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所谓中心性，是指某个个体在社会（网络）中的重要性。中心性程度高的个体，就是那些广泛与其他参与者连接或者发生关系的参与者。在一个单位或一个团体中，与其他同事有广泛交流或联系的人，其重要程度要高于那些与其他同事联系较少的人，也就是前者的中心性程度高于后者的中心性程度。
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关于社会网络分析方法的深入介绍和探讨，有兴趣的读者可以参考S.Wasserman和K.Raust的专著《Social Network Analysis》。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497690]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 13.5.2 基于序列的关联分析
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基于序列的关联分析（Sequence Analysis）又称序列分析，这种分析方法是在关联分析（Association Analysis）的基础上，进一步考虑了关联品之间的先后顺序，即只分析先后顺序中的关联关系。
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本书2.3.4节专门讲解了关联规则，即关联分析，其中举例说明了在所有顾客中，有10%的顾客购买了婴儿尿不湿和啤酒，而在所有购买了婴儿尿不湿的顾客中，有70%的人还购买了啤酒。将这个例子称为关联分析，是因为其中并没有考虑到啤酒和尿布购买的先后顺序，可能有的顾客先买啤酒，然后再买尿布；也有的顾客先买尿布，然后再买啤酒。无论先后顺序如何，他们都是符合关联分析数据要求的。而所谓的序列分析，是要考虑两者的先后顺序的，要么关注先购买尿布，后购买啤酒的关联关系；要么关注先购买啤酒，后购买尿布的关联关系。从这个简单的例子可以看出，序列分析是基于关联分析的，只是增加了考虑问题的维度，即事物的先后顺序，但是其分析过程和计算过程是基本一致的。
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本书3.11.2节给出了有关关联分析的详细分析算法，有兴趣的读者可以进行参考。
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对于序列分析，因为考虑了事物关联关系的先后顺序，所以与互联网中网页流转的先后顺序分析有很大的相似性，可以加以借鉴，它也成为网络路径分析中的一种重要分析方法。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497691]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 13.5.3 最朴素的遍历方法
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之所以称这类方法最朴素，是因为它最直观、最直接、最容易让人理解。根据遍历的思想，把某个页面（或某类页面）的所有来源以及相应的流量大小整理出来，同时把浏览该页面（或该类页面）后的下一个页面的所有去向和相应的流量整理出来，就是一个常见的、通过典型的遍历方法进行的路径分析。在企业的数据化运营实践中，根据具体的业务场景，基于遍历方法的路径分析可以有不同的表现形式，比如来源去向分析、主要路径分析等，如图13-3和图13-4所示，因考虑到企业商业隐私，对各图片中的大部分数据做了处理。
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图13-3所示的是某页面的来源去向分析：针对代号为F291的行业频道页面，在某个分析时段，有53.15%的UV是用户直接打开或者未知来源，有*%的UV是用户来自百度；在浏览了代号为F291的行业频道页面后，有32.43%的用户直接离开等。
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图13-3 某页面的来源去向分析
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图13-4所示的是对某页面的用户的主要路径分析方法，从中可以看出，浏览了代号B281，即“供应搜索”页面的用户，有*%会进入普通供应页面，有*%会进入P4P普通页面等信息。
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图13-4 某页面的用户主要路径分析
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图13-5是Google Analysis（GA）提供的一个用户路径分析显示，其基本思路还是遍历的思路。GA是google公司推出的一个网站分析工具，关于GA的详细信息，可以登录网址：http://www.google.com/analytics/进行查阅。
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图13-5 GA工具所分析的某网站用户路径分析图
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