做社会网络分析对数据有要求吗

现在有一份数据是这样的，左边是被关注者的ID，右边是关注者的ID，
想问是否可以做以下的分析：

社区检测：比如MDS、CPM、kmeans等
链接分析：比如pagerank、HITs等
接近度测量：SNN等
图形聚类分析：MSG,HCS等

需要对数据做什么处理吗，请详细讲下 真的不懂

有ID关注数据这些已经能做了，但只能做基础的分析，数据不用额外处理，实际上这些数据很原子了，再处理也不知道处理啥了～。
基本上(关注者, 被关注者) 已经构成一个基础的数据分析的元组了，这些方法的代码都已经可以套进去了。比如：

import networkx as nx
import community as community_louvain

# 创建图
G = nx.DiGraph()
# 添加边
G.add_edges_from(data)  # 包含 (关注者, 被关注者) 元组的列表

# 使用 Louvain 方法进行社区检测
partition = community_louvain.best_partition(G.to_undirected())

# partition 是一个字典，它将每个节点映射到其社区 ID

其他方法都可以套进去

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对于数据的处理，需要进行以下步骤：

数据转换：将关注关系数据转换为图形数据结构，其中节点表示用户，边表示关注关系。可以使用图形库（如NetworkX）或编程语言中的数据结构来实现。

数据清洗：检查数据中是否存在重复或无效的记录，并对其进行清理或删除。

缺失数据处理：检查是否有缺失的关注关系数据，根据实际情况决定是删除缺失数据还是采取其他处理方法。

数据预处理：根据具体的分析需求，可能需要对数据进行预处理，例如标准化、归一化或降维等操作。