Готовый каркас для курса по анализу социальных медиа. Методология, структура и примеры, которые можно адаптировать под актуальные инструменты!
«Анализ социальных медиа на Python» — классическое введение в методологию работы с данными из соцсетей. Это отличный концептуальный фундамент. Особую ценность представляет добавленное приложение по работе с API ВКонтакте. Книга рекомендована тем, кто хочет сначала понять общую логику предмета, прежде чем изучать современные инструменты.
Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python.
Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах.
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, а также будет полезно всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей.
Из этой книги вы узнаете, как:
- взаимодействовать с социально-медийными платформами посредством публичного API из приложений на Python;
- сохранять социальные данные в формате, удобном для последующего анализа;
- анализировать социальные данные
и извлекать из них выборки, используя инструменты Python;
- с помощью приемов обработки текстов понять, о чем люди говорят в социальных медиа;
- применять продвинутые статистические и аналитические приемы для извлечения полезной информации из данных;
- как с применением технологий веба отображать данные в удобном графическом виде для их исследования и представления результатов обработки.
Python позволяет работать с информацией из социальных платформ и превращать исходные сведения в данные для исследования. Книга знакомит с методами анализа социальных медиа и практическими подходами к обработке информации.
Отдельное внимание уделено извлечению выборок и работе с текстовыми материалами. Полученные данные можно исследовать с помощью статистических и аналитических инструментов Python.
Материал будет полезен тем, кто изучает социальные сети с точки зрения данных и хочет применять программирование в аналитических задачах. Примеры помогают понять последовательность работы с информацией от получения до визуального представления.