• Buradasın

    Twitter büyük veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Twitter büyük veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Verinin Toplanması ve Ön İşleme: Twitter verileri toplanır ve ön işleme tabi tutulur 13. Bu aşamada eksik veri temizliği yapılır 13.
    2. Kümeleme ve Gelişmiş Analizler: Araştırılan olgu ile ilişkili anahtar terimler belirlenerek, analize ışık tutacak ana başlıklar gruplanır 13. Veri madenciliği, içerik analizi, konu modellemesi, sosyal ağ analizi ve eğilim analizi gibi yöntemler kullanılır 13.
    3. Anlamak: Gürültülü veriler için kümeleme yöntemi uygulanır 13.
    4. Sunmak: Bulgular ve sonuçlar değerlendirilerek, ana başlıkları içeren genel analizler ve grafikler hazırlanır 13.
    Twitter büyük veri analizi için MongoDB ve SQL Server gibi veri tabanı yönetim sistemleri kullanılabilir 23.
    Ayrıca, Twitter verilerini analiz etmek için API tabanlı Twitter kazıyıcılar (Twitter API V2, Apify, Brightdata, Scrapingdog), Python kütüphaneleri (Tweepy, Snscrape) ve komut dosyaları kullanılabilir 5.
    Twitter'dan veri kazımak, Twitter'ın geliştirici sözleşmesi ve politikasına göre izin gerektirebilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tweetdeleter.com
        1
      2. infoldia.com
        2
      3. ticimax.com
        3
      4. pazarlama.org.tr
        4
      5. smartmessage.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Twitter veri analisti nasıl olunur?

    Twitter'da veri analisti olmak için aşağıdaki adımları izlemek faydalı olabilir: 1. Eğitim ve Temel Bilgi Kazanımı: Matematik, istatistik, bilgisayar bilimi veya mühendislik gibi alanlarda temel bir eğitim almak önemlidir. 2. Veri Analizi Araçlarını Öğrenmek: Excel, SQL, Python veya R gibi araçları öğrenmek gereklidir. 3. İş Süreçlerini Anlamak: Satış, pazarlama, operasyonel verimlilik ve finansal performans gibi iş alanlarında veri analitiğinin nasıl uygulandığını öğrenmek önemlidir. 4. Pratik Yapmak: Kaggle gibi platformlarda veri bilimi projeleri ve yarışmalarına katılmak, gerçek veri setleriyle çalışmak deneyimi artırır. 5. Portföy Oluşturmak: Yapılan analiz projeleri ve görselleştirme örnekleri gibi çalışmaların bir portföyde toplanması, iş görüşmelerinde avantaj sağlar. 6. Staj ve İlk İş Deneyimi: Junior veri analisti veya stajyer pozisyonlarında çalışarak sektörde deneyim kazanmak faydalıdır.
    5 kaynak

    Twitter verileri nerede saklanıyor?

    Twitter verileri, kullanıcıların hesaplarında ve Twitter'ın kendi sunucularında saklanmaktadır. Kullanıcı hesaplarında: Twitter arşivi, kullanıcıların hesap ayarlarından indirilebilir ve profil bilgileri, tweetler, doğrudan mesajlar, anmalar ve reklam verileri gibi bilgileri içerir. Twitter sunucularında: Aktif olarak kullanılan süre boyunca paylaşılan gönderiler, takip edilen kişiler ve takipçileri gibi veriler, hesap silinmediği sürece platformda saklanır. Ayrıca, İnternet Arşivi'nin Wayback Makinesi gibi hizmetler de Twitter sayfalarını kaydeder ve bu kayıtlar kamuya açıktır.
    5 kaynak

    Twitter Analytics nasıl aktif edilir?

    Twitter Analytics'i aktifleştirmek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Twitter'da oturum açın: analytics.twitter.com veya analytics.x.com adresine gidin. 2. Giriş yapın: Eğer daha önce giriş yapmadıysanız, Twitter hesabınızla giriş yapmanız istenecektir. 3. Paneli inceleyin: Giriş yaptıktan sonra, son 28 güne ait özet verileri içeren bir kontrol paneli göreceksiniz. Twitter Analytics, hesabınızı oluşturmanızın üzerinden en az 14 gün geçtikten sonra kullanılabilir.
    5 kaynak

    Twitter'da duygu analizi nasıl yapılır?

    Twitter'da duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Twitter Verilerini Toplama: Anahtar kelimeler veya hashtag'ler kullanılarak güncel veya tarihsel tweetler toplanır. 2. Veri Hazırlama: Emojiler, fazladan boşluklar ve konu dışı referanslar gibi alakasız bilgiler temizlenir. 3. Duygu Analizi: Veriler, olumlu, nötr ve olumsuz duyguları sınıflandıran bir duygu analizi aracına gönderilir. 4. Görselleştirme: Sonuçlar, grafikler ve çizelgeler aracılığıyla görselleştirilir. Kullanılabilecek bazı araçlar: Mentionlytics: X (Twitter) için popüler bir duygu analizi aracıdır. Hootsuite Insights: Hedef kitleden gelen olumlu ve olumsuz tweetler hakkında bilgi sağlar. Brand24: NLP ve makine öğrenimi algoritmaları kullanarak tweetlerin tonunu değerlendirir. Ayrıca, TextBlob kütüphanesi gibi Python tabanlı araçlar da duygu analizi için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Twitter analiz verileri ne zaman güncellenir?

    Twitter analiz verileri genellikle gerçek zamanlı olarak güncellenir. Twitter Analytics'e ilk erişimde, tweet'ler için gösterim ve etkileşim verileri çekilir ve araç çalışmaya başlar.
    5 kaynak

    Twitter analiz için hangi araç kullanılır?

    Twitter analizi için kullanılabilecek bazı araçlar: Twitter Analytics: Twitter veya X hesabının çeşitli metriklerini izlemeye yardımcı olan, beğeni, yeniden paylaşım, yanıt ve gösterim gibi etkileşim verilerini analiz eden dahili bir araçtır. Sprout Social: Rakiplerle karşılaştırma yaparak takipçi ortalaması, etkileşim oranları ve en yüksek performans gösteren tweetleri analiz eden bir araçtır. Hootsuite: Diğer Twitter kullanıcılarının içerik stratejilerini analiz etmeye olanak tanıyan, gönderilerin performans etkisini birden fazla metriğe göre ölçen bir araçtır. Semrush Social: Marka kimliği yönetimi, rakip analizi ve trend takibi gibi özellikler sunan bir araçtır. BuzzSumo: Trend konuları takip etme, içerik fikirleri bulma ve performans karşılaştırması yapma imkanı sağlar. Brandwatch: Marka duyarlılığını ölçme, trendleri takip etme ve sosyal medya hesap trafik kaynaklarını görüntüleme gibi işlevlere sahiptir. SparkToro: Anahtar kelime için hedef kitle analizi yapar ve kampanyaları optimize etmeye yardımcı olur.
    5 kaynak