① 復雜網路 --- 社會網路分析
「社會網路」指的是社會成員及其相互關系的集合。社會網路中所說的「點」是各個社會成員，而社會網路中的「邊」指的是成員之間的各種社會關系。成員間的關系可以是有向的，也可以是無向的。同時，社會關系可以表現為多種形式，如人與人之間的朋友關系、上下級關系、科研合作關系等，組織成員之間的溝通關系，國家之間的貿易關系等。社會網路分析(Social Network Analysis)就是要對社會網路中行為者之間的關系進行量化研究，是社會網路理論中的一個具體工具。
因此，社會網路分析關注的焦點是關系和關系的模式，採用的方式和方法從概念上有別於傳統的統計分析和數據處理方法。
社會網路通常表達人類的個體通過各種關系連接起來，比如朋友、婚姻、商業等，這些連接宏觀上呈現出一定的模式。很早的時候，一些社會學家開始關注人們交往的模式。Ebel等進行了一個電子郵件版的小世界問題的實驗，完成了Kiel大學的5000個學生的112天電子郵件連接數據，節點為電子郵件地址，連接為消息的傳遞，得到帶指數截斷的冪律度分布，指數為r＝1．18。同時證明，該網路是小世界的，平均分隔為4．94。
社會網路分析，可以解決或可以嘗試解決下列問題：
「中心性」是社會網路分析的重點之一，用於分析個人或組織在其社會網路中具有怎樣的權力，或者說居於怎樣的中心地位，這一思想是社會網路分析者最早探討的內容之一。
點度中心度表示與該點直接相連的點的個數，無向圖為（n-1），有向圖為（入度，出度）。
個體的中心度(Centrality)測量個體處於網路中心的程度，反映了該點在網路中的重要性程度。網路中每個個體都有一個中心度，刻畫了個體特性。除了計算網路中個體的中心度外，還可以計算整個網路的集中趨勢(可簡稱為中心勢，Centralization)。網路中心勢刻畫的是整個網路中各個點的差異性程度，一個網路只有一個中心勢。
根據計算方法的不同，中心度和中心勢都可以分為3種：點度中心度／點度中心勢、中間中心度／中間中心勢、接近中心度／接近中心勢。
在一個社會網路中，如果一個個體與其他個體之間存在大量的直接聯系，那麼該個體就居於中心地位，在該網路中擁有較大的「權力」。在這種思想的指導下，網路中一個點的點度中心性就可以用網路中與該點之間有聯系的點的數目來衡量，這就是點度中心度。
網路中心勢指的是網路中點的集中趨勢，其計算依據如下步驟：首先找到圖中的最大點度中心度的數值，然後計算該值與任何其他點的中心度的差值，再計算這些「差值」的總和，最後用這個總和除以各個「差值」總和的最大可能值。
在網路中，如果一個個體位於許多其他兩個個體之間的路徑上，可以認為該個體居於重要地位，因為他具有控制其他兩個個體之間的交往能力，這種特性用中間中心度描述，它測量的是個體對資源控制的程度。一個個體在網路中占據這樣的位置越多，代表它具有很高的中間中心性，就有越多的個體需要通過它才能發生聯系。
中間中心勢定義為網路中 中間中心性最高的節點的中間中心性與其他節點的中間中心性的差距，用於分析網路整體結構。中間中心勢越高，表示該網路中的節點可能分為多個小團體，而且過於依賴某一個節點傳遞關系，說明該節點在網路中處於極其重要的地位。
接近中心性用來描述網路中的個體不受他人「控制」的能力。在計算接近中心度的時候，我們關注的是捷徑，而不是直接關系。如果一個點通過比較短的路徑與許多其他點相連，我們就說該點具有較高的接近中心性。
對一個社會網路來說，接近中心勢越高，表明網路中節點的差異性越大；反之，則表明網路中節點間的差異越小。
註：以上公式都是針對無向圖，如果是有向圖則根據定義相應修改公式即可
當網路中某些個體之間的關系特別緊密，以至於結合成一個次級團體時，這樣的團體在社會網路分析中被稱為凝聚子群。分析網路中存在多少個這樣的子群，子群內部成員之間關系的特點，子群之間關系特點，一個子群的成員與另一個子群成員之間的關系特點等就是凝聚子群分析。
由於凝聚子群成員之間的關系十分緊密，因此有的學者也將凝聚子群分析形象地稱為「小團體分析」或「社區現象」。
常用的社區檢測方法主要有如下幾種：
（1）基於圖分割的方法，如Kernighan-Lin演算法，譜平分法等；
（2）基於層次聚類的方法，如GN演算法、Newman快速演算法等；
（3）基於模塊度優化的方法，如貪婪演算法、模擬退火演算法、Memetic演算法、PSO演算法、進化多目標優化演算法等。
凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用來衡量一個大的網路中小團體現象是否十分嚴重，在分析組織管理等問題時非常有效。
最差的情形是大團體很散漫，核心小團體卻有高度內聚力。另外一種情況是，大團體中有許多內聚力很高的小團體，很可能就會出現小團體間相互斗爭的現象。凝聚子群密度的取值范圍為[-1，+1]。該值越向1靠近，意味著派系林立的程度越大；該值越接近-1，意味著派系林立的程度越小；該值越接近0，表明關系越趨向於隨機分布，未出現派系林立的情形。
E-I Index可以說是企業管理者的一個重要的危機指數。當一個企業的E-I Index過高時，就表示該企業中的小團體有可能結合緊密而開始圖謀小團體私利，從而傷害到整個企業的利益。其實E-I Index不僅僅可以應用到企業管理領域，也可以應用到其他領域，比如用來研究某一學科領域學者之間的關系。如果該網路存在凝聚子群，並且凝聚子群的密度較高，說明處於這個凝聚子群內部的這部分學者之間聯系緊密，在信息分享和科研合作方面交往頻繁，而處於子群外部的成員則不能得到足夠的信息和科研合作機會。從一定程度上來說，這種情況也是不利於該學科領域發展的。
核心-邊緣(Core-Periphery)結構分析的目的是研究社會網路中哪些節點處於核心地位，哪些節點處於邊緣地位。核心-邊緣結構分析具有較廣的應用性，可用於分析精英網路、論文引用關系網路以及組織關系網路等多種社會現象。
根據關系數據的類型(定類數據和定比數據)，核心—邊緣結構有不同的形式。定類數據和定比數據是統計學中的基本概念，一般來說，定類數據是用類別來表示的，通常用數字表示這些類別，但是這些數值不能用來進行數學計算；定比數據是用數值來表示的，可以用來進行數學計算。如果數據是定類數據，可以構建離散的核心-邊緣模型；如果數據是定比數據，可以構建連續的核心-邊緣模型。
離散的核心-邊緣模型，根據核心成員和邊緣成員之間關系的有無及緊密程度，又可分為3種：核心-邊緣全關聯模型、核心-邊緣局部關聯模型、核心-邊緣關系缺失模型。如果把核心和邊緣之間的關系看成是缺失值，就構成了核心-邊緣關系缺失模型。
這里介紹適用於定類數據的4種離散的核心-邊緣模型:
參考
② 網路營銷數據分析有哪些內容
1、網路營銷各渠道質量分析對比
將網路營銷的渠道進行細分，分別統計和分析網站PV、UV、UV佔比、新增訪客、用戶成本、有效線索量、線索轉化率。不同的渠道會有不同的人群屬性，這直接影響著推廣效果，最終的轉換率會存在差異。
2、分析連續12個月渠道質量情況
以網路競價為例，根據12個月內的數據波動情況，找到網路營銷在哪個環節中可能出現了問題，防止後續環節對投放的影響。同時，由於在網路營銷過程中，每一次轉換率之間都是乘積的關系，只要一個環節出了問題，就會直接影響到其他環節的效果。也能夠針對各環節出現的問題及時加以修正，不斷優化各環節的質量，最終實現環環相扣，達到一個理想的結果。
3、分析集團內部分公司之間的推廣差異
以網路競價為例，通過對集團內各分公司網路推廣情況進行橫向比較和分析，找出存在差異的原因。我們從PV和成單量兩個維度進行分析。雖然A公司的PV量不是很高，但是成單量還不錯，說明A公司的銷售轉化能力比較強。
4、分析核心關鍵詞對營銷的影響
以網路競價為例，不斷優化關鍵詞，提升關鍵詞的排名。同時，還必須結合後續的成本分析，才能做出正確的判斷和選擇。成本分析以後會詳細闡述，我們先來分析下關鍵詞的優化。
③ 互聯網運營數據分析有哪些方法
細分方法可以分為兩類，一類逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。
對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題：在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點;在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程收到損害。
同期群(cohort)分析在數據運營領域十分重要，互聯網運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。
聚類分析具有簡單，直觀的特徵，網站分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。
④ 網路營銷分析有哪些
網路營銷是企業整體營銷戰略的一個組成部分，是為實現企業總體經營目標所進行的，以互聯網為基本手段營造網上經營環境的各種活動。」這是八加八網路營銷公司中對網路營銷的定義，被各種網路營銷教材和網路營銷論文廣泛引用。 網路營銷概念的同義詞包括：網上營銷、互聯網營銷、在線營銷、網路行銷等。這些詞彙說的都是同一個意思，籠統地說，網路營銷就是以互聯網為主要手段開展的營銷活動。 網路營銷具有很強的實踐性特徵，從實踐中發現網路營銷的一般方法和規律，比空洞的理論討論更有實際意義。因此，如何定義網路營銷其實並不是最重要的，關鍵是要理解網路營銷的真正意義和目的，也就是充分認識互聯網這種新的營銷環境，利用各種互聯網工具為企業營銷活動提供有效的支持。這也是為什麼在網路營銷研究必須重視網路營銷實用方法的原因。
網路營銷基本原則
網路營銷屆中，傳統的營銷經典已經難以適用。消費者們君臨天下，媒體是傳統傳播時代的帝王，而YOU才是網路傳播時代的新君！在傳統媒體時代，信息傳播是「教堂式」，信息自上而下，單向線性流動，消費者們只能被動接受。而在網路媒體時代，信息傳播是「集市式」，信息多向、互動式流動。聲音多元、嘈雜、互不相同。網路媒體帶來了多種「自媒體」的爆炸性增長，博客、論壇、IM、SNS……藉助此，每個草根消費者都有了自己「嘴巴」和「耳朵」。面對這些「起義的長尾」，傳統營銷方式像「狩獵」要變成「垂釣」：營銷人需要學會運用「創意真火」煨燉出誘人「香餌」，而品牌信息作為「魚鉤」巧妙包裹在其中。如何才能完成這一轉變？清華總裁班網路專家劉東明在《網路整合營銷兵器譜》中提出的網路整合營銷4I原則給大家指出了最好的指引。 網路整合營銷4I原則 網路整合營銷4I原則：Interesting趣味原則、Interests利益原則、Interaction互動原則、Indiviality 個性原則。
特點
隨著互聯網技術發展的成熟以及聯網成本的低廉，互聯網好比是一種「萬能膠」將企業、團體、組織以及個人跨時空聯結在一起，使得他們之間信息的交換變得「唾手可得」。市場營銷中最重要也最本質的是組織和個人之間進行信息傳播和交換。如果沒有信息交換，那麼交易也就是無本之源。正因如此，互聯網具有營銷所要求的某些特性，使得網路營銷呈現出以下一些特點：
時域性
營銷的最終目的是佔有市場份額，由於互聯網能夠超越時間約束和空間限制進行信息交換，使得營銷脫離時空限制進行交易變成可能，企業有了更多時間和更大的空間進行營銷，可每周7天，每天24小時隨時隨地的提供全球性營銷服務。
富媒體
互聯網被設計成可以傳輸多種媒體的信息，如文字、聲音、圖像等信息，使得為達成交易進行的信息交換能以多種形式存在和交換，可以充分發揮營銷人員的創造性和能動性。
互動式
互聯網通過展示商品圖像，商品信息資料庫提供有關的查詢，來實現供需互動與雙向溝通。還可以進行產品測試與消費者滿意調查等活動。互聯網為產品聯合設計、商品信息發布、以及各項技術服務提供最佳工具。
個性化
互聯網上的促銷是一對一的、理性的、消費者主導的、非強迫性的、循序漸進式的，而且是一種低成本與人性化的促銷，避免推銷員強勢推銷的干擾，並通過信息提供與互動式交談，與消費者建立長期良好的關系。
成長性
互聯網使用者數量快速成長並遍及全球，使用者多屬年輕、中產階級、高教育水準，由於這部分群體購買力強而且具有很強市場影響力，因此是一項極具開發潛力的市場渠道。
整合性
互聯網上的營銷可由商品信息至收款、售後服務一氣呵成，因此也是一種全程的營銷渠道。另一方面，禹含網路建議企業可以藉助互聯網將不同的傳播營銷活動進行統一設計規劃和協調實施，以統一的傳播咨訊向消費者傳達信息，避免不同傳播中不一致性產生的消極影響。
超前性
互聯網是一種功能最強大的營銷工具，它同時兼具渠道、促銷、電子交易、互動顧客服務、以及市場信息分析與提供的多種功能。它所具備的一對一營銷能力，正是符合定製營銷與直復營銷的未來趨勢。
高效性
計算機可儲存大量的信息，代消費者查詢，可傳送的信息數量與精確度，遠超過其他媒體，並能因應市場需求，及時更新產品或調整價格，因此能及時有效了解並滿足顧客的需求。
經濟性
通過互聯網進行信息交換，代替以前的實物交換，一方面可以減少印刷與郵遞成本，可以無店面銷售，免交租金，節約水電與人工成本，另一方面可以減少由於迂迴多次交換帶來的損耗。
技術性
具有鮮明的理論性
市場的全球性
資源的整合性
明顯的經濟性
網路營銷的優勢
首先，網路媒介具有傳播范圍廣、速度快、無時間地域限制、無時間版面約束、內容詳盡、多媒體傳送、形象生動、雙向交流、反饋迅速等特點，有利於提高企業營銷信息傳播的效率，增強企業營銷信息傳播的效果，降低企業營銷信息傳播的成本。 其次，網路營銷無店面租金成本。且有實現產品直銷，能幫助企業減輕庫存壓力，降低經營成本。 第三，國際互聯網覆蓋全球市場，通過它，企業可方便快捷地進入任何一國市場。尤其是世貿組織第二次部長會議決定在下次部長會議之前不對網路貿易徵收關稅，網路營銷更為企業架起了一座通向國際市場的綠色通道。
⑤ 網路分析具體都分析網路中的哪些參數
網路分析是通過對網路中傳輸的數據包進行實時的採集、檢測和分析，來進行網路性能評估、網路故障診斷、網路流量檢測等等功能。
分析參數當然會有很多，主要有網路總流量、廣播、組播流量、數據包大小、TCP傳輸各項參數、發送數據包、接收數據包、網路連接等等。
你可以去CSNA網路分析論壇交流，這是一個比較專業的網路分析技術討論的論壇。
⑥ 網路分析一般應該包括哪些內容
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⑦ 求常用網路分析方法
對於許多現實的地理問題,譬如,城鎮體系問題,城市地域結構問題,交通問題,商業網點布局問題,物流問題,管道運輸問題,供電與通訊線路問題,…,等等,都可以運用網路分析方法進行研究.
網路分析,是運籌學的一個重要分支,它主要運用圖論方法研究各類網路的結構及其優化問題.
網路分析方法是計量地理學必不可少的重要方法之一.
本章主要內容:
地理網路的圖論描述
最短路徑與選址問題
最大流與最小費用流
第一節 地理網路的圖論描述
通俗意義上的"圖",主要是指各種各樣的地圖,遙感影像圖,或者是由各種符號,文字代表的示意圖,或者是由各種地理數據繪制而成的曲線圖,直方圖,等等.
圖論中的"圖",是一個數學概念,這種"圖"能從數學本質上揭示地理實體與地理事物空間分布格局,地理要素之間的相互聯系以及它們在地域空間上的運動形式,地理事件發生的先後順序,…,等等.
一,地理網路的圖論描述
(1)圖: 設V是一個由n個點vi (i=1,2,…,n)所組成的集合,即V={v1,v2,…,vn},E是一個由m條線ei(i=1,2,…,m)所組成的集合,即E={e1,e2,…,em},而且E中任意一條線,都是以V中的點為端點;任意兩條線除了端點外沒有其它的公共點.
(一)圖的定義
那麼,把V與E結合在一起就構成了一個圖G,記作G=(V,E).
(3)邊:E中每一條線稱為圖G 的邊(或弧);若一條邊e連接u,v兩個頂點,則記為e=(u,v).
(2)頂點: V中的每一個點vi(i=1,2,…,n)稱為圖G的頂點.
(4)在圖G=(V,E)中,V不允許是空集,但E可以是空集.
(5)從以上定義可以看出,圖包含兩個方面的基本要素:
① 點集(或稱頂點集);②邊集(或稱弧集).
例:在如圖10.1.1所示的圖中,
頂點集為V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8},
邊集為E={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9,
e10,e11 }.
圖10.1.1
(6)在現實地理系統中,對於地理位置,地理實體,地理區域以及它們之間的相互聯系,可以經過一定的簡化與抽象,將它們描述為圖論意義下的地理網路,即圖.
地理位置,地理實體,地理區域,譬如,山頂,河流匯聚點,車站,碼頭,村莊,城鎮等——點
它們之間的相互聯系,譬如,構造線,河流,交通線,供電與通訊線路,人口流,物質流,資金流,信息流,技術流等——點與點的連線.
一個由基本流域單元組成的復雜的流域地貌系統,如果舍棄各種復雜的地貌形態,各條河流——線,河流分岔或匯聚處——點,流域地貌系統——水系的基本結局(樹).
列昂納德·歐拉——七橋問題
東普魯士的哥尼斯堡城(現在的加里寧格勒)是建在兩條河流的匯合處以及河中的兩個小島上的,共有七座小橋將兩個小島及小島與城市的其它部分連接起來,那麼,哥尼斯堡人從其住所出發,能否恰好只經過每座小橋一次而返回原處 圖論研究結果告訴我們,其答案是否定的.
(7)需要說明的是——圖的定義只關注點之間是否連通,而不關注點之間的連結方式.對於任何一個圖,他的畫法並不唯一.
(二)圖的一些相關概念
(1)無向圖與有向圖
無向圖——圖的每條邊都沒有給定方向,
即(u,v)=(v,u);
有向圖——圖的每條邊都給定了方向,
即(u,v)≠(v,u).
一般將有向圖的邊集記為A,無向圖的邊集記為E.這樣,G=(V,A)就表示有向圖,而G=(V,E)則表示無向圖.
有向圖
(2)賦權圖.
如果圖G=(V,E)中的每一條邊(vi,vj)都相應地賦有一個數值wij,則稱G為賦權圖,其中wij稱為邊(vi,vj)的權值.
除了可以給圖的邊賦權外,也可以給圖的頂點賦權.這就是說,對於圖G中的每一頂點vj,也可以賦予一個載荷a(vj).
(3)關聯邊.
若e=(u,v),則稱u和v是邊e的端點,e是u和v的關聯邊.
(4)環.
若e的兩個端點相同,即u=v,則稱為環.
(5)多重邊.
若連接兩個端點的邊多於一條以上,則稱為多重邊.
(6)多重圖.
含有多重邊的圖,稱為多重圖.
(7)簡單圖.
無環,無多重邊的圖,稱為簡單圖.
(8)點與次.
以點v為端點的邊的個數稱為點v的次,記為d(v).
次等於1的點稱為懸掛點;與懸掛點關聯的邊稱為懸掛邊;
次為零的點稱為孤立點.次為奇數的點稱為奇點;次為偶數的點稱為偶點.
(9)連通圖.在圖G中,若任何兩點之間至少存在一條路(對於有向圖,則不考慮邊的方向),則稱G為連通圖,否則稱為不連通圖.
(10)路(鏈).
若圖G=(V,E)中,若頂點與邊交替出現的序列(對於有向圖來說,要求排在每一條邊之前和之後的頂點分別是這條邊的起點和終點):
P={vi1,ei1,vi2,ei2,…,eik-1,vik}
滿足
eit = (vit,vi,t+1) (t=1,2,…,k-1)
則稱P為一條從vi1到vik的路(或鏈),簡記為
P={vi1,vi2,…,vik}.
(11)迴路.
若一條路的起點與終點相同,即vi1=vik,則稱它為迴路.
(12)樹.
不含迴路的連通的無向圖稱為樹.
(13)基礎圖.
從一個有向圖D=(V,A)中去掉所有邊上的箭頭所得到的無向圖,就稱為D的基礎圖,記之為G(D).
(14)截.
如果從圖中移去邊的一個集合將增加亞圖的數目時,被移去的邊的集合就稱為截.
(15)子圖.
設G=(V, E)是一個無向圖,V1與E1分別是V與E的子集,即V1 V,E1 E.如果對於任意ei∈E1,其兩個端點都屬於V1,則稱G1=(V1,E1)是圖G的一個子圖.
(16)支撐子圖.
設G1=(V1,E1)是圖G=(V,E)的一個子圖,如果V1 = V,則稱G1是G 的支撐子圖.
(17)支撐樹.
設G=(V,E)是一個無向圖,如果T=(V1,E1)是G的支撐子圖,並且T是樹,則稱T是G 的一個支撐樹.
(18)樹的重量.
一個樹的所有邊的權值之和稱為該樹的重量.
(19)最小支撐樹.
在一個圖的所有支撐樹中,重量最小的那個叫做該圖的最小支撐樹.
二,地理網路的測度
許多現實的地理問題,只要經過一定的簡化和抽象,就可以將它們描述為圖論意義下的地理網路,點和線的排布格局,並可以進一步定量化地測度它們的拓撲結構,以及連通性和復雜性.
樹狀型
地理網路
平面網路(二維的)
非平面網路(非二維的)
道路型
環狀型
細胞型
圖10.1.5 地理網路的拓撲分類
目前關於地理網路的拓撲研究,最多,最常見的是基於平面圖描述的二維平面網路.
所謂平面圖,被規定為:各連線之間不能交叉,而且每一條連線除頂點以外,不能再有其它的公共點(牛文元,1987).
以下的討論,除非特別申明外,都限於二維平面網路.
(一)關聯矩陣與鄰接矩陣
關聯矩陣——測度網路圖中頂點與邊的關聯關系.
假設網路圖G=(V,E)的頂點集為V={v1,v2,…,vn},邊集為E={e1,e2,…,em},則該網路圖的關聯矩陣就是一個n×m矩陣,可表示為:
gij為頂點vi與邊ej相關聯的次數.
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
該圖的關聯矩陣為:
例:
鄰接矩陣——測度網路圖中各頂點之間的連通性程度.
假設圖G=(V,E)的頂點集為V={v1,v2,…,vn},則鄰接矩陣是一個n階方陣,可表示為:
aij表示連接頂點vi與vj的邊的數目.
該圖的鄰接矩陣為:
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
例:
(二)有關測度指標
β指數
迴路數k
α指數
γ指數
對於任何一個網路圖,都存在著三種共同的基礎指標:
① 連線(邊或弧)數目m;
② 結點(頂點)數目n;
③ 網路中亞圖的數目p.
由它們可以產生如下幾個更為一般性的測度指標:
(1)β指數
◣β指數——線點率,是網路內每一個節點的平均連線數目.
◣β=0,表示無網路存在;網路的復雜性增加,則β值也增大.
◣沒有孤立點存在的網路,連線數目為n- p,則β指數為
如果地理網路不包含次級亞圖,即P=1,則其最低限度連接的 指數值為 .
(2) 迴路數k
◣迴路是一種閉合路徑,它的始點同時也是終點.
◣若網路內存在迴路,則連線的數目就必須超過n-p(最低限度連接網路的連接數目).
◣迴路數k——實際連線數目減去最低限度連接的連線數目,即
(3) 指數
◣ 指數——實際迴路數與網路內可能存在的最大迴路數之間的比率.
◣網路內可能存在的最大迴路數目為連線的最大可能數目減去最低限度連接的連線數目,即
所以, 指數為
指數也可以用百分率表示
對於非平面網路,其 指數為
指數的變化范圍,一般介於[0,1]區間, =0意味著網路中不存在迴路; =1,說明網路中已達到最大限度的迴路數目.
◣
◣
(4) γ指數
◣γ指數——網路內連線的實際數目與連線可能存在的最大數目之間的比率,對於平面網路,其計算公式為:
γ指數也可以用百分比表示
◣γ指數是測度網路連通性的一種指標,其數值變化范圍為[0,1].
◣γ=0,表示網路內無連線,只有孤立點存在;
γ=1,則表示網路內每一個節點都存在與其它所有節點相連的連線.
⑧ 網路數據分析技術有哪些
1、對比分析法
對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。
在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。
2、用戶分析法
用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是非常重要的環節，通過對用戶行為數據的分析，對產品或網頁設計進行優化，對用戶進行適當引導等。
3、細分分析法
在數據分析概念被廣泛重視的今天，粗略的數據分析很難真正發現問題，精細化數據分析成為真正有效的方法，所以細分分析法是在本來的數據分析上做的更為深入和精細化。
4、指標分析法
在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。
⑨ 網路數據分析工作包括哪些
1、統計工具配置包括：
為網頁部署統計代碼，對於數據統計工具進行設置，配置儀表盤，數據系統賬號管理等。
2、為業務部門提供數據報表包括：
按照業務部門需求，提供業務部門所需要的數據報表。
3、對網站進行分析包括：
獲取網站數據，對數據進行分析，將分析出來的意見給業務部門。