Twitter Data Analytics

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Author: Shamanth Kumar
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461493722
Size: 43.30 MB
Format: PDF
Category : Computers
Languages : en
Pages : 77
View: 5287

This brief provides methods for harnessing Twitter data to discover solutions to complex inquiries. The brief introduces the process of collecting data through Twitter’s APIs and offers strategies for curating large datasets. The text gives examples of Twitter data with real-world examples, the present challenges and complexities of building visual analytic tools, and the best strategies to address these issues. Examples demonstrate how powerful measures can be computed using various Twitter data sources. Due to its openness in sharing data, Twitter is a prime example of social media in which researchers can verify their hypotheses, and practitioners can mine interesting patterns and build their own applications. This brief is designed to provide researchers, practitioners, project managers, as well as graduate students with an entry point to jump start their Twitter endeavors. It also serves as a convenient reference for readers seasoned in Twitter data analysis.


Twitter Als Basis Wissenschaftlicher Studien

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Author: Fabian Pfaffenberger
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658144149
Size: 65.70 MB
Format: PDF, Docs
Category : Language Arts & Disciplines
Languages : de
Pages : 134
View: 2303

Dieses Buch ist eine Open-Access-Publikation unter einer CC BY-NC 4.0 Lizenz. Fabian Pfaffenberger bewertet den wissenschaftlichen Nutzen von Twitter, indem er mehrere gängige Erhebungs- und Analysemethoden betrachtet. Twitter ist mittlerweile eine beliebte Quelle für Studien, obwohl der Kurznachrichtendienst nur bedingt für die Forschung geeignet ist: Eine eingeschränkte Repräsentativität, zeitlich begrenzte Datenverfügbarkeit und geringe Datenqualität mindern den wissenschaftlichen Nutzen. Dennoch rückt Twitter aufgrund seiner gesellschaftlichen und medialen Relevanz sowie dessen Masse an frei verfügbaren Daten zunehmend in den Fokus der Wissenschaft.


Big Data Analytics

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Author: V. B. Aggarwal
Publisher: Springer
ISBN: 9811066205
Size: 27.67 MB
Format: PDF, Docs
Category : Computers
Languages : en
Pages : 766
View: 4052

This volume comprises the select proceedings of the annual convention of the Computer Society of India. Divided into 10 topical volumes, the proceedings present papers on state-of-the-art research, surveys, and succinct reviews. The volumes cover diverse topics ranging from communications networks to big data analytics, and from system architecture to cyber security. This volume focuses on Big Data Analytics. The contents of this book will be useful to researchers and students alike.


Social Big Data Analytics

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Author: Bilal Abu-Salih
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9813366524
Size: 59.19 MB
Format: PDF, Docs
Category :
Languages : en
Pages :
View: 6518



Data Management And Analysis

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Author: Reda Alhajj
Publisher: Springer Nature
ISBN: 3030325873
Size: 41.76 MB
Format: PDF, Docs
Category : Computers
Languages : en
Pages : 260
View: 7345

Data management and analysis is one of the fastest growing and most challenging areas of research and development in both academia and industry. Numerous types of applications and services have been studied and re-examined in this field resulting in this edited volume which includes chapters on effective approaches for dealing with the inherent complexity within data management and analysis. This edited volume contains practical case studies, and will appeal to students, researchers and professionals working in data management and analysis in the business, education, healthcare, and bioinformatics areas.


Big Data Analytics

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Author: Flurina Fiona Baumann
Publisher:
ISBN:
Size: 44.90 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
Category :
Languages : de
Pages :
View: 2212



Multi Modal Topic Sentiment Analytics For Twitter

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Author: Sidrah Junaid
Publisher:
ISBN:
Size: 38.72 MB
Format: PDF, Docs
Category : Data mining
Languages : en
Pages : 54
View: 742

Sentiment analysis has proven to be very successful in text applications. Social media is also considered a quite rich source to get data regarding user’s behaviors and preference. Identifying social context would make the sentiment analysis more meaningful to the applications. Due to the limited contextual information in social media, it would be quite challenging to conduct context-aware sentiment analysis with social media. Promising frameworks such as CoreNLP, Text Blob, and Vader have been introduced to identify sentiments in the text. However, it seems to not be adequate to contextual sentiment analysis in social media like Twitter. In this thesis, we present a contextual sentiment framework that is designed to leverage the power of the multiple models in the social context. The framework aims to classify contextual sentiment from the Twitter data as well as to discover hidden trends and topics (context) using topic modeling techniques like Latent Dirichlet Allocation (LDA). We have focused on the mismatch cases among multiple models in which different experts (models) have different opinions on social media sentiments. We have identified the five mismatch types in the social sentiment through the analysis of diverse experiments ( human machine model, and machine-machine model). We have implemented the mismatch detection among the three models (i.e., Vader, Text Blob, and CoreNLP) and automatically corrected them by applying semantic rules to sentiment models. We compared our approach against a traditional single model approach concerning a performance metric (accuracy) and Kappa (evaluating consensus among multi-models) on three benchmarks datasets and our dataset we collected from a health dieting domain. The proposed framework showed notable performance improvement in comparison with the traditional one concerning both evaluation metrics.


Big Data

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Author: Viktor Mayer-Schönberger
Publisher: Redline Wirtschaft
ISBN: 3864144590
Size: 79.17 MB
Format: PDF
Category : Political Science
Languages : de
Pages : 288
View: 1423

Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.


Digitale Transformation Und Unternehmensf Hrung

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Author: Jochen Schellinger
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 365826960X
Size: 17.46 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Leadership
Languages : de
Pages : 434
View: 6644

Dieses Open-Access-Fachbuch setzt sich empirisch und theoretisch mit Teilaspekten der digitalen Transformation und deren Konsequenzen für die Unternehmensführung auseinander. Die mit der Digitalisierung verbundenen neuen Technologien, Geschäftsmodelle sowie Denk- und Handlungsweisen verändern die Welt grundlegend und mit einer hohen Geschwindigkeit. Der Band greift aktuelle, praxisrelevante Fragestellungen und Herausforderungen des Megatrends Digitalisierung auf und bietet Informationen zu Themen wie plattformbasierte Dienstleistungen, Cybersicherheit, Ambidextrie, Big Data Analytics, Kryptowährungen, Smart Contracts, Online Marketing Tools, Augmented Reality und Social Influencing. Die 15 Beiträge wurden durch Autorenteams erarbeitet. Diese setzen sich aus Lehrenden und Forschenden sowie Vertreterinnen und Vertretern der Unternehmenspraxis mit akademischem Background zusammen. Sämtliche Beiträge basieren auf empirischen Analysen, die zumeist ihren Schwerpunkt auf Gestaltungsprobleme aus der Unternehmenspraxis legen, und beinhalten somit ein breites Spektrum an konkreten Fallbeispielen. Der Inhalt Grundlegende Aspekte der digitalen Transformation Führung und Organisation Human Resource Management Marketing Finanzwirtschaft Die Herausgeber Prof. Dr. Jochen Schellinger ist Studiengangsleiter Master of Science in Business Administration an der Berner Fachhochschule Wirtschaft. Prof. Dr. Kim Oliver Tokarski ist Professor für Entrepreneurship und Unternehmensführung und Leiter der Weiterbildung an der Berner Fachhochschule Wirtschaft. Prof. Dr. Ingrid Kissling-Näf ist Direktorin der Berner Fachhochschule Wirtschaft und Co-Leiterin des Instituts Sustainable Business.


Data Science And Big Data Analytics

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Author: EMC Education Services
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 111887613X
Size: 31.24 MB
Format: PDF
Category : Computers
Languages : en
Pages : 432
View: 4410

Data Science and Big Data Analytics is about harnessing the power of data for new insights. The book covers the breadth of activities and methods and tools that Data Scientists use. The content focuses on concepts, principles and practical applications that are applicable to any industry and technology environment, and the learning is supported and explained with examples that you can replicate using open-source software. This book will help you: Become a contributor on a data science team Deploy a structured lifecycle approach to data analytics problems Apply appropriate analytic techniques and tools to analyzing big data Learn how to tell a compelling story with data to drive business action Prepare for EMC Proven Professional Data Science Certification Corresponding data sets are available at www.wiley.com/go/9781118876138. Get started discovering, analyzing, visualizing, and presenting data in a meaningful way today!