Build your ultimate AI agent
Kursbeskrivning
Att analysera data från sociala medier kan ge värdefulla insikter. Det kan vägleda kampanjstrategier, förbättra marknadsföring och försäljning, mäta kundengagemang, utföra konkurrentanalyser och identifiera outnyttjade nätverk. I den här kursen använder du R för att hämta och visualisera Twitter-data, utföra nätverksanalys och visa geolokalisering av tweets. Du arbetar med en mängd olika datamängder, bland annat tweets om kändisar, teknikföretag, trendande ämnen och sport.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Förstå Twitter-data
Kom igång med att förstå kraften i Twitter-data och vad du kan uppnå med analys av sociala medier. I det här kapitlet hämtar du din första uppsättning tweets med hjälp av Twitter API och funktioner från det kraftfulla biblioteket 'rtweet'. Sedan utforskar du hur du kan använda komponenterna i din hämtade Twitter-data för att ta fram insikter inom analys av sociala medier.
- Analysera Twitter-data50 XP
- Kraften i Twitter-data100 XP
- För- och nackdelar med Twitter-data50 XP
- Extrahera Twitter-data50 XP
- Förutsättningar för att konfigurera R-miljön50 XP
- Sök och extrahera tweets100 XP
- Sök och extrahera tidslinjeposter100 XP
- Komponenter i Twitter-data50 XP
- Användarintresse och antal tweets100 XP
- Jämför antal följare100 XP
- Antal retweets100 XP
2
Analysera Twitter-data
Nu går vi djupare. Lär dig hur du kan tillämpa filter på tweets och analysera Twitter-användardata med hjälp av gyllene snittet och de Twitter-listor de prenumererar på. Du lär dig också hur du hämtar trendande ämnen och analyserar Twitter-data över tid för att identifiera intressanta insikter.
3
Visualisera tweettexter
En bild säger mer än tusen ord! I det här kapitlet lär du dig hur du kan visualisera text från tweets med hjälp av stapeldiagram och ordmoln. Du lär dig att bearbeta tweettexter och förbereda ett rensat textkorpus för analys. Med hjälp av ämnesmodellering och sentimentanalys kan du extrahera viktiga diskussionsämnen och uppfattningar om ett ämne eller varumärke från tweets som delas. Det är precis vad du kommer att kunna göra här.
4
Nätverksanalys och Twitter-data på karta
Twitter-användare skriver tweets, gillar, följer och retweetar – och skapar på så sätt komplexa nätverksstrukturer. I det här sista kapitlet lär du dig hur du analyserar dessa strukturer och visualiserar relationerna mellan enskilda användare som ett retweetnätverk. Genom att extrahera geolokalisieringsdata från tweets lär du dig också hur du visar tweetplatser på en karta och besvarar frågor som: vilka delstater eller länder pratar mest om ditt varumärke? Geografisk data tillför en ny dimension till din Twitter-dataanalys.
R
Analysera data från sociala medier i R
Kurs
slutförd
