Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Mastering Social Media Mining with R“ wird für seine umfassende Einführung in die Analyse sozialer Medien geschätzt, die wesentliche Tools, Techniken und R-Programmierpraktiken abdeckt. Es bietet eine schrittweise Anleitung zum Data Mining auf verschiedenen Social-Media-Plattformen und stellt nützliche R-Pakete vor. Einige Leser finden jedoch, dass es dem Buch an Tiefe mangelt und bemerken Probleme mit unklaren Code-Erklärungen.
Vorteile:Umfassende Abdeckung von Social-Media-Mining-Konzepten, schrittweise Anleitungen, praktische Anwendungen mit R-Codebeispielen, nützlich für Anfänger, verständliche Sprache, enthält praktische Tipps für Praktiker.
Nachteile:Seichter Inhalt in einigen Bereichen, Mangel an detaillierten Code-Erklärungen und Kommentaren, frustrierend für erfahrene R-Programmierer, kann im Vergleich zu anderen Ressourcen wie Blog-Posts weniger nützlich sein.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Mastering Social Media Mining with R
Inhalt des Buches:
Extrahieren Sie wertvolle Daten aus Ihren Social Media-Websites und treffen Sie bessere Geschäftsentscheidungen mit R
Über dieses Buch
Erforschen Sie die Social-Media-APIs in R, um Daten zu erfassen und zu bändigen Nutzen Sie die maschinellen Lernfähigkeiten von R, um einen optimalen geschäftlichen Nutzen zu erzielen Ein praktischer Leitfaden mit Beispielen aus der Praxis, der Ihnen hilft, die enormen Möglichkeiten zu nutzen, die mit Social-Media-Daten verbunden sind
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Wenn Sie über Grundkenntnisse von R in Bezug auf seine Bibliotheken verfügen und sich mit verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens auskennen, ist dieses Buch für Sie geeignet. Personen mit Erfahrung in der Datenanalyse, die an der Auswertung von Social-Media-Daten interessiert sind, werden dieses Buch nützlich finden.
Was Sie lernen werden
Zugriff auf APIs beliebter Social-Media-Websites und Extraktion von Daten Durchführen von Stimmungsanalysen und Identifizierung von Trendthemen Messen der CTR-Leistung für Social-Media-Kampagnen Implementieren von explorativen Datenanalysen und Korrelationsanalysen Erstellen eines logistischen Regressionsmodells zur Erkennung von Spam-Nachrichten Konstruieren von Bildclustern mithilfe des K-Means-Algorithmus und Identifizieren beliebter Persönlichkeiten und Reiseziele Entwickeln von Empfehlungssystemen mithilfe von Collaborative Filtering und des Apriori-Algorithmus
Im Einzelnen
Mit dem Anstieg der Nutzerzahlen im Internet hat auch die Zahl der generierten Inhalte erheblich zugenommen, was die Notwendigkeit mit sich bringt, Einblicke in die unerschlossene Goldmine der Social-Media-Daten zu gewinnen. Im Bereich der computergestützten Statistik hat R gegenüber anderen Sprachen den Vorteil, dass es sofort verfügbare Pakete zur Datenextraktion und -transformation bietet, die die Durchführung von ETL-Aufgaben erleichtern. Darüber hinaus helfen die Datenvisualisierungspakete den Nutzern, die zugrundeliegenden Datenverteilungen besser zu verstehen, während die „Standard“-Statistikpakete die Analyse der Daten vereinfachen.
In diesem Buch erfahren Sie, wie durch die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf Social-Media-Daten leistungsstarke Geschäftsfälle gelöst werden können. Sie werden wichtige und aktuelle Entwicklungen im Bereich der sozialen Medien kennenlernen, zusammen mit einigen fortgeschrittenen Themen wie Open Authorization (OAuth). Anhand praktischer Beispiele werden Sie mit Hilfe von APIs verschiedener Social-Media-Seiten wie Twitter, Facebook, Instagram, GitHub, Foursquare, LinkedIn, Blogger und anderen Netzwerken auf Daten aus R zugreifen. Sie erhalten detaillierte Erklärungen zur Umsetzung verschiedener Anwendungsfälle mit Hilfe der R-Programmierung.
Mit diesem praktischen Leitfaden sind Sie bereit, Ihre Reise als unabhängiger Social-Media-Analyst anzutreten.
Stil und Ansatz
Dieser leicht verständliche Leitfaden ist vollgepackt mit praktischen, schrittweisen Beispielen, die es Ihnen ermöglichen, Ihre realen Social-Media-Daten in nützliche, praktische Informationen umzuwandeln.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781784396312 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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