Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Analiza danych z mediów społecznościowych dostarcza cennych informacji. Pozwala kształtować strategie kampanii, usprawniać marketing i sprzedaż, mierzyć zaangażowanie klientów, analizować konkurencję i odkrywać nowe sieci kontaktów. W tym kursie użyjesz R, aby pobierać i wizualizować dane z Twittera, przeprowadzać analizę sieci oraz wyświetlać geolokalizację tweetów. Będziesz pracować z różnymi zbiorami danych – m.in. z tweetami o celebrytach, firmach technologicznych, popularnych tematach i sporcie.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Poznaj dane z Twittera
Odkryj możliwości, jakie dają dane z Twittera, i sprawdź, co można osiągnąć dzięki analizie mediów społecznościowych. W tym rozdziale pobierzesz swój pierwszy zestaw tweetów za pomocą Twitter API i funkcji z biblioteki `rtweet`. Następnie przeanalizujesz składniki pobranych danych z Twittera, aby wyciągać z nich wnioski przydatne w analizie mediów społecznościowych.
- Analiza danych z Twittera50 XP
- Potęga danych z Twittera100 XP
- Zalety i wady danych z Twittera50 XP
- Pobieranie danych z Twittera50 XP
- Wymagania wstępne do skonfigurowania środowiska R50 XP
- Wyszukiwanie i pobieranie tweetów100 XP
- Wyszukiwanie i pobieranie osi czasu100 XP
- Składowe danych z Twittera50 XP
- Zainteresowanie użytkowników i liczba tweetów100 XP
- Porównaj liczbę obserwujących100 XP
- Liczba retweetów100 XP
2
Analiza danych z Twittera
Czas zagłębić się w temat. Dowiesz się, jak stosować filtry do tweetów i analizować dane użytkowników Twittera za pomocą złotego wskaźnika oraz list, które obserwują. Nauczysz się też pobierać trendy i analizować dane z Twittera w czasie, aby odkrywać interesujące zależności.
3
Wizualizacja treści tweetów
Obraz mówi więcej niż tysiąc słów! W tym rozdziale odkryjesz, jak wizualizować treść tweetów za pomocą wykresów słupkowych i chmur słów. Nauczysz się przetwarzać tekst tweetów i przygotowywać czysty korpus tekstowy do analizy. Wyobraź sobie, że możesz wyodrębnić główne tematy dyskusji i opinie ludzi na temat danej marki – właśnie to umożliwia modelowanie tematyczne i analiza sentymentu.
4
Analiza sieci i dane z Twittera na mapie
Użytkownicy Twittera tweetują, lajkują, obserwują i retweetują, tworząc rozbudowane struktury sieci. W tym ostatnim rozdziale nauczysz się analizować te struktury i wizualizować powiązania między użytkownikami w postaci sieci retweetów. Pobierając dane geolokalizacyjne z tweetów, dowiesz się też, jak wyświetlać lokalizacje tweetów na mapie – i odpowiadać na ważne pytania: które stany lub kraje najchętniej mówią o twojej marce? Dane geograficzne dodają nowy wymiar do analizy danych z Twittera.
R
Analiza danych z mediów społecznościowych w R
Kurs
ukończony
