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题名/责任者:

社交网站的数据挖掘与分析/(美) Matthew A. Russell, Mikhail Klassen著 苏统华, 郭勇, 潘巍译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.2

ISBN及定价:

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

载体形态项:

334页:图;24cm

统一题名:

Mining the social Web: data mining facebook, Twitter, LinkedIn, 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

出版发行附注:

O'Reilly Media, Inc.授权

相关题名附注:

英文原题名取自于封面

责任者附注:

责任者Russell规范汉译姓：罗素；责任者Klassen规范汉译姓：克拉森

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。

使用对象附注:

本书适合从事社交网站数据挖掘工作的数据科学家、分析师和程序员。

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