Kako vršite analizu raspoloženja na Twitter podacima?
Kako vršite analizu raspoloženja na Twitter podacima?
Anonim

Kako bismo vam pomogli da započnete, pripremili smo korak po korak vodič za izgradnju vlastitog modela analize osjećaja:

  1. Odaberite tip modela.
  2. Odlučite koju vrstu klasifikacije želite uradi .
  3. Uvezite svoje Twitter podaci .
  4. Traži tweets .
  5. Tag podaci da obučite svoj klasifikator.
  6. Testirajte svoj klasifikator.
  7. Pustite model da radi.

Samo tako, kakva je korist od analize raspoloženja na Twitteru?

Analiza sentimenta automatizuje ovo analiza , pružajući mogućnost obrade hiljada tvitova odjednom. Često je korišteno za praćenje društvenih medija, sticanje uvida u brend ili temu i praćenje trendova tokom vremena, otkrivanje potencijalnih PR kriza, istraživanje tržišta i druge korisne aplikacije.

kako scraping podatke na twitteru? Scrape tweetove sa Twittera

  1. 1) "Idi na web stranicu" - da otvorite ciljnu web stranicu.
  2. 2) Koristite skrolovanje prema dolje - da dobijete više podataka sa navedene stranice.
  3. 3) Kreirajte "stavku petlje" - da biste u petlji izdvojili svaki tweet.
  4. 4) Postavite regularni izraz - da očistite i preformatirate podatke ako je potrebno (opciono)

Osim toga, šta je analiza twitter podataka?

Twitter podaci je najsveobuhvatniji izvor javnog razgovora uživo širom svijeta. Naši REST, streaming i Enterprise API-ji omogućavaju programiranje analiza of podaci u realnom vremenu ili nazad na prvi Tweet iz 2006. godine. Dobijte uvid u publiku, kretanja na tržištu, nove trendove, ključne teme, najnovije vijesti i još mnogo toga.

Koja je svrha analize osjećaja?

Sentiment Analysis je proces utvrđivanja da li je neko pisanje pozitivno, negativno ili neutralno. Analiza sentimenta pomaže analitičarima podataka u velikim preduzećima da procijene javno mnijenje, sprovedu nijansirano istraživanje tržišta, prate reputaciju brenda i proizvoda i razumiju iskustva kupaca.

Preporučuje se: