社交网络的全景解析与可视化探索

发布时间：2026-01-06 07:07

01社交网络概述

在数字化时代，社交媒体如微信、微博、抖音在现代生活中扮演着重要角色，为用户提供了自我展示和连接他人的平台。这些平台已成为我们生活中不可或缺的一部分。在这个舞台上，我们关注着各类KOL，同时也不断吸引着亲朋好友的关注，共同构建起一个庞大的社交网络。

随着粉丝数量的增加，社交网络作为一种信息传播渠道变得越来越重要。因此，深入分析和可视化这些社交网络对于我们做出明智的商业决策具有重要意义。下一步，我们将利用Python的第三方库，探索社交网络可视化的奥秘。

02数据来源与清洗

▲ 领英数据的使用

领英作为职场人士交流的重要平台，提供了丰富的职场社交数据。通过领英，我们可以轻松地投递简历、结交职场精英，并逐步构建起自己的社交网络。为了深入探索社交网络可视化的奥秘，我们将这些宝贵的社交数据下载。

▲ 数据的读取与清洗过程

在开始深入分析之前，我们首先需要导入必要的模块，包括pandas、janitor、datetime等，以确保数据读取和处理的顺利进行。数据清洗包括去除空值和格式转换，以确保数据集的整洁和准确。读取数据集后，我们跳过前三行，并将“Connected on”这一列的字符串日期转换为日期格式。

03数据分析与可视化

▲ 公司分析与图表展示

接下来，我们分析社交网络中的公司分布。通过df['company'].value_counts().head(10)的代码，我们可以统计出出现频率最高的前十个公司。然后，我们使用plot(kind="barh")函数将这些公司的信息以水平条形图的形式展现出来。通过这个图表，我们可以清晰地看到各个公司的联系人数分布情况。

▲ 职业分布分析与图表

统计并展示社交网络中主要职业的分布情况，我们通过执行df['position'].value_counts().head(10).plot(kind="barh").invert_yaxis()这段代码，将结果以水平条形图的形式展现出来。从上述图表中，我们可以清晰地看到，软件工程师职业在作者的人脉网络中占据了主导地位。