随着移动互联网的快速发展，微信已成为人们日常生活中不可或缺的社交工具。

微信积累了海量的用户数据，对这些数据进行分析，可以挖掘出丰富的社会网络信息和用户行为模式。

本论文旨在研究基于Python的微信好友数据分析系统，利用Python强大的数据处理和分析能力，对微信好友数据进行采集、清洗、分析和可视化，揭示用户社交网络结构特征和行为规律。

关键词：微信；社交网络分析；Python；数据挖掘；数据可视化

1.微信:微信是一款由腾讯公司开发的，集文字、语音、视频、朋友圈、公众号等功能于一体的即时通讯软件。

2.社交网络分析:社交网络分析（SocialNetworkAnalysis，SNA）是利用网络理论和图论方法，对社会网络中的行动者（Actor）之间的关系进行量化分析，以揭示社会结构和社会行为规律的学科。

3.Python:Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，具有丰富而强大的库，被广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等领域。

4.数据挖掘:数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、先前未知的、潜在有用的信息和知识的过程，常用的技术包括关联规则挖掘、分类、聚类等。

5.数据可视化:数据可视化是将数据转换为图形或表格等视觉形式，以更直观、易懂的方式展示数据信息，帮助人们理解数据、发现数据规律。

微信好友数据分析作为社交网络分析的重要分支，近年来受到越来越多的关注。