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社交網(wǎng)絡(luò)如今已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，社交媒體如Facebook、Twitter、LinkedIn等也在不斷增長。這些平臺已經(jīng)成為人們溝通、建立聯(lián)系、分享信息以及從其他人那里獲取信息的主要方式。對于企業(yè)、、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和其他組織來說，與其客戶、員工和利益相關(guān)者之間的關(guān)系更加重要，因為這些關(guān)系和交互對于實現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)和推動組織增長至關(guān)重要。
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因此，社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為很多組織必不可少的一部分，這些數(shù)據(jù)庫是指企業(yè)或組織使用的一種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，用于收集和存儲與客戶、員工和利益相關(guān)者之間的社交關(guān)系信息。社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫如今已經(jīng)成為收集和維護(hù)這類重要信息的更佳方式，因為它們能夠提供跟蹤、分析和管理組織客戶、員工和利益相關(guān)者交往的整體視角。
以下是：
1. 獲取更好的客戶洞察力
社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫可以收集和存儲與客戶之間的關(guān)系信息，這種信息有助于企業(yè)精細(xì)化管理客戶，把握客戶需要，改善客戶滿意度。企業(yè)可以通過分析客戶的社交關(guān)系，了解客戶愛好、購買行為、興趣等，進(jìn)而為客戶提供更好的體驗和服務(wù)。此外，社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫還可以幫助企業(yè)識別并掌握客戶關(guān)系中的重要節(jié)點，如領(lǐng)袖、推動者和影響者，以及他們的聯(lián)系方式等。
2. 改進(jìn)員工管理
社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫不僅可以幫助企業(yè)把握客戶信息，還可以對員工的社交關(guān)系進(jìn)行分析，進(jìn)而更好地管理員工。企業(yè)可以通過社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫，獲取員工之間的聯(lián)系、項目合作經(jīng)驗等，為企業(yè)內(nèi)部運營、員工評估、薪資調(diào)整等提供經(jīng)驗和數(shù)據(jù)支持。
3. 改善組織間關(guān)系
企業(yè)不僅需要了解客戶和員工的信息，也需要與其他組織建立良好關(guān)系，以促進(jìn)業(yè)務(wù)擴(kuò)展和發(fā)展。社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)和審核潛在的合作伙伴，并通過研究他們之間的聯(lián)絡(luò)方式和企業(yè)相互關(guān)系，以便更好地開發(fā)合作機(jī)會。
4. 提高營銷效果
社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫可以幫助企業(yè)在營銷過程中發(fā)現(xiàn)潛在客戶，學(xué)習(xí)預(yù)期有何喜好，以及了解目標(biāo)市場的規(guī)模和趨勢。通過細(xì)粒度收集和分析數(shù)據(jù)，企業(yè)可以創(chuàng)建個性化、定制化的營銷策略，以提高廣告效果、吸引更多目標(biāo)客戶，增加銷售額和盈利能力。
5. 提高創(chuàng)新和競爭力
社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫可以幫助企業(yè)獲得專家建議，提供與社會、行業(yè)相關(guān)的最新信息和發(fā)現(xiàn)趨勢。此外，社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫還可以幫助企業(yè)識別競爭對手、監(jiān)視行業(yè)趨勢和市場決策，以便更好地拓展市場份額、增強(qiáng)創(chuàng)新能力和提高競爭力。
社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫對于企業(yè)而言，已經(jīng)成為了一項必要的投資，通過充分利用這些數(shù)據(jù)，企業(yè)可以為自身提供前所未有的機(jī)會。使用社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫，企業(yè)可以更好地理解其社交生態(tài)系統(tǒng)，并掌握如何把握以此獲利。
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現(xiàn)在最嚴(yán)肅的社交網(wǎng)站就是谷度。我以前玩的那些社交網(wǎng)站都不怎么的，感覺那些模板都很通俗，缺乏時尚的感覺，前幾天經(jīng)朋友介紹，說谷度很好玩，我就也加入了進(jìn)去。發(fā)現(xiàn)谷度采用的是多核模板，也是目前中國之一家采用多核伏襪改模板設(shè)計缺判的原創(chuàng)性SNS網(wǎng)站。致力于為用戶提供新型高效的SNS互動社交平臺和穩(wěn)定安全的數(shù)據(jù)庫服務(wù)。即除了個人空間主頁模板外，還擁有班級和圈子主頁核心模板。在社交關(guān)系層面，班級同學(xué)關(guān)系是核心結(jié)構(gòu)，其次是圈子朋友關(guān)系。靠人群（班級、圈子）關(guān)系來發(fā)展朋友關(guān)系顯然較一個一個地交朋友來說更有效率，關(guān)系的維系也會更加穩(wěn)定。所以，我很喜歡好老谷度，你也可以加入進(jìn)來哦。
大數(shù)據(jù)研究常用軟件工具與應(yīng)用場景
大數(shù)據(jù)研究常用軟件工具與應(yīng)用場景
如今，大數(shù)據(jù)日益成為研究行業(yè)的重要研究目標(biāo)。面對其高數(shù)據(jù)量、多維度與異構(gòu)化的特點，以及分析方法思路的擴(kuò)展，傳統(tǒng)統(tǒng)計工具已經(jīng)難以應(yīng)對。
工欲善其事，必先利其器。眾多新的軟件分析工具作為深入大數(shù)據(jù)洞察研究的重要助力， 也成為數(shù)據(jù)科學(xué)家所必須掌握的知識技能。
然而，現(xiàn)實情況的復(fù)雜性決定了并不存在解決一切問題的終極工具。實際研究過程中，需要根據(jù)實際情況靈活選擇最合適的工具（甚至多種工具組合使用），才能更好的完成研究探索。
為此，本文針對研究人員（非技術(shù)人員）的實際情況，介紹當(dāng)前大數(shù)據(jù)研究涉及的一些主要工具軟件（因為相關(guān)軟件眾多，只介紹常用的），并進(jìn)一步闡述其應(yīng)用特點和適合的場景，以便于研究人員能有的放矢的學(xué)習(xí)和使用。
基礎(chǔ)篇
傳統(tǒng)分析/商業(yè)統(tǒng)計
Excel、SPSS、SAS 這三者對于研究人員而言并不陌生。
Excel 作為電子表格軟件，適合簡單統(tǒng)計（分組/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能滿足很多場景需要，所以實際成為研究人員最常用的軟件工具。其缺點在于功能單一，且可處理數(shù)據(jù)規(guī)模?。ㄟ@一點讓很多研究人員尤為頭疼）。這兩年Excel在大數(shù)據(jù)方面（如地理可視化和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析）上也作出了一些增強(qiáng)，但應(yīng)用能力有限。
SPSS（SPSS Statistics)和SAS作為商業(yè)統(tǒng)計軟件，提供研究常用的經(jīng)典統(tǒng)計分析（如回歸、方差、因子、多變量分析等）處理。
SPSS 輕量、易于使用，但功能相對較少，適合常規(guī)基本啟簡統(tǒng)計分析
SAS 功能豐富而強(qiáng)大（包括繪圖能力），且支持編程擴(kuò)展其分析能力，適合復(fù)雜與高要求的統(tǒng)計性分析。
上述三個軟件在面對大數(shù)據(jù)環(huán)境出現(xiàn)了各種不適，具體不再贅述。但這并不代表其沒有使用價值。如果使用傳統(tǒng)研究方法論分析大數(shù)據(jù)時，海量原始數(shù)據(jù)資源經(jīng)過前期處理（如降維和統(tǒng)計匯總等）得槐帆到的中間研究結(jié)果，就很適合使用它們進(jìn)行進(jìn)一步研究。
數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域，在傳統(tǒng)統(tǒng)計分析基礎(chǔ)上，更強(qiáng)調(diào)提供機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，關(guān)注高維空間下復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系和推演能力。代表是SPSS Modeler（注意不是SPSS Statistics，其前身為Clementine）
SPSS Modeler 的統(tǒng)計功能相對有限, 主要是提供面向商業(yè)挖掘的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（決策樹、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、分類、聚類和預(yù)測等）的實現(xiàn)。同時，其數(shù)據(jù)預(yù)處理和結(jié)果輔助分析方面也相當(dāng)方便，這一點尤其適合商業(yè)環(huán)境下的快速挖掘。不過就處理能力而言，實際感覺難以應(yīng)對億級以上的數(shù)據(jù)規(guī)模。
另一個商業(yè)軟件 Matlab 也能提供大量數(shù)據(jù)挖掘的算法，但其特性更關(guān)注科學(xué)與工程計算領(lǐng)域。而著名的開源數(shù)據(jù)挖掘軟件Weka，功能較少，且數(shù)據(jù)預(yù)處理和結(jié)果分析也比較麻煩，更適合學(xué)術(shù)界或有數(shù)據(jù)預(yù)處理能力的使用者。
中級篇
1、通用大數(shù)據(jù)可視化分析
近兩年來出現(xiàn)了許多面向大數(shù)據(jù)、具備可視化能力的分析工具，在商業(yè)研究領(lǐng)域，TableAU無疑是卓越代表。
TableAU 的優(yōu)勢主要在于支持多種大數(shù)據(jù)源/格式，眾多的可視化圖表類型，加上拖拽式的使用方式，上手快，非常適合研究員使用，能夠涵蓋大部分分析研究的場景。不過要注意，其并不能提供經(jīng)典統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持， 因此其可以替代Excel, 但不能代替統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘軟件。另外，就實際處理速度而言，感覺面對較大數(shù)據(jù)（實例超過3000萬記錄）時，并沒有官方介紹的那么迅速。
2 、關(guān)系分析
關(guān)系分析是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的一個新的分析熱點（比如信息傳播圖、社交關(guān)系網(wǎng)等），其本質(zhì)計算的是點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。相關(guān)工具中，適合數(shù)據(jù)研究人員的是一些可視化的輕量桌面型工具，最常用的是Gephi。
Gephi 是免費軟件，擅長解決圖網(wǎng)絡(luò)分析的很多需求，其插件眾多，功能強(qiáng)且易用。我們經(jīng)?？吹降母鞣N社交關(guān)系/傳播譜圖, 很悄明褲多都是基于其力導(dǎo)向圖（Force directed graph）功能生成。但由于其由java編寫，限制了處理性能（感覺處理超過10萬節(jié)點/邊時常陷入假死），如分析百萬級節(jié)點（如微博熱點傳播路徑）關(guān)系時，需先做平滑和剪枝處理。 而要處理更大規(guī)模（如億級以上）的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系）數(shù)據(jù)，則需要專門的圖關(guān)系數(shù)據(jù)庫（如GraphLab/GraphX）來支撐了，其技術(shù)要求較高，此處不再介紹。
3、時空數(shù)據(jù)分析
當(dāng)前很多軟件（包括TableAU）都提供了時空數(shù)據(jù)的可視化分析功能。但就使用感受來看，其大都只適合較小規(guī)模（萬級）的可視化展示分析，很少支持不同粒度的快速聚合探索。
如果要分析千萬級以上的時空數(shù)據(jù)，比如新浪微博上億用戶發(fā)文的時間與地理分布（從省到街道多級粒度的探索）時，推薦使用 NanoCubes（
）。該開源軟件可在日常的辦公電腦上提供對億級時空數(shù)據(jù)的快速展示和多級實時鉆取探索分析。下圖是對芝加哥犯罪時間地點的分析，網(wǎng)站有更多的實時分析的演示例子
4、文本/非結(jié)構(gòu)化分析
基于自然語言處理（NLP）的文本分析，在非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容（如互聯(lián)網(wǎng)/社交媒體/電商評論）大數(shù)據(jù)的分析方面（甚至調(diào)研開放題結(jié)果分析）有重要用途。其應(yīng)用處理涉及分詞、特征抽取、情感分析、多主題模型等眾多內(nèi)容。
由于實現(xiàn)難度與領(lǐng)域差異，當(dāng)前市面上只有一些開源函數(shù)包或者云API（如BosonNLP）提供一些基礎(chǔ)處理功能，尚未看到適合商業(yè)研究分析中文文本的集成化工具軟件（如果有誰知道煩請通知我）。在這種情況下，各商業(yè)公司（如HCR）主要依靠內(nèi)部技術(shù)實力自主研發(fā)適合業(yè)務(wù)所需的分析功能。
高級篇
前面介紹的各種大數(shù)據(jù)分析工具，可應(yīng)對的數(shù)據(jù)都在億級以下，也以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。當(dāng)實際面臨以下要求： 億級以上/半實時性處理/非標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)雜需求 ，通常就需要借助編程（甚至借助于Hadoop/Spark等分布式計算框架）來完成相關(guān)的分析。 如果能掌握相關(guān)的編程語言能力，那研究員的分析能力將如虎添翼。
當(dāng)前適合大數(shù)據(jù)處理的編程語言，包括：
R語言——最適合統(tǒng)計研究背景的人員學(xué)習(xí)，具有豐富的統(tǒng)計分析功能庫以及可視化繪圖函數(shù)可以直接調(diào)用。通過Hadoop-R更可支持處理百億級別的數(shù)據(jù)。 相比SAS，其計算能力更強(qiáng)，可解決更復(fù)雜更大數(shù)據(jù)規(guī)模的問題。
Python語言——更大的優(yōu)勢是在文本處理以及大數(shù)據(jù)量處理場景，且易于開發(fā)。在相關(guān)分析領(lǐng)域，Python代替R的勢頭越來越明顯。
Java語言——通用性編程語言，能力最全面，擁有最多的開源大數(shù)據(jù)處理資源（統(tǒng)計、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP等等）直接使用。也得到所有分布式計算框架（Hadoop/Spark）的支持。
前面的內(nèi)容介紹了面向大數(shù)據(jù)研究的不同工具軟件/語言的特點和適用場景。 這些工具能夠極大增強(qiáng)研究員在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的分析能力，但更重要的是研究員要發(fā)揮自身對業(yè)務(wù)的深入理解，從數(shù)據(jù)結(jié)果中洞察發(fā)現(xiàn)有深度的結(jié)果，這才是最有價值的。
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文章名稱：社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫的重要性(社交關(guān)系數(shù)據(jù)庫)
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