Twitter 数据分析

用 R 分析社交媒体数据

Sowmya Vivek

Data Science Coach

课程概览

  • 提取并可视化 Twitter 数据
  • 分析推文文本
  • 进行网络分析
  • 在地图上查看推文
  • 探索名人、品牌、热点和体育相关推文
用 R 分析社交媒体数据

社交媒体分析简介

  • 从社交媒体网站收集数据
  • 分析数据以获得洞见
  • 做出更好的业务决策

社交媒体分析

用 R 分析社交媒体数据

关于 Twitter

Twitter 标志

  • 社交媒体平台
  • 称为推文的短消息
  • 微博客网站
  • 来自推文及其元数据的信息
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Twitter 数据的力量

每日 5 亿条推文

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Twitter 数据的力量

每月 3.3 亿用户

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Twitter 数据的力量

80% 的用户是富裕的千禧一代

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Twitter 数据的力量

Twitter 广告效果高 11%

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Twitter 数据的力量

40% 的用户因网红推文而购买

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推文量

  • R 提供多种函数提取推文用于分析
  • stream_tweets() 抽样所有公开推文的 1%
  • 默认提取 30 秒时间窗内的推文
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推文量

live_tweets <- stream_tweets("")
dim(live_tweets)

[1] 1047   90
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推文量

live_tweets60 <- stream_tweets("", timeout = 60)
dim(live_tweets60)

[1] 3464   90
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Twitter 数据的应用

趋势话题

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Twitter 数据的应用

客户观点

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Twitter 数据的应用

公众情绪

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Twitter 数据的应用

触达

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Twitter 数据的应用

事件检测

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Twitter 数据的优势

  • Twitter API 开放可用
  • 话题标签规范便于发现对话
  • 推文长度受限，算法更易且可控
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Twitter 数据的局限

  • 免费账户的历史搜索受限
  • 免费账户可提取的推文数量有限
  • 1% 抽样可能不够准确
  • 具有地理标签的推文占比很小
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Vamos praticar!

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