Mastering Social Media Mining with R

Recenzie čitateľov

Kniha Mastering Social Media Mining with R je dobre hodnotená pre svoj komplexný úvod do analýzy sociálnych médií, ktorý zahŕňa základné nástroje, techniky a postupy programovania v jazyku R. Krok za krokom poskytuje návod na dolovanie údajov z rôznych platforiem sociálnych médií a predstavuje užitočné balíky R. Niektorí čitatelia však považujú knihu za nedostatočne hlbokú a upozorňujú na problémy s nejasným vysvetlením kódu.

Komplexné pokrytie konceptov dolovania sociálnych médií, návody krok za krokom, praktické aplikácie s príkladmi kódu R, užitočné pre začiatočníkov, prístupný jazyk, obsahuje praktické tipy pre praktikov.

Plytký obsah v niektorých oblastiach, chýbajú podrobné vysvetlenia kódu a anotácie, frustrujúce pre skúsených programátorov R, môže byť menej užitočný v porovnaní s inými zdrojmi, ako sú blogové príspevky.

(na základe 9 čitateľských recenzií)

Obsah knihy:

Získajte cenné údaje zo sociálnych sietí a robte lepšie obchodné rozhodnutia pomocou R

O tejto knihe

Preskúmajte rozhrania API sociálnych médií v jazyku R na získavanie údajov a ich skrotenie Využite možnosti strojového učenia v jazyku R na získanie optimálnej obchodnej hodnoty Praktická príručka s príkladmi z reálneho sveta, ktorá vám pomôže využiť obrovské možnosti, ktoré prinášajú údaje zo sociálnych médií

Pre koho je táto kniha určená

Ak máte základné znalosti o jazyku R z hľadiska jeho knižníc a poznáte rôzne techniky strojového učenia, táto kniha je určená práve vám. Tí, ktorí majú skúsenosti s analýzou údajov a zaujímajú sa o dolovanie údajov zo sociálnych médií, nájdu v tejto knihe užitočné informácie.

Čo sa naučíte

Pristupovať k rozhraniam API populárnych stránok sociálnych médií a získavať údaje Vykonávať analýzu nálad a identifikovať trendové témy Merať výkonnosť CTR pre kampane v sociálnych médiách Realizovať prieskumnú analýzu údajov a korelačnú analýzu Zostaviť logistický regresný model na detekciu spamových správ Konštruovať zhluky obrázkov pomocou algoritmu K-means a identifikovať populárne osobnosti a destinácie Vyvíjať odporúčacie systémy pomocou kolaboratívneho filtrovania a algoritmu Apriori

Podrobnejšie

S nárastom počtu používateľov na webe sa výrazne zvýšil aj generovaný obsah, čo vyvolalo potrebu získať prehľad o nevyužitej zlatej bani, ktorou sú údaje zo sociálnych médií. V prípade výpočtovej štatistiky má jazyk R oproti iným jazykom výhodu v tom, že poskytuje ľahko dostupné balíky na extrakciu a transformáciu údajov, čo uľahčuje vykonávanie úloh ETL. Spolu s tým jeho balíky na vizualizáciu údajov pomáhajú používateľom lepšie pochopiť rozdelenie základných údajov, zatiaľ čo jeho rad „štandardných“ štatistických balíkov zjednodušuje analýzu údajov.

V tejto knihe sa dozviete, ako sa pomocou použitia techník strojového učenia na údaje sociálnych médií riešia silné obchodné prípady. Dozviete sa o dôležitých a najnovších zmenách v oblasti sociálnych médií spolu s niekoľkými pokročilými témami, ako je napríklad otvorená autorizácia (OAuth). Prostredníctvom praktických príkladov budete pristupovať k údajom z R pomocou API rôznych sociálnych médií, ako sú Twitter, Facebook, Instagram, GitHub, Foursquare, LinkedIn, Blogger a ďalšie siete. Poskytneme vám podrobné vysvetlenie implementácie rôznych prípadov použitia pomocou programovania v jazyku R.

S touto praktickou príručkou budete pripravení vydať sa na cestu nezávislého analytika sociálnych médií.

Štýl a prístup

Táto prehľadná príručka je plná praktických príkladov krok za krokom, ktoré vám umožnia premeniť údaje z reálneho sveta sociálnych médií na užitočné a praktické informácie.