Trực quan hóa thuật ngữ phổ biến

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Tổng quan bài học

Trích xuất các thuật ngữ xuất hiện nhiều nhất từ kho ngữ liệu
Loại bỏ stop word tùy chỉnh và tinh chỉnh kho ngữ liệu
Trực quan hóa thuật ngữ phổ biến bằng biểu đồ cột và đám mây từ

Tần suất thuật ngữ

Trích xuất tần suất thuật ngữ, tức số lần mỗi từ xuất hiện

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

Tần suất thuật ngữ

Loại bỏ stop word tùy chỉnh

# 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)

Đếm thuật ngữ sau khi tinh chỉnh kho ngữ liệu

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

Tần suất thuật ngữ sau khi tinh chỉnh kho ngữ liệu

Thương hiệu quảng bá chương trình quản lý béo phì có thể phân tích các thuật ngữ này

Biểu đồ cột cho thuật ngữ phổ biến

Vẽ biểu đồ cột cho các thuật ngữ xuất hiện hơn 50 lần
Biểu đồ cột tóm tắt thuật ngữ phổ biến, dễ hiểu

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

Biểu đồ cột của các thuật ngữ phổ biến nhất

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))

Biểu đồ cột cho thuật ngữ phổ biến

Biểu đồ cột của thuật ngữ phổ biến

Đám mây từ

Trực quan hóa thuật ngữ thường gặp bằng đám mây từ
Đám mây từ là ảnh tạo từ các từ
Kích thước từ thể hiện tần suất
Hình ảnh quảng bá hiệu quả cho chiến dịch
Truyền tải thông điệp thương hiệu và làm nổi bật thuật ngữ phổ biến

Đám mây từ theo tần suất tối thiểu

Hàm wordcloud() giúp tạo đám mây từ

# 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)

Đám mây từ theo tần suất tối thiểu

Đám mây từ nhiều màu sắc

# 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)

Đám mây từ nhiều màu sắc

Đám mây từ nhiều màu

Ayo berlatih!

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R