Სარჩევი:
ვიდეო: როგორ აკეთებთ განწყობის ანალიზს Twitter-ის მონაცემებზე?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
დასაწყებად, ჩვენ მოვამზადეთ ნაბიჯ-ნაბიჯ გაკვეთილი თქვენი განწყობის ანალიზის მოდელის შესაქმნელად:
- აირჩიეთ მოდელის ტიპი.
- გადაწყვიტეთ რომელი ტიპის კლასიფიკაცია გსურთ კეთება .
- იმპორტი შენი Twitter-ის მონაცემები .
- Ძებნა ტვიტები .
- მონიშნეთ მონაცემები თქვენი კლასიფიკატორის მოსამზადებლად.
- შეამოწმეთ თქვენი კლასიფიკატორი.
- განათავსეთ მოდელი სამუშაოდ.
ასე რომ, რა სარგებლობა მოაქვს Twitter-ის განწყობის ანალიზს?
განწყობის ანალიზი ავტომატიზირებს ამას ანალიზი , უზრუნველყოფს ათასობით ტვიტის ერთდროულად დამუშავების შესაძლებლობას. ხშირია გამოყენებული სოციალური მედიის მონიტორინგისთვის, ბრენდის ან თემის შესახებ ინფორმაციის მისაღებად და დროთა განმავლობაში ტენდენციების თვალყურის დევნებისთვის, პოტენციური PR კრიზისების გამოვლენისთვის, ბაზრის კვლევისა და სხვა სასარგებლო აპლიკაციებისთვის.
როგორ ასუფთავებთ მონაცემებს ტვიტერზე? ამოიღეთ ტვიტები Twitter-დან
- 1) "გადადით ვებ გვერდზე" - სამიზნე ვებსაიტის გასახსნელად.
- 2) გამოიყენეთ გადახვევა ქვემოთ - მეტი მონაცემების მისაღებად ჩამოთვლილი გვერდიდან.
- 3) შექმენით "Loop Item" - თითოეული ტვიტის ამონაწერის ციკლისთვის.
- 4) დააყენეთ Regular Expression - საჭიროების შემთხვევაში მონაცემების გასასუფთავებლად და გადაფორმატებისთვის (სურვილისამებრ)
გარდა ამისა, რა არის ტვიტერის მონაცემთა ანალიზი?
Twitter-ის მონაცემები არის ცოცხალი, საჯარო საუბრის ყველაზე სრულყოფილი წყარო მთელ მსოფლიოში. ჩვენი REST, სტრიმინგის და Enterprise API-ები პროგრამულ საშუალებას იძლევა ანალიზი დან მონაცემები რეალურ დროში ან დაუბრუნდით 2006 წლის პირველ ტვიტს. მიიღეთ ინფორმაცია აუდიტორიის, ბაზრის მოძრაობების, განვითარებადი ტენდენციების, ძირითადი თემების, ახალი ამბების შესახებ და მრავალი სხვა.
რა არის განწყობის ანალიზის მიზანი?
განწყობის ანალიზი არის ნაწერის პოზიტიური, უარყოფითი თუ ნეიტრალური დადგენის პროცესი. განწყობის ანალიზი ეხმარება მონაცემთა ანალიტიკოსებს მსხვილ საწარმოებში შეაფასონ საზოგადოებრივი აზრი, ჩაატარონ ბაზრის ნიუანსური კვლევა, დააკვირდნენ ბრენდისა და პროდუქტის რეპუტაციას და გაიგონ მომხმარებელთა გამოცდილება.
გირჩევთ:
რა განსხვავებაა მონაცემებზე ორიენტირებულ და საკვანძო სიტყვას შორის?
განსხვავება საკვანძო სიტყვასა და მონაცემთა მართებულ ჩარჩოს შორის: მონაცემთა ორიენტირებული ჩარჩო: ამიტომ რეკომენდებულია ტესტის მონაცემების შენახვა ზოგიერთ გარე მონაცემთა ბაზაში ტესტის სკრიპტების გარეთ. მონაცემთა ორიენტირებული ტესტირების ჩარჩო ეხმარება მომხმარებელს გამოყოს ტესტის სკრიპტის ლოგიკა და ტესტის მონაცემები ერთმანეთისგან
როგორ ატარებთ თვისობრივ კონტენტ ანალიზს?
როგორ ჩავატაროთ კონტენტ ანალიზი აირჩიეთ კონტენტი, რომელსაც გააანალიზებთ. თქვენი კვლევის კითხვებიდან გამომდინარე, აირჩიეთ ტექსტები, რომლებსაც გააანალიზებთ. განსაზღვრეთ ანალიზის ერთეულები და კატეგორიები. შეიმუშავეთ კოდირების წესების ნაკრები. ტექსტის კოდირება წესების მიხედვით. გაანალიზეთ შედეგები და გამოიტანეთ დასკვნები
როგორ აკეთებთ ბაზრის კალათის ანალიზს Excel-ში?
Shopping Basket Analysis Tool-ის გამოყენებით გახსენით Excel ცხრილი, რომელიც შეიცავს შესაბამის მონაცემებს. დააჭირეთ Shopping Basket Analysis. საყიდლების კალათის ანალიზის დიალოგურ ფანჯარაში აირჩიეთ სვეტი, რომელიც შეიცავს ტრანზაქციის ID-ს და შემდეგ აირჩიეთ სვეტი, რომელიც შეიცავს ნივთებს ან პროდუქტებს, რომელთა ანალიზიც გსურთ
როგორ აკეთებთ მონაცემთა ანალიზს R-ში?
ამ პოსტში მიმოვიხილავთ რამდენიმე ფუნქციას, რომელიც მიგვიყვანს პირველი შემთხვევის ანალიზამდე. ნაბიჯი 1 - პირველი მიდგომა მონაცემებთან. ნაბიჯი 2 - კატეგორიული ცვლადების ანალიზი. ნაბიჯი 3 – რიცხვითი ცვლადების ანალიზი. ნაბიჯი 4 – რიცხვითი და კატეგორიული ერთდროულად ანალიზი
როგორ მუშაობს ვეიდერის განწყობის ანალიზი?
VADER სენტიმენტის ანალიზი (კარგად, Pythonimplementation-ში მაინც) აბრუნებს სენტიმენტის ქულას დიაპაზონში -1-დან 1-მდე, ყველაზე უარყოფითიდან ყველაზე პოზიტიურამდე. წინადადების ამ გრძნობის ქულა გამოითვლება წინადადებაში თითოეული VADER ლექსიკონის ჩამოთვლილი სიტყვის ემოციური ქულების შეჯამებით