Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet eine solide Einführung in das Social Media Data Mining und bietet eine klare, strukturierte Anleitung für Personen mit minimaler Programmiererfahrung. Es enthält praktische Übungen und deckt wichtige Fähigkeiten wie Datenverarbeitung und Visualisierung ab. Einige Leser fanden jedoch, dass es an detaillierten Anweisungen für bestimmte Setups mangelt, erlebten Frustrationen bei der Code-Implementierung und stießen auf typografische Fehler.
Vorteile:⬤ Gut strukturiert und klar
⬤ Tolle Einführung für Anfänger
⬤ Informative und praktische Übungen
⬤ Gut zum Erlernen von Data Mining und Social-Media-Analyse
⬤ Hilft Lesern, verwandte Kurse zu bestehen
⬤ Deckt sowohl Scripting als auch Analyse ab.
⬤ Es fehlen detaillierte Anleitungen für bestimmte technische Setups
⬤ einige Codes waren verwirrend und frustrierend zu implementieren
⬤ viele Tippfehler
⬤ könnte von einem erweiterten Abschnitt über anfängliches Scripting profitieren.
(basierend auf 11 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Mining Social Media: Finding Stories in Internet Data
Inhalt des Buches:
BuzzFeed News Senior Reporterin Lam Thuy Vo erklärt, wie man mit der Programmiersprache Python Daten aus dem Social Web auf sinnvolle Weise auswertet, verarbeitet und analysiert.
Haben gefälschte Twitter-Accounts dazu beigetragen, eine Präsidentschaftswahl zu beeinflussen? Was können uns die Archive von Facebook und Reddit über das menschliche Verhalten sagen? In Mining Social Media zeigt die erfahrene BuzzFeed-Reporterin Lam Thuy Vo, wie man Python und wichtige Datenanalysetools einsetzt, um die Geschichten zu finden, die in den sozialen Medien verborgen sind.
Egal, ob Sie ein professioneller Journalist, ein akademischer Forscher oder ein Bürgerrechercheur sind, Sie werden lernen, wie Sie technische Tools verwenden, um Daten aus sozialen Medienquellen zu sammeln und zu analysieren, um überzeugende, datengestützte Geschichten zu erstellen.
Lernen Sie, wie man:
Python-Skripte zu schreiben und APIs zu nutzen, um Daten aus dem Social Web zu sammeln.
Datenarchive herunterzuladen und sie nach Erkenntnissen zu durchsuchen.
HTML-Dateien, die von Websites heruntergeladen wurden, auf nützliche Inhalte zu untersuchen.
Formatieren, aggregieren, sortieren und filtern Sie Ihre gesammelten Daten mit Google Sheets.
Datenvisualisierungen erstellen, um Ihre Entdeckungen zu veranschaulichen.
Erweiterte Datenanalysen mit Python, Jupyter Notebooks und der Pandas-Bibliothek durchführen.
Wenden Sie das Gelernte auf Ihre eigenen Forschungsthemen an.
In den sozialen Medien gibt es Tausende von versteckten Geschichten, die nur darauf warten, erzählt zu werden. Lernen Sie, wie Sie mit den Datenerkennungs-Tools, die Profis verwenden, Ihre eigenen datengestützten Geschichten schreiben können.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781593279165 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 1 |
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