随着互联网的飞速发展,行业更迭迅速,各行各业都在寻找适应社会发展的途径,从而提升行业价值。而新浪微博作为社交网络的重要组成部分,它拥有庞大的用户群体与实时更新的海量数据,若能够寻找到合适的统计方法将这些数据加以利用与研究,必将会给行业未来发展提供一个新的参考角度。本文就是带着这样的探究目的,基于现有的新浪微博信息点签到数,对行业关系展开探索与研究。本文对原始数据进行预处理,通过描述性统计分析了解数据整体情况,依据探索结果选择重点研究上海地区,并以银行行业研究为主,通过运用Lasso变量选择法,选择出了最具研究价值的变量,并对这些变量进行了多重共线性检验,为使结果更加清晰明了,依据检验结果建立逐步回归模型,在精简变量的同时得到更具显著性和解释性的回归方程,之后参照模型结果,本文分析了行业对银行的影响以及四大银行自身的对比分析,对模型进行解释并赋予其现实意义,同时对行业未来的发展趋势进行预测并提出一些合理化建议。