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航空会社に関するツイートデータ

twitter_data データフレームには、航空会社に関する 7,000 件超のツイートが含まれています。complaint_label 列には、ツイートが苦情か非苦情かの分類がすでに入っています。まずは、どのくらいが苦情なのかを把握してみましょう。

これは Twitter の実データであり、冒とく的または不快に感じる表現が含まれる可能性があります(この演習および実際の Twitter データを使用する以降の演習でも同様です)。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • tidyverse パッケージを読み込みます。
  • twitter_data を表示して、データの大きさや中身を確認します。
  • 苦情だけに絞り込むように twitter_data をフィルタリングします。データには苦情がいくつありますか?

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Load the tidyverse packages
___(___)

# Print twitter_data
___

# Print just the complaints in twitter_data
twitter_data %>% 
  ___(___ == ___)
コードを編集して実行