Satura rādītājs:

Kā jūs veicat sentimenta analīzi Twitter datos?
Kā jūs veicat sentimenta analīzi Twitter datos?

Video: Kā jūs veicat sentimenta analīzi Twitter datos?

Video: Kā jūs veicat sentimenta analīzi Twitter datos?
Video: Брене Браун: Слушая стыд 2024, Novembris
Anonim

Lai palīdzētu jums sākt darbu, esam sagatavojuši soli pa solim apmācību, lai izveidotu savu noskaņojuma analīzes modeli:

  1. Izvēlieties modeļa veidu.
  2. Izlemiet, kāda veida klasifikāciju vēlaties darīt .
  3. Importējiet savu Twitter dati .
  4. Meklēt tvīti .
  5. Tag datus lai apmācītu savu klasifikatoru.
  6. Pārbaudiet savu klasifikatoru.
  7. Lieciet modeli strādāt.

Tātad, kāda ir Twitter noskaņojuma analīzes izmantošana?

Sentimenta analīze automatizē to analīze , nodrošinot iespēju vienlaikus apstrādāt tūkstošiem tvītu. Tas ir bieži lietots sociālo mediju uzraudzībai, ieskatu iegūšanai par zīmolu vai tēmu un tendenču izsekošanai laika gaitā, potenciālo PR krīzes noteikšanai, tirgus izpētei un citām noderīgām lietojumprogrammām.

kā tu vāc datus twitterī? Skrāpējiet tvītus no Twitter

  1. 1) "Doties uz Web lapu" - lai atvērtu mērķa vietni.
  2. 2) Izmantojiet ritināšanu uz leju, lai iegūtu vairāk datu no uzskaitītās lapas.
  3. 3) Izveidojiet "Cilpas vienumu" - lai izvilktu katru tvītu.
  4. 4) Iestatiet regulāro izteiksmi - lai notīrītu un pārformatētu datus, ja nepieciešams (pēc izvēles)

Turklāt, kas ir Twitter datu analīze?

Twitter dati ir visplašākais tiešraides, publisku sarunu avots visā pasaulē. Mūsu REST, straumēšanas un uzņēmuma API nodrošina programmēšanu analīze no datus reāllaikā vai atpakaļ uz pirmo tvītu 2006. gadā. Iegūstiet ieskatu auditorijās, tirgus kustībās, jaunās tendencēs, galvenajās tēmās, jaunākajās ziņās un daudz ko citu.

Kāds ir sentimenta analīzes mērķis?

Sentimenta analīze ir process, lai noteiktu, vai raksts ir pozitīvs, negatīvs vai neitrāls. Sentimenta analīze palīdz datu analītiķiem lielos uzņēmumos novērtēt sabiedrisko domu, veikt niansētu tirgus izpēti, pārraudzīt zīmolu un produktu reputāciju un izprast klientu pieredzi.

Ieteicams: