要約
引用文献: Patil, S., & Atri, R. (2019). Python and social media analytics for business. In Intelligent Techniques and Applications in Science and Technology (pp. 43-57). Springer, Cham.タイトル: 「ビジネスにおけるPythonとソーシャルメディア分析」この論文は、Pythonを使用したソーシャルメディア分析に焦点を当てています。
ビジネスにとって、ソーシャルメディアプラットフォームは顧客との接点を増やすための重要な手段となっています。
論文では、Pythonを使用してソーシャルメディアプラットフォーム上のデータを収集し、分析するための具体的な手法やツールについて説明しています。
ビジネスの成功のためには、ソーシャルメディア上の情報をエンパワーメントすることが必要であり、Pythonを用いた分析はそのための重要な手段となりえます。
詳細内容
Pythonは、ソーシャルメディアデータの分析に非常に便利なツールであることが知られています。
この論文は、Pythonを使用したソーシャルメディア分析の重要性について説明し、実際にどのようにPythonを使用してデータを収集し、分析するかについて詳しく説明しています。
具体的には、論文では、Twitter APIを使用してツイートデータを収集する方法や、Pandasライブラリを使用してデータをクリーニング、整形する方法、そしてMatplotlibライブラリを使用してデータを可視化する方法などが紹介されています。
これらの手法は、Pythonプログラミングの知識があれば誰でも実行することができます。
また、論文で紹介された最も有用なPythonのコード例は、「ツイートデータの解析」という段落にあるものです。
このコード例は、Twitter APIを使用して特定のハッシュタグに関するツイートを収集し、それらのデータをPandasライブラリを使用してクリーニング、整形するものです。
以下に例を示します。
“`python
import tweepy
import pandas as pd # Twitter API authorization keys
consumer_key = “XXXXX”
consumer_secret = “XXXXX”
access_token = “XXXXX”
access_secret = “XXXXX”# Connect to Twitter API
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_secret)
api = tweepy.API(auth)# Search for tweets using specific hashtag
tweets = tweepy.Cursor(api.search, q=”#examplehashtag”).items(1000)# Create pandas dataframe with tweet data
df = pd.DataFrame()
for tweet in tweets:
df = df.append(pd.Series([tweet.user.screen_name, tweet.created_at, tweet.text]), ignore_index=True)
“`このコード例では、Twitter APIの認証情報を設定し、指定されたハッシュタグを含むツイートを1000件収集し、Pandasライブラリを使用して収集したデータをデータフレームに格納しています。
このコード例は、Twitter上の特定のトピックに関するデータを収集する必要がある場合に非常に便利です。
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