Twitter verilerini zamanda görselleştirme

R ile Sosyal Medya Verilerini Analiz Etme

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Ders özeti

Zaman serisi verileri
Zaman serisi nesneleri ve grafikler oluşturma
Tweet sıklığını zamanda görselleştirme
İki markanın farkındalığını karşılaştırma

Marka farkındalığının tanımı

Tweet hacmiyle ölçülen marka farkındalığı

Zaman serisi verileri

Zaman içinde indekslenen veri noktaları dizisi
Tweet sıklığını görselleştirme

Bir zaman serisi grafiği

Zaman serisi analizi için tweet çıkarma

Zaman serisi analizi için tweet’leri search_tweets() ile çıkarın

library(rtweet)

# Extract tweets on "#google" using search_tweets()
search_tweets("#google", n = 18000, include_rts = FALSE)

Çıkarılan tweet verileri

status_id                 created_at           screen_name
<chr>                    <S3: POSIXct>            <chr>
1164921105066463232    2019-08-23 15:23:29    catapanoannal            
1164921037143699456    2019-08-23 15:23:13    STARBEXPLORE    
1164920927341039621    2019-08-23 15:22:46    indra_susanto    
1164920898475794435    2019-08-23 15:22:40    virfice    
1164920877940482048    2019-08-23 15:22:35    KnowledgeNile    
1164920647962832897    2019-08-23 15:21:40    mahomes_tech

created_at tweet’lerin zaman damgasını içerir

Tweet sıklığını görselleştirme

Tweet frekanslarını analiz etme

Bir ürün için genel etkileşimi izleyin
Tweet frekansları: ilgi düzeyi içgörüleri

Tweet sıklığını görselleştirme

# Extract tweets on "#camry" using search_tweets()
camry_st <- search_tweets("#camry", n = 18000, include_rts = FALSE)

Tweet sıklığını görselleştirme

created_at            screen_name                    text
<S3: POSIXct>           <chr>                        <chr>
2019-08-23 03:29:58    dromru        Toyota Camry 2019 <U+0433><U+043E><U+0434><U+0        
2019-08-23 02:59:04    NusTrivia     Sportier 2020 Toyota Camry TRD to cost $31,995    
2019-08-22 18:09:06    NusTrivia     2020 Toyota Camry TRD Costs $31,995, It’s The     
2019-08-23 01:56:51    RaitisRides   ALL NEW 2020 Toyota Avalon is coming to R    
2019-08-23 01:17:36    jhooie        I have to say, when I finally settled down tod

Zaman serisi grafiği oluşturma

# Create a time series plot
ts_plot(camry_st, by = "hours", color = "blue")

Camry ile ilgili tweetlerin zaman serisi grafiği

Tweet sıklığını karşılaştırma

Paylaşılan tweet hacmi marka farkındalığının güçlü bir göstergesidir
Tesla ve Camry’nin marka farkındalığını karşılaştırın

Tesla vs Camry

Tweet sıklığını karşılaştırma

Camry hakkında çıkarılan tweet’leri bir zaman serisi nesnesine dönüştürün
Zaman serisi nesnesi, bir zaman aralığındaki toplulaştırılmış tweet sıklığını içerir

# Convert tweet data into a time series object
camry_ts <- ts_data(camry_st, by = 'hours')
head(camry_ts)

time                    n
<S3: POSIXct>         <int>
2019-08-13 14:00:00     12            
2019-08-13 15:00:00     34            
2019-08-13 16:00:00      1            
2019-08-13 17:00:00      2

Tweet sıklığını karşılaştırma

# Rename the two columns in the time series object
names(camry_ts) <- c("time", "camry_n")

head(camry_ts)

time                  camry_n
<S3: POSIXct>          <int>
2019-08-13 14:00:00      12            
2019-08-13 15:00:00      34            
2019-08-13 16:00:00       1            
2019-08-13 17:00:00       2

Tweet sıklığını karşılaştırma

tesla_st <- search_tweets("#tesla", n = 18000, include_rts = FALSE)
tesla_ts <- ts_data(tesla_st, by = 'hours')

names(tesla_ts) <- c("time", "tesla_n")
head(tesla_ts)

time                 tesla_n
<S3: POSIXct>         <int>
2019-08-13 13:00:00    17            
2019-08-13 14:00:00    58            
2019-08-13 15:00:00    38            
2019-08-13 16:00:00    32            
2019-08-13 17:00:00    38

Tweet sıklığını karşılaştırma

# Merge the two time series objects and retain "time" column
merged_df <- merge(tesla_ts, camry_ts, by = "time", all = TRUE)
head(merged_df)

time                tesla_n    camry_n
<S3:POSIXct>          <int>     <int>
2019-08-13 13:00:00    17        NA    
2019-08-13 14:00:00    58        12    
2019-08-13 15:00:00    38        34    
2019-08-13 16:00:00    32         1

Tweet sıklığını karşılaştırma

# Stack the tweet frequency columns using melt() function
library(reshape)
melt_df <- melt(merged_df, na.rm = TRUE, id.vars = "time")
head(melt_df)

time                  variable       value
<S3: POSIXct>          <fct>        <int>
2019-08-13 13:00:00    tesla_n        17    
2019-08-13 14:00:00    tesla_n        58    
2019-08-13 15:00:00    tesla_n        38    
2019-08-13 16:00:00    tesla_n        32    
2019-08-13 17:00:00    tesla_n        38    
2019-08-13 18:00:00    tesla_n        34

Tweet sıklığını karşılaştırma

# Plot frequency of tweets on Camry and Tesla
ggplot(data = melt_df, 
       aes(x = time, y = value, col = variable)) +
       geom_line(lwd = 0.8)

Karşılaştırma grafiği

Camry ve Tesla için zaman serisi karşılaştırma grafikleri

Haydi pratik yapalım!

R ile Sosyal Medya Verilerini Analiz Etme