          媒体大数据挖掘培训

第一讲 绪论

1.3 数据挖掘技术与应用场景

1.2 融媒体时代下的媒体数据特性

1.4 数据新闻的理解与发展

1.1 大数据的概念及发展趋势

第二讲 数据获取

2.7 Gooseeker数据爬取案例-爬虫规则的制作

2.5 API的基础介绍与原理1

2.6 API的基础介绍与原理2

2.9 python数据爬取案例-api的使用

2.2 HTML基础与正则表达式基础

2.3 Gooseeker-数据爬取软件基础介绍

2.10 python数据爬取案例-模拟浏览器

2.1 数据爬取的基础知识

2.4 Python-数据爬取程序基础介绍

2.8 python数据爬取案例-爬虫规则的编写

第三讲：文本分析：内容的挖掘

3.6 中文停用词过滤的案例实战

3.3 初识中文分词

3.7 中文词频统计的案例实战

3.1 文本分析的概念与分词

3.5 中文关键词提取的方法与案例实战

3.4 中文分词的案例实战

3.8 中文命名实体的方法与案例实战

3.2 KNIME中的英文分词案例

第四讲：网络分析：关系的挖掘

4.8 网络传播结构的构建方法

4.9 网络传播结构的解读

4.2 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

4.5 社会网络分析

4.6 社交网络传播

4.4 网络的基本概念与特征量

4.7 社交网络营销

4.1 初识网络分析

第五讲：数据挖掘

5.5 文本挖掘案例:新闻聚类

5.1 数据挖掘的基础理论与价值

5.7 推荐系统的基本介绍

5.3 数据挖掘应用于商业主要技术

5.6 文本挖掘案例:图书评论的情感分类

5.4 数据挖掘案例-modeler软件的使用与操作

5.2 数据挖掘的基本概念与方法

5.8 基于深度学习的海报推荐系统

第六讲：大数据可视化

6.5 不同数据类型的可视化技术

6.4 数据挖掘与可视化

6.8 可视化案例分析一：个性化词云制作

6.12 可视化案例分析四：Excel高级应用2

6.2 可视化技术概述

6.6 数据新闻可视化

6.7 媒体大数据可视化

6.11 可视化案例分析四：Excel高级应用1

6.10 可视化案例分析三：Echart可视化技术

6.3 可视化技术分类

6.1 初识大数据可视化

6.9 可视化案例分析二：网络爬虫技术

6.13 可视化案例分析四：Tableau可视化技术