Wizualizacja danych z Twittera w czasie

Analiza danych z mediów społecznościowych w R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Przegląd lekcji

Dane szeregów czasowych
Tworzenie obiektów i wykresów szeregów czasowych
Wizualizacja częstotliwości tweetów w czasie
Porównanie widoczności dwóch marek

Definicja widoczności marki

Widoczność marki mierzona wolumenem tweetów

Dane szeregów czasowych

Seria danych indeksowanych w czasie
Wizualizacja częstotliwości tweetów

Wykres szeregów czasowych

Pobieranie tweetów do analizy szeregów czasowych

Pobieranie tweetów do analizy szeregów czasowych za pomocą search_tweets()

library(rtweet)

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

Pobrane dane tweetów

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 zawiera znacznik czasu tweetów

Wizualizacja częstotliwości tweetów

Analiza częstotliwości tweetów

Monitorowanie zaangażowania dla produktu
Częstotliwość tweetów: wskaźnik poziomu zainteresowania

Wizualizacja częstotliwości tweetów

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

Wizualizacja częstotliwości tweetów

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

Tworzenie wykresu szeregów czasowych

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

Wykres szeregów czasowych tweetów o Camry

Porównanie częstotliwości tweetów

Wolumen tweetów jest silnym wskaźnikiem widoczności marki
Porównanie widoczności marek Tesla i Camry

Tesla kontra Camry

Porównanie częstotliwości tweetów

Konwersja tweetów o Camry do obiektu szeregów czasowych
Obiekt szeregów czasowych zawiera zagregowaną częstotliwość tweetów w danym przedziale czasu

# 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

Porównanie częstotliwości tweetów

# 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

Porównanie częstotliwości tweetów

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

Porównanie częstotliwości tweetów

# 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

Porównanie częstotliwości tweetów

# 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

Porównanie częstotliwości tweetów

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

Wykres porównawczy

Porównawcze wykresy szeregów czasowych Camry i Tesli

Czas na ćwiczenia!

Analiza danych z mediów społecznościowych w R