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Video: Wie führt man eine Sentiment-Analyse von Twitter-Daten durch?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, haben wir eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen Ihres eigenen Sentiment-Analysemodells vorbereitet:
- Wählen Sie einen Modelltyp aus.
- Entscheiden Sie, welche Art von Klassifizierung Sie möchten tun .
- Importieren Sie Ihre Twitter-Daten .
- Suchen nach twittert .
- Schild Daten um Ihren Klassifikator zu trainieren.
- Testen Sie Ihren Klassifikator.
- Setzen Sie das Modell ein.
Also, was nützt die Twitter-Sentiment-Analyse?
Stimmungsanalyse automatisiert dies Analyse , die die Möglichkeit bietet, Tausende von Tweets auf einmal zu verarbeiten. Es ist oft Gebraucht für Social Media Monitoring, Einblicke in eine Marke oder ein Thema und Verfolgung von Trends im Zeitverlauf, Erkennung potenzieller PR-Krisen, Marktforschung und andere nützliche Anwendungen.
Wie kratzt man Daten auf Twitter? Löschen Sie Tweets von Twitter
- 1) "Gehe zur Webseite" - um die Zielwebsite zu öffnen.
- 2) Verwenden Sie das Scrollen nach unten - um mehr Daten von der aufgelisteten Seite zu erhalten.
- 3) Erstellen Sie ein "Loop-Element" - um jeden Tweet zu extrahieren.
- 4) Regulären Ausdruck festlegen - um Daten bei Bedarf zu bereinigen und neu zu formatieren (optional)
Was ist außerdem Twitter-Datenanalyse?
Twitter-Daten ist die umfassendste Quelle für öffentliche Live-Gespräche weltweit. Unsere REST-, Streaming- und Enterprise-APIs ermöglichen programmatische Analyse von Daten in Echtzeit oder zurück zum ersten Tweet im Jahr 2006. Erhalten Sie Einblicke in Zielgruppen, Marktbewegungen, aufkommende Trends, Schlüsselthemen, aktuelle Nachrichten und vieles mehr.
Was ist der Zweck der Sentiment-Analyse?
Stimmungsanalyse ist der Prozess der Feststellung, ob eine Schrift positiv, negativ oder neutral ist. Stimmungsanalyse hilft Datenanalysten in großen Unternehmen, die öffentliche Meinung einzuschätzen, differenzierte Marktforschungen durchzuführen, die Marken- und Produktreputation zu überwachen und Kundenerfahrungen zu verstehen.
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