trends_available() 함수는 트위터 트렌드 분석에 유용해요.
trends_available()
이 함수의 주요 목적은 무엇인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
Twitter 데이터의 힘과 소셜 미디어 분석으로 무엇을 달성할 수 있는지부터 시작해 볼게요. 이 장에서는 강력한 ‘rtweet’ 라이브러리의 함수와 Twitter API를 사용해 첫 번째 트윗 세트를 추출합니다. 그런 다음, 추출한 Twitter 데이터의 구성 요소를 어떻게 활용해 소셜 미디어 분석에 필요한 인사이트를 도출할 수 있는지 살펴봅니다.
이제 더 깊이 들어가 볼 시간이에요. 트윗에 필터를 적용하는 방법과, 황금비율과 사용자가 구독하는 Twitter 리스트를 활용해 Twitter 사용자 데이터를 분석하는 방법을 배워요. 또한 트렌딩 토픽을 추출하고, 시간이 지남에 따라 Twitter 데이터를 분석해 흥미로운 인사이트를 찾는 방법도 익힙니다.
현재 연습
백문이 불여일견이죠! 이 장에서는 막대 그래프와 워드클라우드를 사용해 트윗의 텍스트를 시각화하는 방법을 배웁니다. 트윗 텍스트를 전처리하고, 분석을 위한 깔끔한 텍스트 코퍼스를 준비하는 과정도 다룹니다. 트윗에서 특정 주제나 브랜드에 대한 핵심 논의 주제와 사람들의 인식을 추출할 수 있다고 상상해 보세요. 토픽 모델링과 감성 분석을 활용하면 바로 그렇게 할 수 있습니다.
Twitter 사용자들은 트윗하고, 좋아요를 누르고, 팔로우하고, 리트윗하면서 복잡한 네트워크 구조를 만들어 냅니다. 마지막 장에서는 이러한 네트워크 구조를 분석하고, 개별 사용자 간의 관계를 리트윗 네트워크로 시각화하는 방법을 배웁니다. 또한 트윗에서 지리적 위치 데이터를 추출해 트윗 위치를 지도에 표시하고, 어떤 주나 국가에서 여러분의 브랜드에 대해 가장 많이 이야기하는지 같은 강력한 질문에 답하는 방법을 알아봅니다. 지리 데이터는 Twitter 데이터 분석에 새로운 차원을 더해 줍니다.
