网络分析方法中有三模网络吗

1. 十大互联网数据分析方法之—细分分析

一、原理

“细分是一切分析的本源！不细分无分析！” 这是我们学习细分分析时常见的一句话，对细分分析冠于如此高的评价，不只是因为它在分析方法上的强大，更重要的是在当前流量红利逐步消逝的时代，笼统的网站统计和网站分析已不能满足需求，我们更迫切需要以数据驱动 精细化运营 ，需要对用户行为的每个点进行细分，才能挖掘到隐藏在其行为背后的真正影响因素，我们常见的RFM模、 漏斗分析 最基础的原理就是细分分析。就像绘画大师在作图时对每个像素都需要仔细斟酌一样，优秀的用户运营官，会对用户行为的每个步骤每个维度透彻细分分析。

二、分析方法

细分分析在分析方法上一般有两种，一是逐步细分细分，二是维度交叉分析。

1、 逐步细分分析

逐步细分，顾名思义，是根据分析要求由粗到细、由浅入深，逐步进行细分的过程。当然，这里的步骤我们有多种解释，可以理解为用户行为分析中的漏斗分析步骤，比如第一步是什么，第二步是什么；也可以理解为包含分解上的步骤，比如按地区逐步细分，中国可以细分为广东省、北京市、河北省等省市，广东省又可以细分为广州市、深圳市等，广州市还可以继续往下细分到各区、县等。

2****、维度交叉分析

维度交叉分析，是一种立体分析方法，是比较体现一个人分析水平的细分方法。它是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。常见的综合交叉分析应用有四象限分析法、RFM模型等。

四象限分析法，按照两个维度交叉分析，在四个象限中对所有内容进行拆分，一般斜对的两个象限（如第一象限和第四象限、第二象限和第三象限）是相对立的，而且是壁垒分明的。如我们常见的获客渠道分析，需要按照质量和数量两个维度综合交叉分析，将所有渠道按照高质量低数量、高质量高数量、低质量低数量、低质量高数量这四个象限进行分析归类，自然就能选出roi最高的推广渠道。

RFM模型比四象限分析法包含的维度更多，拆分更细，它按照交易频率、最近交易时间、交易金额，将用户划分为重要挽留客户、重要发展客户、重要保持客户、重要价值客户、一般挽留客户、一般发展客户、一般保持客户、一般价值客户等8种类型。按照用户在不同维度上的行为展现进行归类，有针对性运营。

三、数极客对细分分析的应用

数极客用户行为分析系统对细分分析可谓应用到了极致，不仅对逐步细分进行了多模块应用，而且对维度交叉分析也进行了灵活的融合。

1、 事件分析、转化分析、用户分析等众多模块应用了维度细分

很多用过数极客分析系统的人都说，数极客对维度拆分的细致程度是我们最为欣赏的。它按用户个体属性，按照性别、年龄、用户角色、用户等级、所属城市等十几各维度对用户属性进行了细分；对每次访问的会话，按照应用版本、设备类型、设备厂商品牌、设备名称、操作系统名称等十几个维度进行了分析；对访问渠道，按照访问渠道类型、访问渠道名称、搜索关键词等维度进行了细分；对推广分析，按照投放媒体、广告名称、广告媒介、广告内容、关键词、着陆页等维度进行了细分。这几十项维度细分指标，对 网站用户行为分析 和 APP用户行为分析 均适用。

2****、 漏斗分析融 合逐步细分和维度交叉分析

数极客的 漏斗分析 ，把转化过程按照步骤进行纵向细分，通过对用户行为每一步细致流入流出分析，找到影响用户转化的关键因素。同时又能按照访客类型、访客性别、年龄、来访地区、来访渠道等几十个用户属性维度、会话属性维度、推广渠道维度对漏斗横向细分。横纵交叉综合分析，让影响转化的每个环节、每个因素都展现的清楚明白，一目了然，摸清关键点，自然能快速提升转化率。以下为漏斗分析按照用户类型拆分的对比图。

四、客户案例

某互金企业想要了解哪些渠道带来的注册用户较多，按照访问渠道名称进行细分分析，发现SEM依然是比较高效的获客渠道，而通过今日头条带来的用户量相对就比较少了。然后按照推广维度进一步细分，通过广告名称、广告内容、投放媒介、关键词、着陆页等维度细分分析和转化漏斗分析发现，投放的四个不同内容广告，只有一个访问量较高，其余三个几乎没有访问，后期对访问量较低的广告进行了优化跳转，提升了今日头条的获客量。

2. 社会网络分析法的研究方法

社会网络分析法是一种社会学研究方法，社会学理论认为社会不是由个人而是由网络构成的，网络中包含结点及结点之间的关系，社会网络分析法通过对于网络中关系的分析探讨网络的结构及属性特征，包括网络中的个体属性及网络整体属性，网络个体属性分析包括：点度中心度，接近中心度等；网络的整体属性分析包括小世界效应，小团体研究，凝聚子群等。该方法目前在教育领域应用比较广泛，主要探究信息技术环境下学习者所构成网络的特点，以及在此基础上对于该网络的改进策略。

3. 求常用网络分析方法

对于许多现实的地理问题,譬如,城镇体系问题,城市地域结构问题,交通问题,商业网点布局问题,物流问题,管道运输问题,供电与通讯线路问题,…,等等,都可以运用网络分析方法进行研究.
网络分析,是运筹学的一个重要分支,它主要运用图论方法研究各类网络的结构及其优化问题.
网络分析方法是计量地理学必不可少的重要方法之一.
本章主要内容:
地理网络的图论描述
最短路径与选址问题
最大流与最小费用流
第一节 地理网络的图论描述
通俗意义上的"图",主要是指各种各样的地图,遥感影像图,或者是由各种符号,文字代表的示意图,或者是由各种地理数据绘制而成的曲线图,直方图,等等.

图论中的"图",是一个数学概念,这种"图"能从数学本质上揭示地理实体与地理事物空间分布格局,地理要素之间的相互联系以及它们在地域空间上的运动形式,地理事件发生的先后顺序,…,等等.
一,地理网络的图论描述
(1)图: 设V是一个由n个点vi (i=1,2,…,n)所组成的集合,即V={v1,v2,…,vn},E是一个由m条线ei(i=1,2,…,m)所组成的集合,即E={e1,e2,…,em},而且E中任意一条线,都是以V中的点为端点;任意两条线除了端点外没有其它的公共点.
(一)图的定义
那么,把V与E结合在一起就构成了一个图G,记作G=(V,E).
(3)边:E中每一条线称为图G 的边(或弧);若一条边e连接u,v两个顶点,则记为e=(u,v).
(2)顶点: V中的每一个点vi(i=1,2,…,n)称为图G的顶点.
(4)在图G=(V,E)中,V不允许是空集,但E可以是空集.
(5)从以上定义可以看出,图包含两个方面的基本要素:
① 点集(或称顶点集);②边集(或称弧集).
例:在如图10.1.1所示的图中,
顶点集为V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8},
边集为E={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9,
e10,e11 }.
图10.1.1
(6)在现实地理系统中,对于地理位置,地理实体,地理区域以及它们之间的相互联系,可以经过一定的简化与抽象,将它们描述为图论意义下的地理网络,即图.
地理位置,地理实体,地理区域,譬如,山顶,河流汇聚点,车站,码头,村庄,城镇等——点
它们之间的相互联系,譬如,构造线,河流,交通线,供电与通讯线路,人口流,物质流,资金流,信息流,技术流等——点与点的连线.
一个由基本流域单元组成的复杂的流域地貌系统,如果舍弃各种复杂的地貌形态,各条河流——线,河流分岔或汇聚处——点,流域地貌系统——水系的基本结局(树).
列昂纳德·欧拉——七桥问题
东普鲁士的哥尼斯堡城(现在的加里宁格勒)是建在两条河流的汇合处以及河中的两个小岛上的,共有七座小桥将两个小岛及小岛与城市的其它部分连接起来,那么,哥尼斯堡人从其住所出发,能否恰好只经过每座小桥一次而返回原处 图论研究结果告诉我们,其答案是否定的.
(7)需要说明的是——图的定义只关注点之间是否连通,而不关注点之间的连结方式.对于任何一个图,他的画法并不唯一.
(二)图的一些相关概念
(1)无向图与有向图
无向图——图的每条边都没有给定方向,
即(u,v)=(v,u);
有向图——图的每条边都给定了方向,
即(u,v)≠(v,u).
一般将有向图的边集记为A,无向图的边集记为E.这样,G=(V,A)就表示有向图,而G=(V,E)则表示无向图.
有向图
(2)赋权图.
如果图G=(V,E)中的每一条边(vi,vj)都相应地赋有一个数值wij,则称G为赋权图,其中wij称为边(vi,vj)的权值.
除了可以给图的边赋权外,也可以给图的顶点赋权.这就是说,对于图G中的每一顶点vj,也可以赋予一个载荷a(vj).
(3)关联边.
若e=(u,v),则称u和v是边e的端点,e是u和v的关联边.
(4)环.
若e的两个端点相同,即u=v,则称为环.
(5)多重边.
若连接两个端点的边多于一条以上,则称为多重边.
(6)多重图.
含有多重边的图,称为多重图.
(7)简单图.
无环,无多重边的图,称为简单图.
(8)点与次.
以点v为端点的边的个数称为点v的次,记为d(v).
次等于1的点称为悬挂点;与悬挂点关联的边称为悬挂边;
次为零的点称为孤立点.次为奇数的点称为奇点;次为偶数的点称为偶点.
(9)连通图.在图G中,若任何两点之间至少存在一条路(对于有向图,则不考虑边的方向),则称G为连通图,否则称为不连通图.
(10)路(链).
若图G=(V,E)中,若顶点与边交替出现的序列(对于有向图来说,要求排在每一条边之前和之后的顶点分别是这条边的起点和终点):
P={vi1,ei1,vi2,ei2,…,eik-1,vik}
满足
eit = (vit,vi,t+1) (t=1,2,…,k-1)
则称P为一条从vi1到vik的路(或链),简记为
P={vi1,vi2,…,vik}.
(11)回路.
若一条路的起点与终点相同,即vi1=vik,则称它为回路.
(12)树.
不含回路的连通的无向图称为树.
(13)基础图.
从一个有向图D=(V,A)中去掉所有边上的箭头所得到的无向图,就称为D的基础图,记之为G(D).
(14)截.
如果从图中移去边的一个集合将增加亚图的数目时,被移去的边的集合就称为截.
(15)子图.
设G=(V, E)是一个无向图,V1与E1分别是V与E的子集,即V1 V,E1 E.如果对于任意ei∈E1,其两个端点都属于V1,则称G1=(V1,E1)是图G的一个子图.
(16)支撑子图.
设G1=(V1,E1)是图G=(V,E)的一个子图,如果V1 = V,则称G1是G 的支撑子图.
(17)支撑树.
设G=(V,E)是一个无向图,如果T=(V1,E1)是G的支撑子图,并且T是树,则称T是G 的一个支撑树.
(18)树的重量.
一个树的所有边的权值之和称为该树的重量.
(19)最小支撑树.
在一个图的所有支撑树中,重量最小的那个叫做该图的最小支撑树.
二,地理网络的测度
许多现实的地理问题,只要经过一定的简化和抽象,就可以将它们描述为图论意义下的地理网络,点和线的排布格局,并可以进一步定量化地测度它们的拓扑结构,以及连通性和复杂性.
树状型
地理网络
平面网络(二维的)
非平面网络(非二维的)
道路型
环状型
细胞型
图10.1.5 地理网络的拓扑分类
目前关于地理网络的拓扑研究,最多,最常见的是基于平面图描述的二维平面网络.
所谓平面图,被规定为:各连线之间不能交叉,而且每一条连线除顶点以外,不能再有其它的公共点(牛文元,1987).
以下的讨论,除非特别申明外,都限于二维平面网络.
(一)关联矩阵与邻接矩阵
关联矩阵——测度网络图中顶点与边的关联关系.
假设网络图G=(V,E)的顶点集为V={v1,v2,…,vn},边集为E={e1,e2,…,em},则该网络图的关联矩阵就是一个n×m矩阵,可表示为:
gij为顶点vi与边ej相关联的次数.
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
该图的关联矩阵为:
例:
邻接矩阵——测度网络图中各顶点之间的连通性程度.
假设图G=(V,E)的顶点集为V={v1,v2,…,vn},则邻接矩阵是一个n阶方阵,可表示为:
aij表示连接顶点vi与vj的边的数目.
该图的邻接矩阵为:
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
例:
(二)有关测度指标
β指数
回路数k
α指数
γ指数
对于任何一个网络图,都存在着三种共同的基础指标:
① 连线(边或弧)数目m;
② 结点(顶点)数目n;
③ 网络中亚图的数目p.
由它们可以产生如下几个更为一般性的测度指标:
(1)β指数
◣β指数——线点率,是网络内每一个节点的平均连线数目.

◣β=0,表示无网络存在;网络的复杂性增加,则β值也增大.
◣没有孤立点存在的网络,连线数目为n- p,则β指数为
如果地理网络不包含次级亚图,即P=1,则其最低限度连接的 指数值为 .
(2) 回路数k
◣回路是一种闭合路径,它的始点同时也是终点.
◣若网络内存在回路,则连线的数目就必须超过n-p(最低限度连接网络的连接数目).
◣回路数k——实际连线数目减去最低限度连接的连线数目,即
(3) 指数
◣ 指数——实际回路数与网络内可能存在的最大回路数之间的比率.
◣网络内可能存在的最大回路数目为连线的最大可能数目减去最低限度连接的连线数目,即
所以, 指数为
指数也可以用百分率表示
对于非平面网络,其 指数为
指数的变化范围,一般介于[0,1]区间, =0意味着网络中不存在回路; =1,说明网络中已达到最大限度的回路数目.
◣
◣
(4) γ指数
◣γ指数——网络内连线的实际数目与连线可能存在的最大数目之间的比率,对于平面网络,其计算公式为:
γ指数也可以用百分比表示
◣γ指数是测度网络连通性的一种指标,其数值变化范围为[0,1].
◣γ=0,表示网络内无连线,只有孤立点存在;
γ=1,则表示网络内每一个节点都存在与其它所有节点相连的连线.

4. 社会网络分析方法

社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法，近年来，该方法在职业流动、城市化对个体幸福的影响和经济体系、国际贸易等领域广泛应用，并发挥了重要作用。

社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，社会学家们利用它可以比较得心应手地来解释一些社会学问题。许多学科的专家如经济学、管理学等领域的学者们在新经济时代——知识经济时代，面临许多挑战时，开始考虑借鉴其他学科的研究方法，社会网络分析就是其中的一种。

网络指的是各种关联，而社会网络即可简单地称为社会关系所构成的结构。社会网络分析问题起源于物理学中的适应性网络，通过研究网络关系，有助于把个体间关系、“微观”网络与大规模的社会系统的“宏观”结构结合起来，通过数学方法﹑图论等定量分析方法，是20世纪70年代以来在社会学、心理学、人类学、数学、通信科学等领域逐步发展起来的一个的研究分支。

所以，从社会网络的角度出发，人在社会环境中的相互作用可以表达为基于关系的一种模式或规则，而基于这种关系的有规律模式反映了社会结构，这种结构的量化分析是社会网络分析的出发点。

社会网络分析不仅仅是一种工具，更是一种关系论的思维方式。可以利用来解释一些社会学、经济学、管理学等领域问题。

5. 互联网3V分析方法

互联网3V分析方法是指大数据时代的三大特征，即俗称的“3V”：第一个是Volume(海量)，数据容量越来越大；第二个是Velocity(速度)，数据量增长越来越快，需要处理的速度和响应越来越快；第三个是Variety(多样性)，指各种各样类型的数据出现，类型多样。
可以通过以上三个方面对互联网逐层进行分析。

6. 网络分析的稳态分析

激励为正弦信号是一种常见而且重要的情况，求解其稳态响应的方法是相量法（又称符号法）。这时的激励和响应都是同频率的正弦函数，都可用只包含其幅度和初相的相量来表示。例如：用电压相量表示，用电流相量表示。采用相量法可以把微积分方程变换成代数方程，把网络元件的电流电压关系用阻抗或导纳来表示。根据所求响应的不同，有多种分析方法，它们都是在KVL、KCL和VCR基础上导出其相应的网络方程。对于简单的网络，可用观察法列出网络方程，并可利用网络定理以及等效变换等来简化求解过程。对于复杂的网络，则往往需借助于网络图论和矩阵等方法来系统地列出其网络方程，并用计算机求解。常用的有下面的6种方法。
2.1节点电压法
以网络中每个节点对某一参考节点间的电压作待求量，这种网络方程叫节点方程，其矩阵式为:

式中Un为待求的各节点电压的矢量；Ig为各节点上的电流激励源矢量为节点导纳矩阵。
2.2回路电流法
是以每个独立回路中流动的假想电流为待求量,这时的网络方程叫回路方程,其矩阵式为:

式中Im为待求的回路电流的矢量;Ug为各回路的电压激励源矢量;Zm为回路阻抗矩阵。
2.3端口分析法
有时并不要求求出网络中各处的电流和电压，而只是关心该网络与外部连接的那些端子上的电流电压,这时可把该网络作为多端网络来处理，最常见的是双口网络，联系这些端口上电流电压的方程组一般较小，比较容易求解（双口网络只需两个方程)。
2.4网络函数法
当网络中只有一个激励源（设其相量为x）并且只求一个响应(设其相量为可导出联系这两个量的网络方程为：

式中H（jω)称网络函数，一般是频率ω的函数，其量纲可以是阻抗、导纳，或无量纲的电流比、电压比，视工和7的量纲而定。一旦知道了H（jω)，就可由给定的x求出响应y，且便于考查其频率特性。
2.5不定导纳矩阵法
以网络外接端子对网络外部某参考点的电压为待求量，其网络方程的矩阵式为：

式中U是各个外接端子对参考点电压的矢量;I是各端子电流的矢量；Yind是方程的系数矩阵，并称作不定导纳矩阵（是奇异矩阵）。由于它有简单而系统的列写和求解方法，且适合于用计算机处理，因此是分析线性无源和有源网络的重要方法。
2.6拓扑分析法
一类拓扑方法是把电网络中各电流电压等物理量之间的关系用线图表示出来，再按线图的简化规则或公式求出网络函数，其中典型的方法是信号流图法。另一类是根据电网络的线图和网络中元件参数，通过计算其各种树的树支导纳乘积来求得网络函数。这种方法称作树枚举法或K-树法。拓扑分析方法适合于用计算机处理，易于导出含符号的网络函数，但它们能处理的电网络规模较小。
直流激励可作为正弦激励ω等于零的特例来处理，对于周期信号，可借助于傅里叶级数将它分解为许多不同频率的正弦分量，由于线性网络服从叠加定理，可以用相量法分别求出其各个正弦分量的响应后再叠加即可。
非周期信号激励下的线性网络分析可借助拉普拉斯变换来求解，这种变换将网络的微积分方程转换成代数方程，将网络元件的电流电压关系用运算阻抗和运算导纳来表示，将网络中的和转换为复数的变换式V(s)和I(s)。该法可视为相量法的推广，它将相量法中的jω换成了复频率s(这里s=δ+jω)，故称作运算法。它可沿用在相量法中的各种解法。若还需求得响应的时域函数式，则应对响应的变换式作拉普拉斯反变换来求得。
3.1状态变量分析
既适用于线性时不变网络，也可用于时变和非线性网络。对于线性时不变网络，通常以电容、电压和电感、电流作为状态变量，并导出一组以它们为待求量的一阶微分方程组——状态方程。状态方程可由网络的拓扑图形得出，也可由网络的高阶微分方程或网络函数导出。这种方法的优点在于对这种一阶微分方程组已有丰富的求解方法，且适于用计算机处理。此外它还易于应用到时变网络和非线性网络。
线性时变网络分析除了采用状态变量法之外，还可采用时变网络函数来分析。对非线性网络，由KVL、KCL和VCR导出的网络方程为非线性方程，一般无封闭解，通常用数值解法或图解法求解。
3.2网络的计算机辅助分析
随着计算机技术的发展，20世纪60年代出现了通用的网络分析程序，它不仅便于计算，而且促进了网络理论的发展。这类通用的网络分析程序可用于直流分析、正弦稳态分析、瞬态分析、噪声分析、容差分析以及非线性网络分析等。程序中采用较多的方法有改进节点法、状态变量法和混合分析法等，并引入稀疏矩阵等技术以提高解方程的效率。

7. 网络数据分析技术有哪些

1、对比分析法

对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

2、用户分析法

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是非常重要的环节，通过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。

3、细分分析法

在数据分析概念被广泛重视的今天，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细化数据分析成为真正有效的方法，所以细分分析法是在本来的数据分析上做的更为深入和精细化。

4、指标分析法

在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。

8. 社会网络分析的内容简介

本书的内容结构是，除前言外共分为八章，分别介绍社会网络分析的基本原理和理论、社会网络资料类型和收集方法、网络分析的各种技术与方法、社会网络分析的应用等内容。
第一章
首先追溯了西方社会网络分析的思想渊源，对国内外的研究状况做了系统回顾，介绍了社会网络分析的一些新进展。社会网络分析有不同的学科发展背景，其发展也经历了不同的阶段。我们通过回顾社会网络分析思想与方法在西方的发展，梳理出其中的主要线索和问题，并结合国内的研究状况进行探讨，目的在于强调更好地借鉴已有的成果，加强对社会网络分析的认识和应用。
第二章
系统说明了社会网络分析的基本原理。社会网络分析作为一种独立的社会研究方法，已形成了自己的理论基础和方法论原则。通过这些方面我们可以认识社会网络分析方法的特征及其独特之处。在本章中我们在说明社会网络分析概念的基础上，具体介绍了社会网络分析的方法论原理和研究程序。
第三章
主要说明社会网络分析所用的数据资料具有自己的类型与特征，它是一组反映行动者关系的信息。社会网络资料首先是关于社会关系的数据信息，简称关系数据。关系数据不同于属性数据，不仅其本质内容不同，其表达形式也不同。本章在介绍了社会网络资料的概念和类型基础上，结合研究设计具体说明了社会网络的测量及其收集方法。
第四章
主要介绍社会网络分析的研究技术与方法。社会网络最基本的数学表达形式是图论法和矩阵法。图论法是以线和点的形式来表示行动者及其关系的一种方法。用社群图可表示社会关系的结构、特征等属性。矩阵法是把社会网络中的每一个结点或关系分别按行和列的方式排列即可形成网络矩阵，包括邻接矩阵、关联矩阵等。矩阵法可以对群体关系进行具体分析。
第五章
是关于社会网络的中心度分析。中心度是我们认识社会网络中行动者位置及其关系的重要概念，具有广泛的应用性。本章首先介绍了中心度、中心势概念，重点说明了结点中心度、紧密中心度、间距中心度及其测量方法。最后又对社会网络中与等级密切相关的权力和声望作了分析。网络中的声望不同于一般意义的社会声望概念，这里主要说明了接近度声望概念及其测量。
第六章
是关于社会网络分析中的子群研究。构成社会网络的基本元素就是行动者及其群体，社会中存在着各种各样的子群，它们相互结合形成了复杂的社会结构。本章首先从社会群体、子群概念出发，说明各种团聚性的子群及其测量方法，包括“团伙”、n-团伙、n-宗派、k-丛等，最后分析隶属性群体。
第七章
是关于网络中的位置和角色的分析。在社会结构分析中，位置和角色是两个重要的概念。本章在简要介绍了网络分析的位置和角色概念之后，主要说明了结构等价性、自同构等价性和正则等价性及其不同的测量方法，最后一节简要介绍了关系代数法和统计模型法。位置和角色分析是目前社会网络分析中数量化分析程度最高的方面，已应用和发展出了许多不同的数学分析方法。本章结合例子简要介绍了聚类法、统计模型法等。这些分析方法现在都可借助于有关的分析软件来应用。
第八章
讨论了社会网络分析的一些应用。社会网络分析具有非常广泛的应用，其应用领域已远远超出了社会学和人类学的传统范围，如小群体关系、社会支持网等，而且扩展到了人文社会科学甚至工程技术科学的诸多领域。但本书只是简要分析了与社会网络分析密切相关的社会资本研究以及体现中国社会结构特征的“关系”研究。
本书最后在附录中介绍了社会网络分析软件包的应用，重点说明了Pajek 的内容及使用方法。附录中还附有两个不同的各具代表性的《社会网络分析》教学大纲，供读者参考比较。

9. 3层分层网络设计模型中各层的功能是什么

1、核心层：网络的高速交换主干

2、汇聚层：提供基于策略的连接

3、接入层：将工作站接入网络

三层网络架构采用层次化模型设计，即将复杂的网络设计分成几个层次，每个层次着重于某些特定的功能，这样就能够使一个复杂的大问题变成许多简单的小问题。

(9)网络分析方法中有三模网络吗扩展阅读：

核心层：核心层是网络的高速交换主干，对整个网络的连通起到至关重要的作用。核心层应该具有如下几个特性：可靠性、高效性、冗余性、容错性、可管理性、适应性、低延时性等。

在核心层中，应该采用高带宽的千兆以上交换机。因为核心层是网络的枢纽中心，重要性突出。核心层设备采用双机冗余热备份是非常必要的，也可以使用负载均衡功能，来改善网络性能。

汇聚层：汇聚层是网络接入层和核心层的“中介”，就是在工作站接入核心层前先做汇聚，以减轻核心层设备的负荷。汇聚层具有实施策略、安全、工作组接入、虚拟局域网（VLAN）之间的路由、源地址或目的地址过滤等多种功能。

在汇聚层中，应该选用支持三层交换技术和VLAN的交换机，以达到网络隔离和分段的目的。

接入层：接入层向本地网段提供工作站接入。在接入层中，减少同一网段的工作站数量，能够向工作组提供高速带宽。接入层可以选择不支持VLAN和三层交换技术的普通交换机。

网络—三层网络结构

10. 整体网络分析的基本维度什么

如果研究整体网络（whole network ），即研究所有行动者之间的关系，那么研究者需要分析具有整体意义的关系的各种特征，如互惠性，关系的传递性等。如果研究个体网络（ego-network），即关注个体行动者，则需要分析个体网的一些关系特征，例如，关系的密度、同质性等。这种研究可以利用随机抽样方法。

网络分析者用图论工具、代数模型技术描述关系模式，并且探究这些模式对结构中成员的行为有哪些影响。这种研究方法不同于传统的社会学方法。很多传统的统计方法不能分析关系数据，不能分析整体网络数据的特征和网络变量（network variable ）的统计推断。