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题名/责任者:

社交网站的数据挖掘与分析/(美) 马修·A.罗素, (美) 米哈伊尔·克拉森著 苏统华, 郭勇, 潘巍译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-67404-7/CNY119.00

载体形态项:

334页;24cm

统一题名:

Mining the social web: data mining facebook，twitter, linkedln, instagram, GitHub，and more

丛编项:

O’Reilly精品图书系列

个人责任者:

罗素 (Russell, Matthew A.) 著

个人责任者:

克拉森 (Klassen, Mikhail) 著

个人次要责任者:

苏统华 译

个人次要责任者:

郭勇 译

个人次要责任者:

潘巍 译

学科主题:

数据采集

中图法分类号:

TP274

版本附注:

据原书第3版译出

版本附注:

英文原版的翻译得到O’Reilly,Inc.授权

相关题名附注:

原文题名取自封面

提要文摘附注:

本书指导你挖掘隐藏在Twitter、Facebook、LinkedIn、Instagram和GitHub等流行社交网站上的丰富数据。通过这本畅销指南，数据科学家、分析师和程序员将学习如何在Jupyter Notebook或者Docker容器中使用Python代码分析社交媒体中的真知灼见——哪些人正在通过社交媒体进行联系？他们正在谈论什么？他们目前身在何处？在本书的第一部分，每一章都聚焦社交网站生态的某个具体方面，囊括了各大主流社交网站，也包括了网页、博客和订阅源、邮箱、GitHub以及新增加的Instagram的内容。第二部分提供了实用指南，其中包含超过20个供挖掘Twitter数据之用的简短代码解决方案。

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