Indholdsfortegnelse:

Hvordan laver du sentimentanalyse på Twitter-data?
Hvordan laver du sentimentanalyse på Twitter-data?

Video: Hvordan laver du sentimentanalyse på Twitter-data?

Video: Hvordan laver du sentimentanalyse på Twitter-data?
Video: Филип Эванс: Как данные изменят бизнес 2024, November
Anonim

For at hjælpe dig i gang har vi udarbejdet en trin-for-trin vejledning til at bygge din egen følelsesanalysemodel:

  1. Vælg en modeltype.
  2. Beslut hvilken type klassifikation du vil have gør .
  3. Importer din Twitter-data .
  4. Søge efter tweets .
  5. Tag data at træne din klassificerer.
  6. Test din klassificering.
  7. Sæt modellen i gang.

Bare så, hvad er brugen af Twitter-stemningsanalyse?

Følelsesanalyse automatiserer dette analyse , der giver mulighed for at behandle tusindvis af tweets på én gang. Det er ofte Brugt til overvågning af sociale medier, få indsigt om et brand eller emne og sporing af tendenser over tid, opdage potentielle PR-kriser, markedsundersøgelser og andre nyttige applikationer.

hvordan skraber du data på twitter? Skrab tweets fra Twitter

  1. 1) "Gå til webside" - for at åbne målwebstedet.
  2. 2) Brug at rulle ned - for at få flere data fra den listede side.
  3. 3) Opret et "Loop Item" - til at udtrække hvert tweet i loop for.
  4. 4) Indstil regulært udtryk - for at rense og omformatere data, hvis det er nødvendigt (valgfrit)

Derudover, hvad er twitter-dataanalyse?

Twitter-data er den mest omfattende kilde til live, offentlig samtale på verdensplan. Vores REST, streaming og Enterprise API'er aktiverer programmatisk analyse af data i realtid eller tilbage til det første tweet i 2006. Få indsigt i publikum, markedsbevægelser, nye trends, nøgleemner, breaking news og meget mere.

Hvad er formålet med en følelsesanalyse?

Følelsesanalyse er processen med at afgøre, om et stykke skrift er positivt, negativt eller neutralt. Følelsesanalyse hjælper dataanalytikere i store virksomheder med at måle den offentlige mening, udføre nuanceret markedsundersøgelse, overvåge brand- og produktomdømme og forstå kundeoplevelser.

Anbefalede: