Visualiseer populaire termen

Socialemediagegevens analyseren in R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Lesoverzicht

Haal de meest frequente termen uit het tekstcorpus
Verwijder aangepaste stopwoorden en verfijn het corpus
Visualiseer populaire termen met staafdiagram en wordcloud

Termfrequentie

Haal termfrequentie op: het aantal keer dat elk woord voorkomt

# Extract term frequency
library(qdap)
term_count  <-  freq_terms(twt_corpus_final, 60)
term_count

Termfrequentie

Aangepaste stopwoorden verwijderen

# Create a vector of custom stop words
custom_stop <- c("obesity", "can", "amp", "one", "like", "will", "just", 
                "many", "new", "know", "also", "need", "may", "now", 
                "get", "s", "t", "m", "re")

# Remove custom stop words
twt_corpus_refined <- tm_map(twt_corpus_final,removeWords, custom_stop)

Termtelling na verfijnen van corpus

# Term count after refining corpus
term_count_clean <- freq_terms(twt_corpus_refined, 20)
term_count_clean

Termfrequentie na verfijnen van corpus

Een merk dat een obesitasprogramma promoot kan deze termen analyseren

Staafdiagram van populaire termen

Maak een staafdiagram van termen die > 50 keer voorkomen
Staafdiagrammen vatten populaire termen helder samen

# Create a subset dataframe
term50 <- subset(term_count_clean, FREQ > 50)

Staafdiagram van meest populaire termen

library(ggplot2)

# Create a bar plot of frequent terms
ggplot(term50, aes(x = reorder(WORD,  -FREQ),  y = FREQ)) +
       geom_bar(stat = "identity", fill = "blue") + 
       theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Staafdiagram van populaire termen

Wordcloud

Visualiseer frequente termen met wordclouds
Een wordcloud is een afbeelding van woorden
Woordgrootte geeft frequentie aan
Effectief promotiemiddel voor campagnes
Brengt de boodschap over en benadrukt populaire termen

Wordcloud op basis van min. frequentie

De functie wordcloud() maakt wordclouds

# Create a word cloud based on min frequency
library(wordcloud)
wordcloud(twt_corpus_refined, min.freq = 20, colors = "red", 
          scale = c(3,0.5), random.order = FALSE)

Wordcloud op basis van min. frequentie

Wordcloud op basis van minimale frequentie

Kleurrijke wordcloud

# Create a colorful word cloud
library(RColorBrewer)
wordcloud(twt_corpus_refined, max.words = 100, 
          colors = brewer.pal(6,"Dark2"), scale = c(2.5,.5),
          random.order = FALSE)

Kleurrijke wordcloud

Wordcloud met verschillende kleuren

Laten we oefenen!

Socialemediagegevens analyseren in R