網路分析方法中有三模網路嗎

1. 十大互聯網數據分析方法之—細分分析

一、原理

「細分是一切分析的本源！不細分無分析！」 這是我們學習細分分析時常見的一句話，對細分分析冠於如此高的評價，不只是因為它在分析方法上的強大，更重要的是在當前流量紅利逐步消逝的時代，籠統的網站統計和網站分析已不能滿足需求，我們更迫切需要以數據驅動 精細化運營 ，需要對用戶行為的每個點進行細分，才能挖掘到隱藏在其行為背後的真正影響因素，我們常見的RFM模、 漏斗分析 最基礎的原理就是細分分析。就像繪畫大師在作圖時對每個像素都需要仔細斟酌一樣，優秀的用戶運營官，會對用戶行為的每個步驟每個維度透徹細分分析。

二、分析方法

細分分析在分析方法上一般有兩種，一是逐步細分細分，二是維度交叉分析。

1、 逐步細分分析

逐步細分，顧名思義，是根據分析要求由粗到細、由淺入深，逐步進行細分的過程。當然，這里的步驟我們有多種解釋，可以理解為用戶行為分析中的漏斗分析步驟，比如第一步是什麼，第二步是什麼；也可以理解為包含分解上的步驟，比如按地區逐步細分，中國可以細分為廣東省、北京市、河北省等省市，廣東省又可以細分為廣州市、深圳市等，廣州市還可以繼續往下細分到各區、縣等。

2****、維度交叉分析

維度交叉分析，是一種立體分析方法，是比較體現一個人分析水平的細分方法。它是在縱向分析法和橫向分析法的基礎上，從交叉、立體的角度出發，由淺入深、由低級到高級的一種分析方法。常見的綜合交叉分析應用有四象限分析法、RFM模型等。

四象限分析法，按照兩個維度交叉分析，在四個象限中對所有內容進行拆分，一般斜對的兩個象限（如第一象限和第四象限、第二象限和第三象限）是相對立的，而且是壁壘分明的。如我們常見的獲客渠道分析，需要按照質量和數量兩個維度綜合交叉分析，將所有渠道按照高質量低數量、高質量高數量、低質量低數量、低質量高數量這四個象限進行分析歸類，自然就能選出roi最高的推廣渠道。

RFM模型比四象限分析法包含的維度更多，拆分更細，它按照交易頻率、最近交易時間、交易金額，將用戶劃分為重要挽留客戶、重要發展客戶、重要保持客戶、重要價值客戶、一般挽留客戶、一般發展客戶、一般保持客戶、一般價值客戶等8種類型。按照用戶在不同維度上的行為展現進行歸類，有針對性運營。

三、數極客對細分分析的應用

數極客用戶行為分析系統對細分分析可謂應用到了極致，不僅對逐步細分進行了多模塊應用，而且對維度交叉分析也進行了靈活的融合。

1、 事件分析、轉化分析、用戶分析等眾多模塊應用了維度細分

很多用過數極客分析系統的人都說，數極客對維度拆分的細致程度是我們最為欣賞的。它按用戶個體屬性，按照性別、年齡、用戶角色、用戶等級、所屬城市等十幾各維度對用戶屬性進行了細分；對每次訪問的會話，按照應用版本、設備類型、設備廠商品牌、設備名稱、操作系統名稱等十幾個維度進行了分析；對訪問渠道，按照訪問渠道類型、訪問渠道名稱、搜索關鍵詞等維度進行了細分；對推廣分析，按照投放媒體、廣告名稱、廣告媒介、廣告內容、關鍵詞、著陸頁等維度進行了細分。這幾十項維度細分指標，對 網站用戶行為分析 和 APP用戶行為分析 均適用。

2****、 漏斗分析融 合逐步細分和維度交叉分析

數極客的 漏斗分析 ，把轉化過程按照步驟進行縱向細分，通過對用戶行為每一步細致流入流出分析，找到影響用戶轉化的關鍵因素。同時又能按照訪客類型、訪客性別、年齡、來訪地區、來訪渠道等幾十個用戶屬性維度、會話屬性維度、推廣渠道維度對漏斗橫向細分。橫縱交叉綜合分析，讓影響轉化的每個環節、每個因素都展現的清楚明白，一目瞭然，摸清關鍵點，自然能快速提升轉化率。以下為漏斗分析按照用戶類型拆分的對比圖。

四、客戶案例

某互金企業想要了解哪些渠道帶來的注冊用戶較多，按照訪問渠道名稱進行細分分析，發現SEM依然是比較高效的獲客渠道，而通過今日頭條帶來的用戶量相對就比較少了。然後按照推廣維度進一步細分，通過廣告名稱、廣告內容、投放媒介、關鍵詞、著陸頁等維度細分分析和轉化漏斗分析發現，投放的四個不同內容廣告，只有一個訪問量較高，其餘三個幾乎沒有訪問，後期對訪問量較低的廣告進行了優化跳轉，提升了今日頭條的獲客量。

2. 社會網路分析法的研究方法

社會網路分析法是一種社會學研究方法，社會學理論認為社會不是由個人而是由網路構成的，網路中包含結點及結點之間的關系，社會網路分析法通過對於網路中關系的分析探討網路的結構及屬性特徵，包括網路中的個體屬性及網路整體屬性，網路個體屬性分析包括：點度中心度，接近中心度等；網路的整體屬性分析包括小世界效應，小團體研究，凝聚子群等。該方法目前在教育領域應用比較廣泛，主要探究信息技術環境下學習者所構成網路的特點，以及在此基礎上對於該網路的改進策略。

3. 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.

4. 社會網路分析方法

社會網路分析方法是由社會學家根據數學方法﹑圖論等發展起來的定量分析方法，近年來，該方法在職業流動、城市化對個體幸福的影響和經濟體系、國際貿易等領域廣泛應用，並發揮了重要作用。

社會網路分析是社會學領域比較成熟的分析方法，社會學家們利用它可以比較得心應手地來解釋一些社會學問題。許多學科的專家如經濟學、管理學等領域的學者們在新經濟時代——知識經濟時代，面臨許多挑戰時，開始考慮借鑒其他學科的研究方法，社會網路分析就是其中的一種。

網路指的是各種關聯，而社會網路即可簡單地稱為社會關系所構成的結構。社會網路分析問題起源於物理學中的適應性網路，通過研究網路關系，有助於把個體間關系、「微觀」網路與大規模的社會系統的「宏觀」結構結合起來，通過數學方法﹑圖論等定量分析方法，是20世紀70年代以來在社會學、心理學、人類學、數學、通信科學等領域逐步發展起來的一個的研究分支。

所以，從社會網路的角度出發，人在社會環境中的相互作用可以表達為基於關系的一種模式或規則，而基於這種關系的有規律模式反映了社會結構，這種結構的量化分析是社會網路分析的出發點。

社會網路分析不僅僅是一種工具，更是一種關系論的思維方式。可以利用來解釋一些社會學、經濟學、管理學等領域問題。

5. 互聯網3V分析方法

互聯網3V分析方法是指大數據時代的三大特徵，即俗稱的「3V」：第一個是Volume(海量)，數據容量越來越大；第二個是Velocity(速度)，數據量增長越來越快，需要處理的速度和響應越來越快；第三個是Variety(多樣性)，指各種各樣類型的數據出現，類型多樣。
可以通過以上三個方面對互聯網逐層進行分析。

6. 網路分析的穩態分析

激勵為正弦信號是一種常見而且重要的情況，求解其穩態響應的方法是相量法（又稱符號法）。這時的激勵和響應都是同頻率的正弦函數，都可用只包含其幅度和初相的相量來表示。例如：用電壓相量表示，用電流相量表示。採用相量法可以把微積分方程變換成代數方程，把網路元件的電流電壓關系用阻抗或導納來表示。根據所求響應的不同，有多種分析方法，它們都是在KVL、KCL和VCR基礎上導出其相應的網路方程。對於簡單的網路，可用觀察法列出網路方程，並可利用網路定理以及等效變換等來簡化求解過程。對於復雜的網路，則往往需藉助於網路圖論和矩陣等方法來系統地列出其網路方程，並用計算機求解。常用的有下面的6種方法。
2.1節點電壓法
以網路中每個節點對某一參考節點間的電壓作待求量，這種網路方程叫節點方程，其矩陣式為:

式中Un為待求的各節點電壓的矢量；Ig為各節點上的電流激勵源矢量為節點導納矩陣。
2.2迴路電流法
是以每個獨立迴路中流動的假想電流為待求量,這時的網路方程叫迴路方程,其矩陣式為:

式中Im為待求的迴路電流的矢量;Ug為各迴路的電壓激勵源矢量;Zm為迴路阻抗矩陣。
2.3埠分析法
有時並不要求求出網路中各處的電流和電壓，而只是關心該網路與外部連接的那些端子上的電流電壓,這時可把該網路作為多端網路來處理，最常見的是雙口網路，聯系這些埠上電流電壓的方程組一般較小，比較容易求解（雙口網路只需兩個方程)。
2.4網路函數法
當網路中只有一個激勵源（設其相量為x）並且只求一個響應(設其相量為可導出聯系這兩個量的網路方程為：

式中H（jω)稱網路函數，一般是頻率ω的函數，其量綱可以是阻抗、導納，或無量綱的電流比、電壓比，視工和7的量綱而定。一旦知道了H（jω)，就可由給定的x求出響應y，且便於考查其頻率特性。
2.5不定導納矩陣法
以網路外接端子對網路外部某參考點的電壓為待求量，其網路方程的矩陣式為：

式中U是各個外接端子對參考點電壓的矢量;I是各端子電流的矢量；Yind是方程的系數矩陣，並稱作不定導納矩陣（是奇異矩陣）。由於它有簡單而系統的列寫和求解方法，且適合於用計算機處理，因此是分析線性無源和有源網路的重要方法。
2.6拓撲分析法
一類拓撲方法是把電網路中各電流電壓等物理量之間的關系用線圖表示出來，再按線圖的簡化規則或公式求出網路函數，其中典型的方法是信號流圖法。另一類是根據電網路的線圖和網路中元件參數，通過計算其各種樹的樹支導納乘積來求得網路函數。這種方法稱作樹枚舉法或K-樹法。拓撲分析方法適合於用計算機處理，易於導出含符號的網路函數，但它們能處理的電網路規模較小。
直流激勵可作為正弦激勵ω等於零的特例來處理，對於周期信號，可藉助於傅里葉級數將它分解為許多不同頻率的正弦分量，由於線性網路服從疊加定理，可以用相量法分別求出其各個正弦分量的響應後再疊加即可。
非周期信號激勵下的線性網路分析可藉助拉普拉斯變換來求解，這種變換將網路的微積分方程轉換成代數方程，將網路元件的電流電壓關系用運算阻抗和運算導納來表示，將網路中的和轉換為復數的變換式V(s)和I(s)。該法可視為相量法的推廣，它將相量法中的jω換成了復頻率s(這里s=δ+jω)，故稱作運演算法。它可沿用在相量法中的各種解法。若還需求得響應的時域函數式，則應對響應的變換式作拉普拉斯反變換來求得。
3.1狀態變數分析
既適用於線性時不變網路，也可用於時變和非線性網路。對於線性時不變網路，通常以電容、電壓和電感、電流作為狀態變數，並導出一組以它們為待求量的一階微分方程組——狀態方程。狀態方程可由網路的拓撲圖形得出，也可由網路的高階微分方程或網路函數導出。這種方法的優點在於對這種一階微分方程組已有豐富的求解方法，且適於用計算機處理。此外它還易於應用到時變網路和非線性網路。
線性時變網路分析除了採用狀態變數法之外，還可採用時變網路函數來分析。對非線性網路，由KVL、KCL和VCR導出的網路方程為非線性方程，一般無封閉解，通常用數值解法或圖解法求解。
3.2網路的計算機輔助分析
隨著計算機技術的發展，20世紀60年代出現了通用的網路分析程序，它不僅便於計算，而且促進了網路理論的發展。這類通用的網路分析程序可用於直流分析、正弦穩態分析、瞬態分析、雜訊分析、容差分析以及非線性網路分析等。程序中採用較多的方法有改進節點法、狀態變數法和混合分析法等，並引入稀疏矩陣等技術以提高解方程的效率。

7. 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。

8. 社會網路分析的內容簡介

本書的內容結構是，除前言外共分為八章，分別介紹社會網路分析的基本原理和理論、社會網路資料類型和收集方法、網路分析的各種技術與方法、社會網路分析的應用等內容。
第一章
首先追溯了西方社會網路分析的思想淵源，對國內外的研究狀況做了系統回顧，介紹了社會網路分析的一些新進展。社會網路分析有不同的學科發展背景，其發展也經歷了不同的階段。我們通過回顧社會網路分析思想與方法在西方的發展，梳理出其中的主要線索和問題，並結合國內的研究狀況進行探討，目的在於強調更好地借鑒已有的成果，加強對社會網路分析的認識和應用。
第二章
系統說明了社會網路分析的基本原理。社會網路分析作為一種獨立的社會研究方法，已形成了自己的理論基礎和方法論原則。通過這些方面我們可以認識社會網路分析方法的特徵及其獨特之處。在本章中我們在說明社會網路分析概念的基礎上，具體介紹了社會網路分析的方法論原理和研究程序。
第三章
主要說明社會網路分析所用的數據資料具有自己的類型與特徵，它是一組反映行動者關系的信息。社會網路資料首先是關於社會關系的數據信息，簡稱關系數據。關系數據不同於屬性數據，不僅其本質內容不同，其表達形式也不同。本章在介紹了社會網路資料的概念和類型基礎上，結合研究設計具體說明了社會網路的測量及其收集方法。
第四章
主要介紹社會網路分析的研究技術與方法。社會網路最基本的數學表達形式是圖論法和矩陣法。圖論法是以線和點的形式來表示行動者及其關系的一種方法。用社群圖可表示社會關系的結構、特徵等屬性。矩陣法是把社會網路中的每一個結點或關系分別按行和列的方式排列即可形成網路矩陣，包括鄰接矩陣、關聯矩陣等。矩陣法可以對群體關系進行具體分析。
第五章
是關於社會網路的中心度分析。中心度是我們認識社會網路中行動者位置及其關系的重要概念，具有廣泛的應用性。本章首先介紹了中心度、中心勢概念，重點說明了結點中心度、緊密中心度、間距中心度及其測量方法。最後又對社會網路中與等級密切相關的權力和聲望作了分析。網路中的聲望不同於一般意義的社會聲望概念，這里主要說明了接近度聲望概念及其測量。
第六章
是關於社會網路分析中的子群研究。構成社會網路的基本元素就是行動者及其群體，社會中存在著各種各樣的子群，它們相互結合形成了復雜的社會結構。本章首先從社會群體、子群概念出發，說明各種團聚性的子群及其測量方法，包括「團伙」、n-團伙、n-宗派、k-叢等，最後分析隸屬性群體。
第七章
是關於網路中的位置和角色的分析。在社會結構分析中，位置和角色是兩個重要的概念。本章在簡要介紹了網路分析的位置和角色概念之後，主要說明了結構等價性、自同構等價性和正則等價性及其不同的測量方法，最後一節簡要介紹了關系代數法和統計模型法。位置和角色分析是目前社會網路分析中數量化分析程度最高的方面，已應用和發展出了許多不同的數學分析方法。本章結合例子簡要介紹了聚類法、統計模型法等。這些分析方法現在都可藉助於有關的分析軟體來應用。
第八章
討論了社會網路分析的一些應用。社會網路分析具有非常廣泛的應用，其應用領域已遠遠超出了社會學和人類學的傳統范圍，如小群體關系、社會支持網等，而且擴展到了人文社會科學甚至工程技術科學的諸多領域。但本書只是簡要分析了與社會網路分析密切相關的社會資本研究以及體現中國社會結構特徵的「關系」研究。
本書最後在附錄中介紹了社會網路分析軟體包的應用，重點說明了Pajek 的內容及使用方法。附錄中還附有兩個不同的各具代表性的《社會網路分析》教學大綱，供讀者參考比較。

9. 3層分層網路設計模型中各層的功能是什麼

1、核心層：網路的高速交換主幹

2、匯聚層：提供基於策略的連接

3、接入層：將工作站接入網路

三層網路架構採用層次化模型設計，即將復雜的網路設計分成幾個層次，每個層次著重於某些特定的功能，這樣就能夠使一個復雜的大問題變成許多簡單的小問題。

(9)網路分析方法中有三模網路嗎擴展閱讀：

核心層：核心層是網路的高速交換主幹，對整個網路的連通起到至關重要的作用。核心層應該具有如下幾個特性：可靠性、高效性、冗餘性、容錯性、可管理性、適應性、低延時性等。

在核心層中，應該採用高帶寬的千兆以上交換機。因為核心層是網路的樞紐中心，重要性突出。核心層設備採用雙機冗餘熱備份是非常必要的，也可以使用負載均衡功能，來改善網路性能。

匯聚層：匯聚層是網路接入層和核心層的「中介」，就是在工作站接入核心層前先做匯聚，以減輕核心層設備的負荷。匯聚層具有實施策略、安全、工作組接入、虛擬區域網（VLAN）之間的路由、源地址或目的地址過濾等多種功能。

在匯聚層中，應該選用支持三層交換技術和VLAN的交換機，以達到網路隔離和分段的目的。

接入層：接入層向本地網段提供工作站接入。在接入層中，減少同一網段的工作站數量，能夠向工作組提供高速帶寬。接入層可以選擇不支持VLAN和三層交換技術的普通交換機。

網路—三層網路結構

10. 整體網路分析的基本維度什麼

如果研究整體網路（whole network ），即研究所有行動者之間的關系，那麼研究者需要分析具有整體意義的關系的各種特徵，如互惠性，關系的傳遞性等。如果研究個體網路（ego-network），即關注個體行動者，則需要分析個體網的一些關系特徵，例如，關系的密度、同質性等。這種研究可以利用隨機抽樣方法。

網路分析者用圖論工具、代數模型技術描述關系模式，並且探究這些模式對結構中成員的行為有哪些影響。這種研究方法不同於傳統的社會學方法。很多傳統的統計方法不能分析關系數據，不能分析整體網路數據的特徵和網路變數（network variable ）的統計推斷。