媒体大数据挖掘与案例实战

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媒体大数据挖掘与案例实战视频慕课课程简介：

什么是大数据（Big Data）？它将如何改变我们的社会生活？《媒体大数据挖掘与案例实战》课程内容涵盖“大数据”的主要几个方面，包含数据获取、文本分析、网络分析、数据挖掘和大数据可视化等方面，旨在帮助学生认识大数据，同时学习方法，掌握相关技术。

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媒体大数据挖掘与案例实战课程列表：

第一讲：绪论

-1.1 大数据的概念及发展趋势

--绪论：大数据的概念以及发展趋势

--大数据的概念以及发展趋势

-1.2 融媒体时代下的媒体数据特性

--1.2融媒体时代下的媒体数据特性

--融媒体时代下的媒体数据特性

-1.3 数据挖掘技术与应用场景

--1.3数据挖掘技术与应用场景

--数据挖掘技术与应用场景

-1.4 数据新闻的理解与发展

--1.4数据新闻的理解与发展

--数据新闻的理解与发展

-第一章：测试

第二讲：数据获取

-2.1 数据爬取的基础知识

--2.1数据爬取的基础知识

--数据爬取的基础知识

-2.2 HTML基础与正则表达式基础

--2.2HTML基础与正则表达式基础

--HTML基础与正则表达式基础

-2.3 Gooseeker-数据爬取软件基础介绍

--2.3Gooseeker-数据爬取软件基础介绍

--Gooseeker-数据爬取软件基础介绍

-2.4 Python-数据爬取程序基础介绍

--2.4Python-数据爬取程序基础介绍

--Python-数据爬取程序-练习

-2.5 API的基础介绍与原理1

--2.5API的基础介绍与原理1

--API的基础介绍与原理1

-2.6 API的基础介绍与原理2

--2.6API的基础介绍与原理2

--API的基础介绍与原理2

-2.7 Gooseeker数据爬取案例-爬虫规则的制作

--2.7Gooseeker数据爬取案例-爬虫规则的制作

--Gooseeker数据爬取练习

-2.8 python数据爬取案例-爬虫规则的编写

--2.8python数据爬取案例-爬虫规则的编写

--python数据爬取案例-爬虫规则的编写

-2.9 python数据爬取案例-api的使用

--2.9python数据爬取案例-api的使用

-2.10 python数据爬取案例-模拟浏览器

--2.10 python数据爬取案例-模拟浏览器

--模拟浏览器爬虫编写

-第二章：测试

第三讲：文本分析：内容的挖掘

-3.1 文本分析的概念与分词

--3.1文本分析的概念与分词

--文本分析的概念与分词--练习

-3.2 KNIME中的英文分词案例

--3.2KNIME中的英文分词案例

--KNIME中的英文分词

-3.3 初识中文分词

--3.3初识中文分词

--初识中文分词--练习

-3.4 中文分词的案例实战

--3.4中文分词的案例实战

--中文分词--练习

-3.5 中文关键词提取的方法与案例实战

--3.5中文关键词提取的方法与案例实战

-3.6 中文停用词过滤的案例实战

--3.6 中文停用词过滤的案例实战

-3.7 中文词频统计的案例实战

--3.7 中文词频统计的案例实战

-3.8 中文命名实体的方法与案例实战

--3.8中文命名实体的方法与案例实战

-第三章：测试

第四讲：网络分析：关系的挖掘

-4.1 初识网络分析

--4.1初识网络分析

--初识网络分析

-4.2 社会关系网络网络挖掘实战1

--4.2社会关系网络网络挖掘实战1

--社会关系网络网络挖掘实战1

-4.3 微博传播网络挖掘案例1

--4.3微博传播网络挖掘案例1

-4.4 网络的基本概念与特征量

--4.4网络的基本概念与特征量

--网络的基本概念与特征量

-4.5 社会网络分析

--4.5社会网络分析

--社会网络分析

-4.6 社交网络传播

--4.6社交网络传播

--社交网络传播

-4.7 社交网络营销

--4.7社交网络营销

--社交网络营销

-4.8 网络传播结构的构建方法

--4.8网络传播结构的构建方法

--网络传播结构的构建方法

-4.9 网络传播结构的解读

--4.9网络传播结构的解读

--网络传播结构的解读

-第四章：测试

第五讲：数据挖掘

-5.1 数据挖掘的基础理论与价值

--5.1数据挖掘的基础理论与价值

--数据挖掘的基础理论与价值

-5.2 数据挖掘的基本概念与方法

--5.2数据挖掘的基本概念与方法

--数据挖掘的基本概念与方法

-5.3 数据挖掘案例-modeler软件的使用与操作

--5.3数据挖掘案例-modeler软件的使用与操作

--数据挖掘案例-modeler软件的使用与操作

-5.4 数据挖掘的商业应用于主要技术

--5.4数据挖掘的商业应用于主要技术

-5.5 文本挖掘案例:新闻聚类

--5.5文本挖掘案例:新闻聚类

--文本挖掘案例:新闻聚类

-5.6 文本挖掘案例:图书评论的情感分类

--5.6文本挖掘案例:图书评论的情感分类

-5.7 推荐系统的基本介绍

--5.7推荐系统的基本介绍

--推荐系统的基本介绍

-5.8 基于深度学习的海报推荐系统

--5.8基于深度学习的海报推荐系统

--基于深度学习的海报推荐系统

-第五章：测试

第六讲：大数据可视化

-6.1 初识大数据可视化

--6.1初识大数据可视化

--初识大数据可视化

-6.2 可视化技术概述

--6.2可视化技术概述

--可视化技术概述

-6.3 可视化技术分类

--6.3可视化技术分类

-6.4 数据挖掘与可视化

--6.4数据挖掘与可视化

--数据挖掘与可视化

-6.5 不同数据类型的可视化技术

--6.5不同数据类型的可视化技术

--不同数据类型的可视化技术

-6.6 数据新闻可视化

--6.6数据新闻可视化

-6.7 媒体大数据可视化

--6.7媒体大数据可视化

-- 媒体大数据可视化

-6.8 可视化案例分析一：个性化词云制作

--6.8可视化案例分析一：个性化词云制作

-6.9 可视化案例分析二：网络爬虫技术

--6.9可视化案例分析二：网络爬虫技术

-6.10 可视化案例分析三：Echart可视化技术

--6.10可视化案例分析三：Echart可视化技术

-6.11 可视化案例分析四：Excel高级应用1

--6.11可视化案例分析四：Excel高级应用1

-6.12 可视化案例分析四：Excel高级应用2

--6.12可视化案例分析四：Excel高级应用2

-6.13 可视化案例分析四：Tableau可视化技术

--6.13 可视化案例分析四：Tableau可视化技术

-第六章：测试

媒体大数据挖掘与案例实战开设学校：中国传媒大学

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