A apărut ediția tipărită a cărții ”Analitica rețelelor sociale”

Analitica rețelelor sociale

A apărut ediția tipărită a cărții ”Analitica rețelelor sociale”

Format B5, 250 x 176 x 9 mm, 341 g, 176 pagini. Preț: 44,99 lei
https://www.telework.ro/ro/e-books/analitica-retelelor-sociale/

Analitica rețelelor sociale este un domeniu nou și emergent, pregătit pentru a permite companiilor să își îmbunătățească inițiativele de gestionare a performanței în diferite funcții de afaceri. Indiferent dacă este vorba de măsurarea eficienței campaniilor promoționale, colectarea de informații despre nevoile și preferințele clienților, discernerea percepțiilor mărcii, obținerea de feedback cu privire la performanța produsului sau pentru a capta date despre tendințele pieței, analitica social media are potențialul de a furniza informații utile diferitelor linii de afaceri precum marketing și vânzări, relații cu clienții, relații publice și dezvoltarea de produse.
Analitica rețelelor sociale se încadrează în știința socială computațională, combinînd practici care răspund la întrebări precum „Cine? Ce? Unde? Când? De ce? și Cum?” folosind tehnici cantitative (statistici computaționale, învățarea automată, etc.) și așa-numitele megadate (big data) pentru extragerea datelor și modelarea prin simulare.
Analitica rețelelor sociale oferă o sursă bogată de provocări de cercetare socială, politică, economică și academică pentru oamenii din științe sociale, informaticieni, companii și organismele de finanțare.

CUPRINS

1. Analitica
– Analitica vs. analiză
– Aplicații
– – Optimizarea marketingului
– – Analitica oamenilor
– – Analitica portofoliului
– – Analitica riscurilor
– – Analitica digitală
– – Analitica de securitate
– – Analitica software
– Provocări
– Riscuri
– 1.1. Analitica comportamentală
– – Exemple și aplicații din lumea reală
– – Tipuri
– – Componente
– 1.2. Analitica predictivă
– – Definiție
– – Procesul de analitica predictivă
– – Tipuri
– – – Modele predictive
– – – Modele descriptive
– – – Modele de decizie
– – Aplicații
– – – Managementul relațiilor cu clienții analitic (CRM)
– – – Protecția copilului
– – – Sisteme de suport decizional clinic
– – – Analiticile colecțiilor
– – – Vânzări încrucișate
– – – Retenția clienților
– – – Marketing direct
– – – Detectarea fraudelor
– – – Prezicerea rezultatelor deciziilor legale
– – – Previziuni privind portofoliul, produsele sau economia
– – – Managementul riscului de proiect
– – – Acceptanța (Underwriting)
– – Tehnologia și influențele big data
– – Tehnici analitice
– – – Tehnici de regresie
– – – – Model de regresie liniară
– – – – Modele de alegere discretă
– – – – Regresie logistică
– – – – Regresie logistică multinomială
– – – – Regresie probit
– – – – Logit versus probit
– – – – Modele pentru serii de timp
– – – – Analiza supraviețuirii sau a duratei
– – – – Arborele de clasificare și regresie (CART)
– – – – Funcții spline adaptive de regresie multivariate
– – – Tehnici de învățare automată
– – – – Rețele neuronale
– – – – Perceptron multistrat (MLP)
– – – – Funcții radiale de bază
– – – – Mașini cu vectori de suport
– – – – Bayesiene naive
– – – – Vecinul k-cel mai apropiat
– – – – Modelarea predictivă geospațială
– – Instrumente
– – – PMML
– – Critici
– 1.3. Analitica prescriptivă
– – Istorie
– 1.4. Analitica de afaceri
– – Exemple de aplicații
– – Tipuri de analize
– – Domenii de bază în cadrul analiticilor
– – Istorie
– – Provocări
– – Competitivitatea
– 1.5. Analitica software
– – Istorie
– – Furnizori de analitica software
– 1.6. Analitica încorporată
– – Definiție
– – Istorie
– – Instrumente
– Referințe
2. Aplicații conexe
– 2.1. Big Data
– – Definiție
– – Caracteristici
– – Clasificarea datelor mari
– – Arhitectura
– – Tehnologii
– – Oportunități
– – Provocări
– – Critici
– – – Criticile paradigmei Big Data
– – – Criticile modelului „V”
– – – Criticile de noutate
– – – Criticile execuției Big Data
– 2.2. Analitica Big Data pentru securitate
– – Detectarea anomaliilor
– – Blocarea serviciului
– – Detectarea fraudelor
– – Rețele bot
– – Referințe
– 2.3. Mineritul datelor
– – Etimologie
– – Fundal
– – Proces
– – – Pre-procesare
– – – Mineritul datelor
– – – Validarea rezultatelor
– – – Cercetare
– – Standarde
– – – Utilizări notabile
– – Preocupări privind confidențialitatea și etica
– – – Situația din Europa
– – – Situația în Statele Unite
– – Legea drepturilor de autor
– – – Situația în Europa
– – – Situația în Statele Unite
– – Software
– – – Software și aplicații gratuite pentru mineritul datelor cu sursă deschisă
– – – Software și aplicații proprietare de minerit a datelor
– – – Sondaje de piață
– – Referințe
– 2.4. Business Intelligence
– – Componente
– – Istorie
– – Depozitarea datelor (data warehouse)
– – Comparație cu inteligența competitivă (competitive intelligence)
– – Comparație cu analitica de afaceri (business analytics)
– – Aplicații într-o întreprindere
– – Prioritizarea proiectelor
– – Factorii de succes ai implementării
– – Sponsorizare de afaceri
– – Nevoi de afaceri
– – Cantitatea și calitatea datelor disponibile
– – Aspecte legate de utilizatori
– – Portaluri BI
– – Piața de desfacere
– – Specifice industriei
– – Date semi-structurate sau nestructurate
– – Date nestructurate vs. semi-structurate
– – Probleme cu datele semi-structurate sau nestructurate
– – Utilizarea metadatelor
– – Viitorul
– 2.5. Informații competitive
– – Dezvoltare istorică
– – Tendințe recente
– – Domenii similare
– – Etica
– – Externalizarea
3. Analitica social media
– Fundație conceptuală
– – De la social media la analitica social media
– – Definirea funcțională a analiticii social media
– 3.1. Procesul analitica
– – Identificarea datelor
– – Analiza datelor
– – Interpretarea informațiilor
– 3.2. Utilizarea analiticii în practică
– – 3.2.1. Analitica în business intelligence
– – – Impactul asupra business intelligence
– – 3.2.2. Analitica în politica internațională
– – – Alegerile prezidențiale din Statele Unite ale Americii din 2016
– – – Controversele privind alegerile prezidențiale din Statele Unite ale Americii din 2020
– – – Brexit
– – Referințe
– – Bibliografie
4. Tehnici, instrumente și platforme
– 4.1. Introducere
– – 4.1.1 Terminologie
– – 4.1.2 Provocări în cercetare
– – 4.1.3 Cercetare și aplicații în rețelele sociale
– – 4.1.4 Prezentare generală a social media
– 4.2 Metodologia și critica social media
– – 4.2.1 Metodologie
– – – 4.2.1.1 Date
– – – 4.2.1.2 Analitica
– – – 4.2.1.3 Facilități
– – – 4.2.2 Critica
– – – – 4.2.2.1 Date
– – – 4.2.2.2 Analitica
– – – 4.2.2.3 Facilități
– 4.3 Date din rețelele sociale
– – 4.3.1 Tipuri de date
– – 4.3.2 Formate de date text
– 4.4 Furnizori de rețele sociale
– – 4.4.1 Baze de date open-source
– – Referințe
– – 4.4.2 Accesul la date prin instrumente
– – – 4.4.2.1 Surse liber accesibile
– – – – 4.4.2.2 Surse comerciale
– – 4.4.3 Accesul la fluxul de date prin intermediul API-urilor
– – – 4.4.3.1 Media Wiki
– – Referințe
– – – 4.4.3.2 Media rețelelor sociale
– – – – 4.4.3.2.1 Twitter
– – – – 4.4.3.2.2 Facebook
– – – 4.4.3.3 Fluxuri RSS
– – – 4.4.3.4 Bloguri, grupuri de știri și servicii de chat
– – – 4.4.3.5 Fluxuri de știri
– – – 4.4.3.6 Fluxuri geospațiale
– 4.5 Curățarea, etichetarea și stocarea textului
– – 4.5.1 Curățirea datelor
– – 4.5.2 Etichetarea datelor nestructurate
– – 4.5.3 Stocarea datelor
– – – Instrumente și baze de date Apache (noSQL).
– – – Software Apache open-source
– 4.6 Tehnici de analitica rețelelor sociale
– – 4.6.1 Tehnici de știință computațională
– – – 4.6.1.1 Procesarea fluxului
– – 4.6.2 Analiza sentimentelor
– – – 4.6.2.1 Clasificarea sentimentelor
– – – 4.6.2.2 Metode de învățare supravegheată
– – – – 4.6.2.2.1 Clasificator bayesian naiv
– 4.7 Instrumente în analitica rețelelor sociale
– – 4.7.1 Instrumente de programare științifice
– – 4.7.2 Truse de instrumente pentru afaceri
– – 4.7.3 Instrumente de monitorizare a rețelelor sociale
– – 4.7.4 Instrumente de analiză a textului
– – 4.7.5 Instrumente de vizualizare a datelor
– – 4.7.6 Studiu de caz: SAS Statistical Analysis System
– 4.8 Platforme de analitica rețelelor sociale
– – 4.8.1 Platforme de știri
– – 4.8.2 Platforme media de rețele sociale
– – 4.8.3 Studiu de caz: Thomson Reuters News Analytics
– 4.9 Mediu de calcul experimental pentru rețelele sociale
– – 4.9.1 Date
– – 4.9.2 Analitica
– – 4.9.3 Arhitectura sistemului
– – 4.9.4 Componentele platformei
– Concluzii
– Referințe
5. Analitica Twitter
– 5.1. Abordările existente
– 5.2. Un cadru analitic vizual pentru înțelegerea datelor Twitter
– 5.3. Colectarea de date
– – Captarea datelor determinate semantic (căutări de cuvinte cheie la interogare)
– – Captarea datelor determinate de utilizator (urmărirea utilizatorului)
– 5.4. Analiza datelor
– – Analiza temporală (pe bază de evenimente)
– – Analiza corpus (pe baza de subiecte)
– Note
– Referințe
Despre autor
– Nicolae Sfetcu
– – Contact
Editura
– MultiMedia Publishing

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *