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全球最大的鞋类销售B2C网站美国Zappos公司发现越来越多的人在Facebook、twitter等社交网络上谈论它的产品和服务,这家以向客户传递“哇”（超越顾客期望的惊喜）为己任的公司迫切需要倾听来自社交媒体的声音,却面临一个难题一一客户互动所产生的数据量是如此庞大：正常的一天包括110万个社交网站互动、400个实时聊天、超过6000个电话.
去年11月到圣诞节期间,Zappos尝试使用了SAS公司（全球老牌商业分析软件与服务供应商）的一项服务,通过软件的分析快速的处理来自社交网络上海量、晦涩且复杂的评论,从而了解到人们对Zappos到底是正面评论多还是负面评论多；在负面评论中,主要问题是来自于退换货还是其他什么方面的服务.根据这些结果,.Zappos每天都能寻找相应的部门及时处理以上的问题.
对社交媒体的数据分析正在成为一个大生意.无数的企业希望通过对来自,Facebook、Twitter、YouTube、论坛、博客等社交媒体会话数据进行归档和分析,了解社交网络上客户目前正在谈论的话题,这些话题背后隐藏的好恶情绪,以及对其业务的潜在影响,获知粉丝们对公司营销或其他活动的评价,进而塑造公司的营销策略.据SAS文本分析团队研发总监杨旭透露,SAS的社交媒体分析服务已经吸引了全球80多家客户,目前SAS已开始对新浪微博的数据进行抓取,预备进军国内的社交媒体市场.
互联网巨头们也对社交媒体的数据分析业务谋划已久.2010年,IBM推出了一款新社交媒体监测工具,据称能“测算出消费者的情绪”.而社交媒体本身也不甘示弱.Twitter收购了社交媒体数据分析创业公司BackType,该公司推出的BackTweets分析工具能够帮助出版公司分析其Twitter消息及内容的影响范围和人群,以及Twitter消息是如何转化为网页流量、销售额及其他关键业绩指标的.2010年8月,Facebook耗资1000万美元购得新兴内容服务提供商ChaiLabs,布局数据服务.
然而,对社交媒体上汹涌澎湃的数据进行分析并非易事.与传统意义上的数据挖掘分析的不同之处在于,社交网络的会话零乱而没有条理,包含巨大的数据噪音.“人们在网络上使用网络语言、新词汇、笑脸、各种符号,比如人们说我爱你,他们会写LOOOOO等写一百多个0加上VE.”杨旭说.为此SAS建立一个庞大的网络词汇表,并不断更新,以理解网络上层出不穷的表达方式.
在杨旭看来,在帮助公司客户采集来自社交网络的数据之后的第一步,就是要清理噪音数据,找出客户感兴趣的数据：比如汽车厂商希望了解人们对这款新车的评价,就需要把“人们开着这辆车去哪玩了”这样的数据过滤掉；第二步,把所有的数据归入分类器,比如针对汽车厂商关注的论文范文、油耗、品牌等信息进行分类；然后,还要进行更细致的甄选,人们的评论里,所使用的词在情感上属于什么级别、这段评论是否还涉及到其他品牌的比较等等.
最复杂的是最后一步——对所有的评论进行甄别.由于人们的情感表达方式很复杂,正面评价和负面评价的确定需要考虑上下文的关联.杨旭举了一个例子,比如有用户评价“我买了iPhone,使用体验完全不一样”,虽然没有一个“好”字,但是这是一个正面评价；比如“我妈妈觉得这个产品好,我觉得不好”,那么这是两个人不同的正负评价,需要分别处理.
社交数据分析:社交媒体数据 Social Media Metrics
总结：本论文可用于社交数据论文范文参考下载，社交数据相关论文写作参考研究。
社交数据分析引用文献:
[1] 数据的清理数据的查重和匹配
[2] 大数据营销学论文选题 大数据营销专业论文题目怎么拟
[3] 数据挖掘博士论文题目范文 数据挖掘博士论文题目如何定
