Předpoklady pro nastavení prostředí R

Než přistoupíš k nastavení prostředí R pro získání autorizace a práci s Twitterem, je potřeba splnit několik předpokladů.

Která z následujících možností je správnou odpovědí ze seznamu předpokladů uvedených níže?

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza dat ze sociálních médií v R

Interaktivní praktické cvičení

Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení

Začít cvičení

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza dat ze sociálních médií v R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Začněte kurz zdarma

Začni objevovat sílu dat z Twitteru a možnosti, které ti analýza sociálních médií nabízí. V této kapitole extrahuješ svou první sadu tweetů pomocí Twitter API a funkcí z výkonné knihovny `rtweet`. Pak se podíváš na to, jak využít jednotlivé složky extrahovaných dat k získání zajímavých poznatků pro analýzu sociálních médií.

Exercise 1: Analýza dat z Twitteru Exercise 2: Síla dat z Twitteru Exercise 3: Výhody a nevýhody twitterových dat Exercise 4: Extrakce dat z Twitteru Exercise 5: Předpoklady pro nastavení prostředí R

Aktuální cvičení

Exercise 6: Vyhledání a extrakce tweetů Exercise 7: Vyhledávání a extrakce časových os Exercise 8: Složky dat z Twitteru Exercise 9: Zájem uživatelů a počty tweetů Exercise 10: Porovnání počtu sledujících Exercise 11: Počty retweetů

Čas jít do hloubky. Naučíš se filtrovat tweety a analyzovat data uživatelů Twitteru pomocí zlatého poměru a seznamů, které sledují. Zjistíš také, jak extrahovat aktuální trendy a analyzovat data z Twitteru v čase, abys odhalil/a zajímavé vzorce.

Exercise 1: Filtrování tweetů Exercise 2: Filtrování originálních tweetů Exercise 3: Filtrování tweetů podle jazyka Exercise 4: Filtrování podle popularity tweetů Exercise 5: Analýza uživatelů na Twitteru Exercise 6: Extrakce uživatelských informací Exercise 7: Prozkoumej uživatele na základě zlatého poměru Exercise 8: Odběratelé twitterových seznamů Exercise 9: Trendy na Twitteru Exercise 10: Dostupné trendy Exercise 11: Trendy podle názvu země Exercise 12: Trendy podle města a nejčastěji tweetovaná témata Exercise 13: Vizualizace dat z Twitteru v čase Exercise 14: Vizualizace frekvence tweetů Exercise 15: Vytváření objektů časových řad Exercise 16: Porovnání četnosti tweetů dvou značek

Jeden obrázek vydá za tisíc slov! V této kapitole se naučíš vizualizovat text tweetů pomocí sloupcových grafů a wordcloudů. Zjistíš, jak zpracovat text tweetů a připravit čistý textový korpus pro analýzu. Díky modelování témat a analýze sentimentu budeš schopen/schopna extrahovat klíčová diskutovaná témata i to, jak lidé vnímají určitý předmět nebo značku.

Exercise 1: Zpracování textu tweetů Exercise 2: Odstranění URL adres a znaků jiných než písmena Exercise 3: Vytvoření korpusu a převod na malá písmena Exercise 4: Odstranění stop slov a nadbytečných mezer Exercise 5: Vizualizace nejpoužívanějších výrazů Exercise 6: Odstranění vlastních stop slov Exercise 7: Vizualizace nejčastějších výrazů pomocí sloupcových grafů Exercise 8: Slovní mraky pro vizualizaci Exercise 9: Tematické modelování tweetů Exercise 10: Algoritmus LDA Exercise 11: Vytvoření matice dokumentů a termínů Exercise 12: Vytvoř tematický model Exercise 13: Analýza sentimentu na Twitteru Exercise 14: Extrakce skóre sentimentu Exercise 15: Proveď analýzu sentimentu

Uživatelé Twitteru tweetují, lajkují, sledují a retweetují – a tím vytvářejí komplexní síťové struktury. V této závěrečné kapitole se naučíš tyto struktury analyzovat a vizualizovat vztahy mezi jednotlivými uživateli jako síť retweetů. Extrakcí geolokačních dat z tweetů pak zjistíš, jak zobrazit jejich polohu na mapě, a zodpovíš zajímavé otázky – například ve kterých státech nebo zemích se o tvé značce nejvíce mluví. Geografická data přidávají do analýzy dat z Twitteru zcela novou dimenzi.

Exercise 1: Analýza sítě na Twitteru Exercise 2: Příprava dat pro síť retweetů Exercise 3: Vytvoření sítě retweetů Exercise 4: Míry centrality sítě Exercise 5: Výpočet skóre výstupního stupně Exercise 6: Výpočet skóre in-degree Exercise 7: Výpočet skóre betweenness Exercise 8: Vizualizace sítí na Twitteru Exercise 9: Vytvoření síťového grafu s atributy Exercise 10: Síťový graf podle míry centrality Exercise 11: Počet sledujících pro vylepšení síťového grafu Exercise 12: Twitter data na mapě Exercise 13: Extrakce souřadnic geolokace Exercise 14: Twitterová data na mapě Exercise 15: Shrnutí kurzu