来自社会媒体数据的实时洞察-数据科学案例研究
这是来自社交媒体数据的实时洞察-简单数据科学案例研究
此数据科学案例研究遵循以下步骤：
本地和全球思维模式
美化输出
寻找共同的趋势
探索热门趋势
深层发掘
频率分析
围绕趋势活动
千言万语的人民
分析使用的语言和各种推文来源
中等文章链接： :
2022-11-21 20:15:25
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Twitter情绪可视化
一个网络应用程序，它使用来自Twitter的数据以及情感分析和情感检测相结合的方式来创建一系列数据可视化效果，以说明快乐和不快乐的位置，主题和时间。
介绍
该项目旨在使Twitter数据更易于理解。 它流式传输实时tweet，或者可以获取有关特定主题或关键字的tweet-然后使用自定义编写的情感分析算法分析此数据，并最终通过一系列动态D3.js数据可视化显示结果。
该应用程序的目的是允许在情绪与其他因素之间找到趋势，例如地理位置，一天中的时间，其他主题...
从分析营销活动的有效性到比较两个竞争主题，它具有广泛的用途。
在阅读有关该应用程序的更多信息。
该应
2021-12-29 22:29:58
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