第五段：利用 WhatsApp 数据库进行数据挖掘以获取洞察
通过对 WhatsApp 数据库进行数据挖掘，数据科学家可以从庞大的聊天记录中提取有价值的模式与行为。例如，可以识别活跃时间段、对话密度、主题变化趋势等社交行为特征。
频率与聚类分析
对消息数量进行频率分析，可识别高互动用户或话题高峰期。进一步利用 K-means 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 或 DBSCAN 对对话内容进行文本聚类，可自动归类不同聊天主题，如家庭、工作或娱乐。
社交网络构建
利用联系人、群组成员与消息往来，数据科学家可以构建社交网络图。节点代表用户，边表示交流频率。通过网络分析（如节点中心性、社群划分），可挖掘社交影响力或信息流动路径。
时间序列与行为预测
基于时间戳，消息行为可构建时间序列模型，如 ARIMA 或 LSTM，用于预测活跃周期或潜在行为异常。这种挖掘方式在舆情预警与用户模型中应用广泛。