인기 용어 시각화

R로 소셜 미디어 데이터 분석하기

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

학습 개요

텍스트 코퍼스에서 가장 빈번한 용어를 추출합니다
사용자 정의 불용어를 제거하여 코퍼스를 정제합니다
막대 그래프와 워드 클라우드로 인기 용어를 시각화합니다

용어 빈도

용어 빈도, 즉 각 단어의 등장 횟수를 추출합니다

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

용어 빈도

사용자 정의 불용어 제거

# 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)

코퍼스 정제 후 용어 수

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

코퍼스 정제 후 용어 빈도

비만 관리 프로그램을 홍보하는 브랜드는 이 용어들을 분석할 수 있습니다

가장 인기 있는 용어 막대 그래프

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))

워드 클라우드

자주 등장하는 용어를 워드 클라우드로 시각화합니다
워드 클라우드는 단어로 만든 이미지입니다
단어 크기는 빈도를 나타냅니다
캠페인에 효과적인 홍보 이미지입니다
브랜드 메시지를 전달하고 인기 용어를 강조합니다

최소 빈도 기반 워드 클라우드

wordcloud() 함수로 워드 클라우드를 생성합니다

# 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)

최소 빈도 기반 워드 클라우드

컬러 워드 클라우드

# 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)

컬러 워드 클라우드

다양한 색상의 워드 클라우드

Vamos praticar!

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인기 용어 시각화

학습 개요

용어 빈도

용어 빈도

사용자 정의 불용어 제거

코퍼스 정제 후 용어 수

코퍼스 정제 후 용어 빈도

인기 용어 막대 그래프

가장 인기 있는 용어 막대 그래프

인기 용어 막대 그래프

워드 클라우드

최소 빈도 기반 워드 클라우드

최소 빈도 기반 워드 클라우드

컬러 워드 클라우드

컬러 워드 클라우드

Vamos praticar!