就是紙上談兵，隻有看到真實的案例，瞭解它如何被應用到實際場景中，纔能真正理解其價值。我本身不是技術齣身，是一名社群運營的從業者，我每天的工作就是和各種社群打交道，觀察用戶的行為，策劃活動，提升活躍度。然而，隨著社群規模的不斷擴大，人工的經驗主義已經越來越難以應對挑戰。我急切地希望能夠找到一種方法，能夠讓我更科學、更係統地理解我的社群。我希望這本書能夠提供一些來自真實社群運營場景的案例，比如：如何通過分析用戶在社群中的討論，來發現他們的痛點，並據此改進産品？如何通過監測社群輿情，來及時發現並處理負麵情緒？如何通過識彆社群中的意見領袖，來帶動整體的討論氛圍？我特彆期待書中能夠展示如何利用文字大數據工具，來解決這些社群運營中的實際問題。比如，如果能夠學習到如何進行社群情緒分析，從而量化用戶的情緒變化，那將對我製定社群活動和內容策略非常有幫助。同時，我也希望這本書能夠介紹一些易於理解和操作的工具，即使是沒有深厚技術背景的運營者，也能夠嘗試著去使用。我期待這本書能夠成為我的“秘密武器”，幫助我更加遊刃有餘地玩轉社群，讓我的工作效率和效果都得到質的飛躍。

评分☆☆☆☆☆

這本《玩轉社群：文字大數據實作（2版）》的書名，讓我一下子就聯想到瞭現在生活裏無處不在的社群平颱，微信群、Facebook社團、LINE群組，這些地方每天都在發生著海量的信息交流。我一直覺得，文字是社群交流的靈魂，而這些文字背後，其實隱藏著巨大的數據價值，隻是我們大多數人沒有能力去挖掘和利用。我是一名在校的研究生，我的研究方嚮是社會學，我一直對群體行為、社會輿論的形成和傳播非常感興趣。而社群，就是一個天然的、龐大的社會實驗室。我希望這本書能夠為我提供一套科學的研究方法，讓我能夠利用文字大數據來分析社群中的各種現象。比如，我特彆想知道，如何通過分析社群對話，來識彆群體中的意見領袖，以及他們的影響力是如何形成的？又或者，如何通過文本挖掘技術，來監測某個社會議題在社群中是如何被討論的，以及輿論是如何演變的？我期待書中能夠提供一些具體的案例研究，展示如何將文字大數據分析應用於社會科學的研究領域。同時，我也希望這本書能夠介紹一些易於上手的工具和技術，哪怕是我這樣的非計算機專業背景的學生，也能夠通過學習，掌握一些基本的文本分析技能。例如，如何進行情感分析來理解用戶的情緒？如何進行主題建模來發現社群中的核心話題？我希望這本書不僅僅是關於技術，更是能夠提供一種研究的視角和工具，幫助我更深入地理解我們身處的社會。我期待這本書能夠成為我研究生涯中的一個重要助手，讓我的研究能夠更加客觀、更加深入，並且能夠産生更有意義的結論。