Social Media Analytics mit R lernen: Daten von Social Media-Plattformen in verwertbare Geschäftseinblicke umwandeln

Bewertung:   (4,6 von 5)

Social Media Analytics mit R lernen: Daten von Social Media-Plattformen in verwertbare Geschäftseinblicke umwandeln (Raghav Bali)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch bietet detaillierte Beispiele und Analysen für mehr als fünf wichtige Social-Media-Plattformen, mit einem starken Fokus auf die Verwendung von R für die Datenanalyse. Es ist gut strukturiert und enthält eine Vielzahl von Beispielen und Visualisierungen, wodurch es sich für die praktische Analyse eignet. Es besteht jedoch der Wunsch nach einer Version dieses Buches, die Python verwendet.

Vorteile:

Detaillierte Beispiele und Analysen auf mehreren Social-Media-Plattformen
deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Analysemethoden ab
gut strukturierter Inhalt
enthält Visualisierungen
gut für R-Nutzer.

Nachteile:

Fehlt eine Version in Python; einige gewünschte Analysen für soziale Netzwerke sind in anderer Literatur nicht verfügbar.

(basierend auf 4 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Learning Social Media Analytics with R: Transform data from social media platforms into actionable business insights

Inhalt des Buches:

Erschließen Sie die Welt der sozialen Medien und nutzen Sie die Möglichkeiten der Analyse für datengestützte Erkenntnisse mit R

Hauptmerkmale

⬤ Ein praktisches Handbuch, das dabei hilft, die Leistungsfähigkeit des R-Ökosystems zu nutzen, um Daten aus sozialen Medien zu extrahieren, zu verarbeiten, zu analysieren, zu visualisieren und zu modellieren.

⬤ Lernen Sie die Methoden des Datenzugriffs, des Abrufs, der Bereinigung und der Kuratierung von Daten, die von verschiedenen Social-Media-Plattformen stammen, kennen.

⬤ Visualisieren und analysieren Sie Daten von Social-Media-Plattformen, um komplexe Beziehungen zu verstehen und zu modellieren, indem Sie verschiedene Konzepte und Techniken wie Sentiment Analysis, Topic Modeling, Text Summarization, Recommendation Systems, Social Network Analysis, Classification und Clustering anwenden.

Buchbeschreibung

Das Internet ist wirklich riesig geworden, vor allem mit dem Aufkommen verschiedener Formen sozialer Medien im letzten Jahrzehnt, die den Nutzern eine Plattform bieten, um sich selbst auszudrücken und auch miteinander zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Dieses Buch hilft dem Leser, die aktuelle Social-Media-Landschaft zu verstehen und zu lernen, wie die Analytik genutzt werden kann, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Daten können analysiert werden, um wertvolle Erkenntnisse über das Verhalten und das Engagement von Nutzern, Organisationen, Unternehmen und Marken zu gewinnen. Das Buch hilft den Lesern, geschäftliche Probleme zu formulieren und mit Hilfe sozialer Daten zu lösen.

Das Buch behandelt auch mehrere praktische Anwendungsfälle in sozialen Medien unter Verwendung von R und seinen fortgeschrittenen Paketen, um datenwissenschaftliche Methoden wie Stimmungsanalyse, Themenmodellierung, Textzusammenfassung, Empfehlungssysteme, soziale Netzwerkanalyse, Klassifizierung und Clustering zu nutzen. Der Leser lernt verschiedene praktische Ansätze kennen, um Daten aus verschiedenen Social-Media-Quellen wie Twitter und Facebook zu erhalten. Außerdem wird den Lesern gezeigt, wie sie detaillierte Arbeitsabläufe zur Verarbeitung, Visualisierung und Analyse von Daten einrichten können, um soziale Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

(Was Sie lernen werden)

⬤ Lernen Sie, wie Sie mit Hilfe des R-Ökosystems Daten von verschiedenen Social-Media-Plattformen nutzen können.

⬤ Nutzen Sie Social-Media-Daten, um reale Probleme zu formulieren und zu lösen.

⬤ Analysieren Sie soziale Netzwerke und Gemeinschaften von Nutzern mithilfe von Konzepten der Graphentheorie und Netzwerkanalyse.

⬤ Erkennen von Meinungen und Stimmungen, Extrahieren von Themen und Trends aus unstrukturierten, verrauschten Textdaten aus verschiedenen Social Media Kanälen.

⬤ Verstehen Sie die Kunst, umsetzbare Erkenntnisse mit effektiven Visualisierungen darzustellen.

⬤ Analysieren Sie Daten aus den wichtigsten Social-Media-Kanälen wie Twitter, Facebook, Flickr, Foursquare, Github, StackExchange, und so weiter.

⬤ Lernen Sie, beliebte R-Pakete wie ggplot2, topicmodels, caret, e1071, tm, wordcloud, twittR, Rfacebook, dplyr, reshape2 und viele andere zu nutzen.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781787127524
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)