新鮮出爐“網絡挖掘”全新Python視頻教程，數據工作者必看

如果你有幾年數據分析經驗，或是掌握一定的統計算法/機器學習技能，為了個人能力更好的提升，建議你最好掌握“網絡挖掘”。

但不少人對“網絡挖掘”所知甚少，到底什么是網絡挖掘呢？

網絡型數據挖掘（簡稱網絡挖掘）是一項主流的、重要的數據挖掘技術，常見的如社交網絡、購物網絡、金融網絡等網絡類型在生活中無處不在，做好網絡挖掘可在用戶畫像、推薦系統、搜索引擎金融風險評估、知識圖譜、城市交通優化方面產生極大作用。

不同于一般意義的數據挖掘通過算法模型（比如常用的回歸、分類、聚類模型）進行描述/預測，網絡挖掘則給出了新的解決方式：通過將數據 / 問題 抽象為網絡模型，來幫助我們更好地進行數據分析 / 數據挖掘。

網絡挖掘在基本的描述性統計方面又更進了一步，從某種程度上可以發現很多我們做一般的描述性分析所得不到的深刻洞見。

很多業務用一般的數據挖掘方法效果不佳的，加入網絡模型之后，卻能大幅提升?？梢哉f網絡挖掘的應用舞臺無限寬廣......

舉例：

網頁排序

比如 谷歌的 PageRank，本身也是在構建龐大的網頁網絡模型的基礎上（網頁為節點，超鏈為邊），通過計算不同網頁的中心度（權重），來對網頁進行排序，從而實現更加精準的搜索和推薦。

推薦系統

傳統的協同過濾算法的基本思想是，將與目標用戶選擇相似性度較高的用戶喜歡的商品，推薦給目標用戶。而網絡模型的加入（比如好友網絡、商品網絡），很大程度上 解決多樣性問題、冷啟動問題、社會推薦問題，從而提升某些場景下的推薦精度。

社交網絡分析

社交網絡天然適合構建網絡模型進行分析，比如 信息的傳播預測、影響力分析、社交組群、好友推薦、用戶畫像等，單獨拿出來看個體，和其他的個體拿出來看，發現一些不一樣的東西。從某種程度說，社交網絡分析是建立在網絡模型分析的基礎之上。

網絡挖掘其實是強化了數據分析/挖掘的技能，以一種全新的視角，探索更為全面、宏觀的網絡知識，以及個體之間的關系。網絡挖掘可以說非常硬核了，如果你熟悉掌握網絡模型的構建，可以獲得：

• 其他的分析方法得不到的深刻洞見，并以此指導實際業務中的決策；
• 能夠通過網絡挖掘去構建商業模型，比如 社交推薦與消息傳播模型、商品推薦系統、金融風控模型等，這才是數據真正產生價值的地方；
• 在很多細分領域工作中，你將獲得更多加分。

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