Maîtriser l'exploration des médias sociaux avec R

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre « Mastering Social Media Mining with R » est très apprécié pour son introduction complète à l'analyse des médias sociaux, couvrant les outils essentiels, les techniques et les pratiques de programmation R. Il fournit des conseils étape par étape sur l'exploration de données à partir de diverses plateformes de médias sociaux et présente des paquets R utiles. Il fournit des conseils étape par étape sur l'exploration de données à partir de diverses plateformes de médias sociaux et présente des packages R utiles. Cependant, certains lecteurs ont trouvé qu'il manquait de profondeur et ont noté des problèmes avec des explications de code peu claires.

Avantages:

Couverture complète des concepts d'exploration des médias sociaux, tutoriels étape par étape, applications pratiques avec des exemples de code R, utile pour les débutants, langage accessible, inclut des conseils pratiques pour les praticiens.

Inconvénients:

Contenu superficiel dans certains domaines, manque d'explications de code détaillées et d'annotations, frustrant pour les programmeurs R expérimentés, peut être moins utile comparé à d'autres ressources comme les articles de blog.

(basé sur 9 avis de lecteurs)

Titre original :

Mastering Social Media Mining with R

Contenu du livre :

Extrayez des données précieuses de vos sites de médias sociaux et prenez de meilleures décisions commerciales en utilisant R

À propos de ce livre

Explorer les API de médias sociaux dans R pour capturer des données et les apprivoiser Employer les capacités d'apprentissage automatique de R pour obtenir une valeur commerciale optimale Un guide pratique avec des exemples du monde réel pour vous aider à tirer parti des vastes opportunités qui viennent avec les données des médias sociaux.

À qui s'adresse ce livre ?

Si vous avez une connaissance de base de R en termes de bibliothèques et que vous connaissez les différentes techniques d'apprentissage automatique, ce livre est fait pour vous. Les personnes ayant une expérience de l'analyse de données et intéressées par l'exploration des données des médias sociaux trouveront ce livre utile.

Ce que vous apprendrez

Accéder aux API des sites de médias sociaux populaires et extraire des données Effectuer une analyse des sentiments et identifier les sujets tendance Mesurer la performance CTR pour les campagnes de médias sociaux Mettre en œuvre l'analyse exploratoire des données et l'analyse de corrélation Construire un modèle de régression logistique pour détecter les messages de spam Construire des clusters d'images en utilisant l'algorithme K-means et identifier les personnalités et les destinations populaires Développer des systèmes de recommandation en utilisant le filtrage collaboratif et l'algorithme Apriori

En détail

Avec l'augmentation du nombre d'utilisateurs sur le web, le contenu généré a augmenté de manière substantielle, d'où la nécessité d'obtenir des informations sur cette mine d'or inexploitée que sont les données des médias sociaux. Pour les statistiques informatiques, R a l'avantage sur d'autres langages de fournir des packages d'extraction et de transformation de données facilement disponibles, ce qui facilite l'exécution des tâches ETL. En outre, ses outils de visualisation des données aident les utilisateurs à mieux comprendre les distributions de données sous-jacentes, tandis que sa gamme d'outils statistiques « standard » simplifie l'analyse des données.

Ce livre vous apprendra à résoudre des cas d'affaires importants en appliquant des techniques d'apprentissage automatique aux données des médias sociaux. Vous découvrirez les développements importants et récents dans le domaine des médias sociaux, ainsi que quelques sujets avancés tels que l'autorisation ouverte (OAuth). Grâce à des exemples pratiques, vous accéderez à des données à partir de R en utilisant les API de divers sites de médias sociaux tels que Twitter, Facebook, Instagram, GitHub, Foursquare, LinkedIn, Blogger, et d'autres réseaux. Nous vous fournirons des explications détaillées sur la mise en œuvre de divers cas d'utilisation à l'aide de la programmation R.

Grâce à ce guide pratique, vous serez prêt à vous lancer dans l'aventure de l'analyse indépendante des médias sociaux.

Style et approche

Ce guide facile à suivre est rempli d'exemples pratiques, étape par étape, qui vous permettront de convertir vos données de médias sociaux du monde réel en informations utiles et pratiques.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781784396312
• Auteur : Vikram Garg
• Éditeur : Packt Pub
• Langue : anglais
• Reliure : Broché