推特

探索推特数据集群以发现主导已识别组的关键字. 关注具有政治倾向的数据集为分析提供了一个容易的目标.

中心性和文本分析允许用户从他们的社交网络数据中获得更多. 下面是如何使用R和Gephi来利用它们.

多亏了科技的飞速发展, 社交网络上产生的大量数据可以相对容易地进行分析, 特别是对于那些使用R编程语言和Gephi的人.

推特是一座数据的金矿. 与其他社交平台不同的是，几乎每个用户的推文都是完全公开的、可拉的.

在本教程中, Toptal自由软件工程师安东尼Sistilli将探索如何使用Python, 推特 API, 以及收集有用数据的数据挖掘技术.

社交网络是当今最大的数据来源之一, 这意味着他们是营销人员极其宝贵的资产, 大数据专家, 甚至是像记者和其他专业人士这样的个人用户. 利用实时推特数据的潜力在许多对时间敏感的业务流程中也很有用.

在本文中, 顶级自由软件工程师Hanee ' Medhat解释了如何构建一个简单的Python应用程序来利用Apache Spark的强大功能, 然后用它来阅读和处理推文，以识别热门话题标签.

分析人士已经认识到，社交网络数据是一个虚拟的信息宝库，可以用来感知民意趋势和民意支持的浪潮. 在本文中, Toptal工程师老人桑托斯描述了他用于概念验证的技术，该技术有效地分析了推特趋势主题并进行了预测, 作为示例测试用例, 2014年巴西总统大选的地区投票模式.