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本書從社交網絡對企業管理決策帶來的不確定性問題出發，研究企業面向社交網絡如何進行管理決策。以理論基礎、實際應用及方法工具為主線，重點闡述社交網絡在企業的客戶管理決策、市場管理決策、人力資源管理決策以及產品管理的應用模型、方法及具體案例。並對數據的採集和處理方法進行了闡述
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- 作者简介
- 内容简介
- 前言
- 目录
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第1章 绪论
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1.1 社交网络的概念
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1.2 社交网络对企业管理决策的影响
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1.3 企业社交网络
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1.4 本书的结构
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第2章 基于在线社交网络的客户终身价值决策
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2.1 引言
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2.2 基本概念
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2.2.1 客户终身价值定义
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2.2.2 终身价值计算公式
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2.2.3 CLV建模方法
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2.3 基于RFM模型的客户终身价值研究
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2.3.1 基于RFM模型的客户终身价值分析
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2.3.2 实证研究
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2.3.3 总结
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2.4 基于评论行为的客户购买次数预测
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2.4.1 Logit回归模型预测客户购买流失
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2.4.2 Pareto/NBD模型预测客户购买次数
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2.4.3 Pareto/NBD改进模型
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2.5 基于购买行为的客户评论次数预测
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2.5.1 Logit回归模型预测客户评论流失
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2.5.2 Pareto/NBD模型预测客户评论次数
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2.5.3 Pareto/NBD改进模型
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2.6 客户消费金额及终身价值研究
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2.6.1 Gamma-Gamma模型
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2.6.2 实证研究
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2.7 客户终身价值研究
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2.7.1 模型构建
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2.7.2 相关性检验
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2.7.3 实证研究
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2.8 本章总结
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2.8.1 主要贡献
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2.8.2 研究不足
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2.8.3 未来研究方向
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第3章 基于企业社交网络的员工潜力研究
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3.1 员工潜力相关概念、模型及测试方法
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3.1.1 员工潜力概念
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3.1.2 员工潜力的冰山模型
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3.1.3 员工潜力的传统测量方法
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3.2 基于社交网络分析的员工潜力模型构建
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3.2.1 潜力员工评价标准
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3.2.2 基于企业社交网络的员工潜力定义及评价指标
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3.2.3 指标体系的建立
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3.2.4 各评价指标的含义及量化
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3.3 评估指标权重的确定
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3.3.1 问卷调查
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3.3.2 专家评分
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3.3.3 员工访谈
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3.3.4 权重确定
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3.4 数据处理及模型验证
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3.4.1 数据来源
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3.4.2 数据收集及调研
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3.5 数据描述与处理
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3.5.1 社交网络数据
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3.5.2 员工特征数据
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3.5.3 员工潜力值数据
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3.6 变量定义
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3.6.1 员工绩效
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3.6.2 员工离职
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3.7 员工潜力测量模型验证
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3.7.1 样本员工潜力值分布统计
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3.7.2 员工潜力测量模型验证
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3.8 人口统计学特征与员工潜力分析
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3.8.1 性别对员工潜力的影响
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3.8.2 年龄对员工潜力的影响
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3.8.3 学历对员工潜力的影响
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3.9 员工潜力相关性分析
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3.9.1 员工潜力与员工流失相关性分析
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3.9.2 员工潜力与员工绩效相关性分析
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3.10 结论及展望
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3.10.1 研究结论
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3.10.2 不足及展望
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第4章 面向企业社交网络的员工绩效研究
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4.1 社会资本及员工绩效的相关概念
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4.1.1 社会资本的概念
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4.1.2 社会资本的测量
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4.1.3 社会资本相关理论
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4.1.4 员工绩效的概念及相关理论
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4.1.5 员工流失的概念
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4.1.6 概念及基本理论研究述评
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4.2 企业社交网络价值创造机制研究
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4.2.1 企业社交网络与个人社会资本
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4.2.2 个人社会资本与员工绩效
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4.2.3 个人社会资本与员工流失
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4.2.4 企业社交网络价值创造机制概念模型
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4.3 数据来源与处理
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4.3.1 数据来源
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4.3.2 数据处理
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4.3.3 社交网络结构特征数据
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4.3.4 社会资本数据
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4.3.5 员工幸福感数据
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4.3.6 数据二次处理
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4.3.7 数据描述性统计
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4.4 利用STATA软件进行假设检验
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4.4.1 员工社交网络行为带来的社会资本累积
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4.4.2 员工流失模型
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4.4.3 员工绩效模型
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4.5 分层贝叶斯建模假设检验
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4.5.1 员工流失模型
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4.5.2 员工绩效模型
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4.5.3 两种方法的对比分析
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4.6 结论与展望
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4.6.1 结论
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4.6.2 研究局限及未来展望
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第5章 基于在线评论分析的产品创新管理决策
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5.1 相关术语界定
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5.2 在线评论文本处理
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5.2.1 数据爬取和去重去噪
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5.2.2 产品特征词库构建
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5.2.3 主题模型构建和情感分析
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5.2.4 模型性能测试结果
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5.3 在线评论有用性分析
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5.3.1 样本有用性人工标记
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5.3.2 评论样本选取
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5.3.3 问卷实施与结果分析
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5.4 评论有用性模型的自变量提取
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5.4.1 自变量体系的确定
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5.4.2 本文构建的评论有用性模型自变量体系
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5.4.3 自变量提取的智能化实现
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5.4.4 数据有用性处理实现的流程图
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5.5 有用性模型训练及预测
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5.5.1 有用性模型训练
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5.5.2 评论有用性预测
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5.6 需求权重分析与产品改进
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5.6.1 需求权重分析方法
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5.6.2 基于KANO模型的产品改进
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5.7 产品改进建议
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5.8 基于产品在线声誉测度的竞品分析
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5.8.1 在线声誉的概念
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5.8.2 在线声誉的测度
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5.8.3 产品在线声誉的测度
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第6章 在线社交网络的数据采集及处理
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6.1 社交网络数据采集方法
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6.1.1 社交网络数据采集的总体方法
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6.1.2 网络爬虫基本原理
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6.2 数据采集开源工具
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6.2.1 Gooseeker介绍
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6.2.2 Scrapy
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6.2.3 JSpider
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6.3 一种基于AJAX技术爬虫软件的实现
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6.3.1 AJAX网页技术的特点
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6.3.2 AJAX爬虫的技术难点及设计考虑
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6.3.3 基于AJAX爬虫系统的总体结构设计
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6.3.4 爬虫实现的具体流程
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6.3.5 动态网页数据采集案例
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6.4 采集后数据的存储
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6.4.1 分析HTML页面
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6.4.2 编写代码抽取信息
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6.5 原始数据的去重处理
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6.5.1 文本去重算法
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6.5.2 数据去重的实现步骤
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6.6 原始数据的去脏处理
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6.6.1 建立涉脏涉性词库
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6.6.2 去脏流程
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6.7 去除微博中的广告
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6.7.1 微博中广告格式分析
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6.7.2 去广告步骤
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6.8 文本数据的特征提取
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6.8.1 事件时间信息抽取
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6.8.2 事件后果信息抽取
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6.8.3 事件触发词及命名实体抽取
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- 参考文献
- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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