陳俟伶　謝鵬

摘 要 本文是基于數(shù)據(jù)挖掘的微信公眾號(hào)關(guān)注趨勢分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠在海量的數(shù)據(jù)信息中搜尋出更加有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的價(jià)值。微信公眾平臺(tái)是微信旗下推出進(jìn)行信息推送與接收的平臺(tái)，是自媒體時(shí)代的產(chǎn)物，依靠著微信這個(gè)大平臺(tái)展示出了良好的傳播效果，其傳播路徑和方式與以前的媒體形式有所不同。利用數(shù)據(jù)分析工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示，對(duì)產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行分析。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)時(shí)代 數(shù)據(jù)挖掘 微信公眾號(hào)

中圖分類號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0緒論

（1）數(shù)據(jù)挖掘的意義。

在這個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，每個(gè)人都可以被稱為是生產(chǎn)者或是傳播者，因此很多互聯(lián)網(wǎng)信息中都帶有這關(guān)于潛在消費(fèi)者的信息，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘利用，就能夠更加清楚的得知這些潛在客戶的真實(shí)需求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有比較復(fù)雜的特征，無論是應(yīng)用對(duì)象還是應(yīng)用過程，都涉及到大量因素。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特殊性，所以最終得到的結(jié)果也是存在特殊性質(zhì)的信息。

（2）數(shù)據(jù)挖掘的包含方面。

數(shù)據(jù)挖掘一般包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、后處理這三個(gè)方面。

預(yù)處理的存在是為了提前將一些無用的數(shù)據(jù)剔除出去，這些“廢物”的存在很可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)模型計(jì)算的失敗，所以說數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中不可缺失的一部分，雖然這部分會(huì)占據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的大部分時(shí)間，但還是值得我們認(rèn)真去完成。當(dāng)我們完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，接下來的數(shù)據(jù)挖掘和后處理就變得簡單很多，只需要將特定的數(shù)據(jù)放到特定的模型中去計(jì)算，將最合適的移交給后處理。

1算法介紹

1.1數(shù)據(jù)挖掘的算法

1.1.1經(jīng)典算法

在如今的國際上認(rèn)同的算法有：

C2.5算法;Apriori算法;PageRank算法;AdaBoost算法;KNN算法;CART算法;SVM算法;EM算法;K-Means算法;NaiveBayes算法。

1.1.2算法舉例

（1）聚類：K均值（Kmeans）、最近鄰算法（KNN）、期望最大值算法（EM）、隱含狄利克雷分布（LDA）。

（2）分類：支持向量機(jī)（SVM）、邏輯回歸（LR）、梯度下降樹（GBDT）、隨機(jī)森林（RF）、樸素貝葉斯（NB）、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM（Long Short-Term Memory）。

（3）回歸：普通最小二乘回歸（OLS）、梯度下降樹（GBDT）。

（4）降維：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、LDA。

（5）時(shí)間序列：自回歸模型（AR）、滑動(dòng)平均模型（MA）、自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）。

①Adaboost。Adaboost是將不同的幾個(gè)弱的分類器相互結(jié)合在一起成強(qiáng)分類器算法然后來加快算法的速度。

②PageRank。PageRank的核心最主要的思想是在從一些優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)頁基礎(chǔ)上鏈接過來的網(wǎng)頁，所以還是優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁的回歸關(guān)系，來判定所有網(wǎng)頁的重要性。

1.2微信公眾號(hào)數(shù)據(jù)的獲取

1.2.1爬蟲抓取數(shù)據(jù)

微信在數(shù)據(jù)方面來說是一個(gè)比較封閉的一個(gè)平臺(tái)，首先從微信的客戶端入手，然后通過抓包來進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析請(qǐng)求，再者使用 Fiddler、Charles 代理工具來進(jìn)行抓包分析請(qǐng)求的構(gòu)造原理，然后 Requests 等網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的板塊來模擬微信向服務(wù)器發(fā)出請(qǐng)求從而獲得響應(yīng)式數(shù)據(jù)，接著把抓出來的數(shù)據(jù)過濾和清潔，最后就可以用 Pandas 來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析然后就可視化展示出來了。

1.2.2數(shù)據(jù)挖掘的流程

（1）數(shù)據(jù)集選擇。一般來說數(shù)據(jù)集就是可獲得或者已存在的 （在網(wǎng)上過濾抓取需要的數(shù)據(jù)或者訪問網(wǎng)上的一些資料庫和使用軟件進(jìn)行主動(dòng)收集的數(shù)據(jù)等）。數(shù)據(jù)集的選擇對(duì)數(shù)據(jù)挖掘起著非常至關(guān)重要的作用。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。在數(shù)據(jù)集選取了后，接著就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，這樣可以讓數(shù)據(jù)可以被我們使用。數(shù)據(jù)預(yù)處理大大的提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

①數(shù)據(jù)清理。首先不看元祖，然后主動(dòng)填寫缺失的值，使用屬性的中心度量的填充，給定同一類所有樣本的屬性均值或中位數(shù)填充，最可能的值填充。

②數(shù)據(jù)集成。實(shí)體識(shí)別，冗余和相關(guān)分析（卡方檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)，協(xié)方差等，用spss比較方便）。

③數(shù)據(jù)歸約。維規(guī)約（小波變換和主成分分析，最常用），數(shù)量規(guī)約（較小的數(shù)據(jù)替代原始數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)壓縮（有損無損兩種，尤其對(duì)于圖像視頻等多媒體常用）。

（3）數(shù)據(jù)分析算法。最經(jīng)典的莫過于頻繁模式挖掘了，對(duì)象為事物出現(xiàn)的次數(shù)。如著名的啤酒尿布。其中最典型的算法為Apriori算法，包括連接和剪枝。其中有置信度，支持度，頻繁項(xiàng)集最小置信度閾值等重要概念，到相關(guān)分析中還有提升度，全置信度，Kulczy和余弦等判斷標(biāo)準(zhǔn)和零不變度量考慮。

2結(jié)論

通過對(duì)微信公眾號(hào)推送內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以編輯與自己企業(yè)文化相關(guān)的內(nèi)容發(fā)布到微信公眾號(hào)上，同時(shí)也要滿足用戶的需求，推送用戶喜歡的內(nèi)容，正確認(rèn)識(shí)用戶的需求，以恰當(dāng)?shù)姆绞秸归_工作，結(jié)合讀者的需求為其推送更有價(jià)值的文章。同時(shí)從根本上提高微信公眾號(hào)的專業(yè)性，以此發(fā)揮微信公眾號(hào)的作用。

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