12、利用社交大数据和机器学习进行预测分析

利用社交大数据和机器学习进行预测分析

在当今数字化时代，日常业务运营产生的数据在质量和数量上都在不断增长，同时相关的社交数据也在持续涌入。这使得传统的统计方法难以应对如此庞大的数据洪流，因此需要设计和开发先进复杂的分析方法，以从这些数据中获取对商业领域有价值的见解。

1. 背景与需求

社交大数据（SBD）的丰富性为企业提供了充分利用可用信息来增加收入的机会。企业需要对各种社交数据集进行捕获、加载、存储、处理、分析、转换、解释和可视化，以开发特定于应用领域的有意义见解。在设计有效的营销策略时，企业会采用先进的社交数据分析方法，并利用在线社交服务的交互性。为了与客户建立互动，企业使用多种现代通信方式吸引客户和访客到其在线社交平台。因此，企业有必要分析客户的社交内容，并根据客户的兴趣主题等将其分类，以便向正确的类别传递正确的信息。

然而，现有的主题提取、建模和分类方法存在一些局限性。例如，基于统计词袋技术（如潜在狄利克雷分配，LDA）的方法，其指定的主题数量是固定的，且在分析前需要已知；这些模型挖掘的主题没有考虑时间因素；它们是单语言主题模型，无法区分同一语言的习语；并且难以从短文本（如推文）中推断高级主题。

2. 预测建模框架

构建一个有效的框架来分析和挖掘社交大数据的价值并非易事，这是一个连贯的过程，需要仔细考虑每个步骤，以确保每个步骤的结果能为后续步骤提供支持。以下是社交大数据预测分析的通用框架：
1. SBD生成 ：此阶段，不同来源会生成异构类型的数据，形成大数据的多样性维度。这些数据主要以非结构化格式存在，如社交媒体流、网络博客、新闻机构报道、评论等。
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