社群網路分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

資料科學輕鬆學

為了解決社群網路分析的問題，作者AnilMaheshwari 這樣論述：

　　本書以簡單易懂，簡單直白的敘述，帶領讀者認識資料分析與資料科學。每個主題都會以一個真實世界的案例帶入，希望能夠幫助讀者快速建立資料科學的概念。無論您是學生、上班族、行銷人員、分析師或財務人員，只要您對資料科學感到好奇，本書都可以幫助您對資料科學有更一步的認識。 來自各界的讚譽   　　「Maheshwari博士的這本著作是絕佳的資料分析入門簡介。他將概念解釋得十分清楚且切中要點，我特別喜歡關於決策樹和其發展流程的章節，他的說明非常清楚。」—Ramon A. Mata Toledo博士, 維吉尼亞州詹姆斯麥迪遜大學電腦科學系教授 　　「這本書為資料分析的主題做了精彩又

有價值的補充。整本書的結構清晰，我毫無猶豫地推薦本書作為『商業智慧』和『資料探勘』相關主題的碩士課程教科書。」—Edi Shivaji博士 　　「隨著全世界進入大數據模式，這本書不但寫得好，而且時間也剛剛好！對於那些明白大數據是未來趨勢、但不知從何著手的外行管理階層來說，這是絕佳的橋梁和入門知識！」—Alok Mishra博士 　　「此書將一個複雜且非常重要的主題領域解釋得讓每個人都能理解，真的成就卓越。它簡單地從你所熟悉的概念開始切入，接著突然之間—你就發現了決策樹、迴歸模型和人工神經網路，還有集群分析、網路探勘和大數據的奧秘。」—Charmaine Oak女士 　　「結論就是，對於有

興趣學習資料分析的任何人來說，這本書就是你學習的起點，希望它激發你對此領域的興趣，能夠掌握更深入的主題並提高技能。」—Keith S Safford

社群網路分析進入發燒排行的影片

以機器學習方法預測新冠肺炎發展趨勢

為了解決社群網路分析的問題，作者蔣蕙娟 這樣論述：

COVID-19蔓延全球，使各國蒙受重大損失，對人民生活與經濟發展造成重大影響。各國政府紛紛制定各種防疫措施，以避免其擴散與流行。為協助解決COVID-19所引發的影響，研究者莫不投注大量心力，發展各種符合成本效益的方法，做為相關單位制訂策略時的決策依據。雖然已經有許多方法被提出，但其實用性與準確性仍有改善空間。有鑑於此，本研究結合官方COVID-19歷史數據與網路社群發文，配合機器學習方法預測COVID-19的發展趨勢。首先，我們蒐集美國、英國CDC公布之COVID-19相關數據，並截取期間的Twitter發文，產生混合式的資料來源。當對社群發文進行分析時，我們採用官方公布的症狀單詞作為關

鍵字。其次，本研究考量疾病的潛伏期，建立具有延遲特性的預測模型，期能提升預測準確率。最後，我們分別使用Linear Regression, MLP 與LSTM進行塑模，預測未來可能的死亡與確診人數。實驗結果顯示，本研究提出之方法確實有助於COVID-19之流行趨勢預測，做為相關單位在制定策略時的決策依據。

掌握社群行銷|引爆網路原子彈(第二版)

為了解決社群網路分析的問題，作者黃逸旻,財團法人中華民國電腦技能基金會 這樣論述：

　　本書為「企業電子化人才能力鑑定(EEC)」之「企業電子化社群行銷管理師」指定用書。    　　符合「企業電子化社群行銷管理師」之技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。  　　●最實戰的專業書籍：由上千次社群操作經驗；國內外經典案例觀念，號稱社群鬼才的作者所淬鍊而生。    　　●最完整的社群養成：社群行銷360度全方位培養：從趨勢、經營、內容、活動、平台、商務、媒體、數據、創意、分析到優化之傳播能力養成。    　　●最通盤的專業知識：社群行銷通盤操作專業培育：社群經營、平台維護、危機管理、網紅合作、媒體投放、社群商務、社群廣告、社群數據等關鍵know how。    　　●最上手的入

門教學：若您沒有「數位/社群-操作經驗」：您可以站在前人的肩膀上，學習仿效並加快成長的速度，為您所負責的品牌，創造社群佳績。    　　●最打底的補修秘笈：若您有「數位/社群-操作經驗」：更可從國內外優秀數位團隊的理論/觀念，檢視過去行銷專案，奠基未來行銷發想與執行的紮根基礎。    強力推薦    　　網路趨勢觀察家、第一代部落客 Mr.6 劉威麟 

社群網路分析在搜尋資訊類跨領域人才之方法-以GitHub為例

為了解決社群網路分析的問題，作者吳培瑞 這樣論述：

本研究以資訊軟體社群網路平台GitHub為例，透過Python程式語言以及GitHub平台提供的程式API，搜尋多個不同的資訊領域關鍵字，條列GitHub平台上相關的領域倉庫，再擷取每個領域倉庫中的程式貢獻者，綜合社群網路分析方法，例如：點度中心度(Degree Centrality)、中介中心度(Betweenness Centrality)、PageRank等演算法，為程式貢獻者進行排名。由於跨不同領域倉庫以及跨相同領域倉庫的貢獻者其中介中心度都較其他貢獻者高，搭配PageRank的排序，進而從排名中找出跨不同領域倉庫之人才。本研究著重於跨領域人才，與其他著重於單一領域人才上，其差異在於

需要同時參酌點度中心度、中介中心度以及PageRank的相關係數來進行排序。從實驗結果的綜合指標觀察，可有效於排名中搜尋跨不同領域倉庫之人才。本研究結果共有ReadmeCritic、ShyamW and Pietern三位同時為Java以及Python兩個不同領域的程式貢獻者。關鍵詞：社群網路、跨領域人才、點度中心度、中介中心度、GitHub、PageRank。