Padroneggiare l'estrazione dei social media con R

Recensioni dei lettori

Il libro “Mastering Social Media Mining with R” è molto apprezzato per la sua introduzione completa all'analisi dei social media, che copre strumenti, tecniche e pratiche di programmazione R essenziali. Fornisce una guida passo passo all'estrazione di dati da varie piattaforme di social media e introduce pacchetti R utili. Tuttavia, alcuni lettori ritengono che manchi di profondità e notano problemi di scarsa chiarezza nelle spiegazioni dei codici.

Copertura completa dei concetti di social media mining, tutorial passo-passo, applicazioni pratiche con esempi di codice R, utile per i principianti, linguaggio accessibile, include suggerimenti pratici per i professionisti.

Contenuti poco approfonditi in alcune aree, mancanza di spiegazioni dettagliate del codice e di annotazioni, frustrante per i programmatori R esperti, può essere meno utile rispetto ad altre risorse come i blog post.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Mastering Social Media Mining with R

Contenuto del libro:

Estrarre dati preziosi dai siti dei social media e prendere decisioni aziendali migliori con R

Informazioni su questo libro

Esplorate le API dei social media in R per catturare i dati e domarli Impiegate le capacità di apprendimento automatico di R per ottenere un valore aziendale ottimale Una guida pratica con esempi reali per aiutarvi a sfruttare le vaste opportunità offerte dai dati dei social media

Per chi è questo libro

Se avete una conoscenza di base di R in termini di librerie e siete consapevoli delle diverse tecniche di apprendimento automatico, questo libro è per voi. Chi ha esperienza nell'analisi dei dati ed è interessato all'estrazione dei dati dei social media troverà utile questo libro.

Cosa imparerete

Accedere alle API dei più popolari siti di social media ed estrarre dati Eseguire l'analisi del sentiment e identificare gli argomenti di tendenza Misurare le prestazioni del CTR per le campagne sui social media Implementare l'analisi esplorativa dei dati e l'analisi delle correlazioni Costruire un modello di regressione logistica per rilevare i messaggi di spam Costruire cluster di immagini utilizzando l'algoritmo K-means e identificare personalità e destinazioni popolari Sviluppare sistemi di raccomandazione utilizzando il filtro collaborativo e l'algoritmo Apriori

In dettaglio

Con l'aumento del numero di utenti sul web, i contenuti generati sono cresciuti in modo sostanziale, portando alla necessità di ottenere approfondimenti in quella miniera d'oro non sfruttata che sono i dati dei social media. Per quanto riguarda le statistiche computazionali, R ha un vantaggio rispetto ad altri linguaggi, in quanto fornisce pacchetti di estrazione e trasformazione dei dati prontamente disponibili, rendendo più facile svolgere le attività di ETL. Inoltre, i pacchetti di visualizzazione dei dati aiutano gli utenti a comprendere meglio le distribuzioni dei dati sottostanti, mentre la gamma di pacchetti statistici “standard” semplifica l'analisi dei dati.

Questo libro vi insegnerà a risolvere potenti casi aziendali applicando le tecniche di apprendimento automatico ai dati dei social media. Imparerete a conoscere gli sviluppi più importanti e recenti nel campo dei social media, oltre ad alcuni argomenti avanzati come l'autorizzazione aperta (OAuth). Attraverso esempi pratici, accederete ai dati da R utilizzando le API di vari siti di social media come Twitter, Facebook, Instagram, GitHub, Foursquare, LinkedIn, Blogger e altre reti. Vi forniremo spiegazioni dettagliate sull'implementazione di vari casi d'uso utilizzando la programmazione R.

Con questa guida pratica, sarete pronti a intraprendere il vostro viaggio come analisti indipendenti dei social media.

Stile e approccio

Questa guida facile da seguire è ricca di esempi pratici, passo dopo passo, che vi permetteranno di convertire i dati reali dei social media in informazioni utili e pratiche.