Tren yang tersedia

Fungsi trends_available() berguna untuk analisis tren Twitter.

Apa tujuan utama dari fungsi ini?

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Menganalisis Data Media Sosial dengan R

Lihat Kursus

Latihan interaktif langsung

Ubah teori menjadi aksi dengan salah satu latihan interaktif kami

Mulai latihan

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Menganalisis Data Media Sosial dengan R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

87 reviews

Mulai Kursus Gratis

Mulailah dengan memahami kekuatan data Twitter dan apa yang dapat Anda capai menggunakan analisis media sosial. Pada bab ini, Anda akan mengekstrak kumpulan tweet pertama Anda menggunakan Twitter API dan fungsi dari pustaka ‘rtweet’ yang andal. Setelah itu, saatnya mengeksplorasi bagaimana Anda dapat menggunakan komponen dari data Twitter yang diekstrak untuk memperoleh wawasan bagi analisis media sosial.

Exercise 1: Menganalisis data Twitter Exercise 2: Kekuatan data Twitter Exercise 3: Kelebihan dan kekurangan data Twitter Exercise 4: Mengekstrak data Twitter Exercise 5: Prasyarat untuk menyiapkan lingkungan R Exercise 6: Cari dan ekstrak tweet Exercise 7: Cari dan ekstrak lini masa Exercise 8: Komponen data Twitter Exercise 9: Minat pengguna dan jumlah tweet Exercise 10: Bandingkan jumlah pengikut Exercise 11: Jumlah retweet

Saatnya melangkah lebih dalam. Pelajari cara menerapkan filter pada tweet dan menganalisis data pengguna Twitter menggunakan golden ratio serta daftar Twitter yang mereka ikuti. Anda juga akan mempelajari cara mengekstrak topik yang sedang tren dan menganalisis data Twitter dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi wawasan yang menarik.

Exercise 1: Memfilter tweet Exercise 2: Menyaring tweet orisinal Exercise 3: Memfilter berdasarkan bahasa tweet Exercise 4: Filter berdasarkan popularitas tweet Exercise 5: Analisis pengguna Twitter Exercise 6: Ekstrak informasi pengguna Exercise 7: Jelajahi pengguna berdasarkan golden ratio Exercise 8: Pelanggan daftar twitter Exercise 9: Tren Twitter Exercise 10: Tren yang tersedia

Latihan Saat Ini

Exercise 11: Tren berdasarkan nama negara Exercise 12: Tren per kota dan tren yang paling banyak di-tweet Exercise 13: Memplot data Twitter dari waktu ke waktu Exercise 14: Memvisualisasikan frekuensi tweet Exercise 15: Membuat objek deret waktu Exercise 16: Bandingkan frekuensi tweet untuk dua merek

Sebuah gambar bernilai seribu kata! Pada bab ini, Anda akan mempelajari cara memvisualisasikan teks dari tweet menggunakan bar plot dan word cloud. Anda akan belajar memroses teks tweet dan menyiapkan korpus teks yang bersih untuk analisis. Bayangkan Anda dapat mengekstrak topik pembahasan utama dan persepsi orang tentang suatu subjek atau merek dari tweet yang mereka bagikan. Anda akan mampu melakukannya menggunakan topic modeling dan sentiment analysis.

Exercise 1: Memroses teks Twitter Exercise 2: Hapus URL dan karakter selain huruf Exercise 3: Bangun korpus dan ubah menjadi huruf kecil Exercise 4: Hapus stop word dan spasi tambahan Exercise 5: Visualisasikan istilah populer Exercise 6: Menghapus stop word kustom Exercise 7: Visualisasikan istilah populer dengan bar plot Exercise 8: Word cloud untuk visualisasi Exercise 9: Pemodelan topik pada tweet Exercise 10: Algoritme LDA Exercise 11: Buat document term matrix Exercise 12: Buat model topik Exercise 13: Analisis sentimen Twitter Exercise 14: Ekstrak skor sentimen Exercise 15: Lakukan analisis sentimen

Pengguna Twitter mengetwit, menyukai, mengikuti, dan me-retweet sehingga membentuk struktur jejaring yang kompleks. Pada bab terakhir ini, Anda akan mempelajari cara menganalisis struktur jejaring tersebut dan memvisualisasikan hubungan antarindividu sebagai jejaring retweet. Dengan mengekstrak data geolokasi dari tweet, Anda juga akan mengetahui cara menampilkan lokasi tweet pada peta, serta menjawab pertanyaan penting seperti negara bagian atau negara mana yang paling banyak membicarakan merek Anda. Data geografis menambahkan dimensi baru pada analisis data Twitter Anda.

Exercise 1: Analisis jaringan Twitter Exercise 2: Menyiapkan data untuk jaringan retweet Exercise 3: Buat jaringan retweet Exercise 4: Ukuran keterpusatan jaringan Exercise 5: Hitung skor out-degree Exercise 6: Hitung skor in-degree Exercise 7: Hitung skor betweenness Exercise 8: Memvisualisasikan jaringan Twitter Exercise 9: Buat plot jaringan dengan atribut Exercise 10: Plot jaringan berdasarkan ukuran sentralitas Exercise 11: Jumlah pengikut untuk meningkatkan plot jaringan Exercise 12: Menempatkan data Twitter pada peta Exercise 13: Ekstrak koordinat geolokasi Exercise 14: Data Twitter pada peta Exercise 15: Penutup kursus