The book begins with an introduction to the concept of social media and its importance in today's world. It then delves into the various types of social media platforms, including Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, and YouTube, and discusses the benefits and drawbacks of each platform. The authors also provide an overview of the different types of data that can be mined from social media, such as text, images, videos, and location-based data. They explain how to use natural language processing (NLP) techniques to analyze text data and how to use machine learning algorithms to classify and cluster data. The next chapter covers the basics of data mining and analytics, including data preprocessing, feature selection, and model selection. The authors also discuss the importance of data visualization and how it can be used to communicate insights to stakeholders. They then move on to more advanced topics such as sentiment analysis, topic modeling, and network analysis. Throughout the book, the authors provide practical examples of how these techniques can be applied in real-world scenarios, such as predicting customer churn, identifying brand advocates, and measuring the effectiveness of marketing campaigns. They also discuss the challenges of working with large datasets and the need for careful data cleaning and preprocessing. Finally, the authors discuss the future of social media data mining and the potential applications of this technology in areas such as healthcare, finance, and education.

Книга начинается с введения в концепцию социальных сетей и ее важности в современном мире. Затем он углубляется в различные типы социальных сетей, включая Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram и YouTube, и обсуждает преимущества и недостатки каждой платформы. Авторы также предоставляют обзор различных типов данных, которые могут быть получены из социальных сетей, таких как текст, изображения, видео и данные о местоположении. Они объясняют, как использовать методы обработки естественного языка (NLP) для анализа текстовых данных и как использовать алгоритмы машинного обучения для классификации и кластеризации данных. В следующей главе рассматриваются основы интеллектуального анализа данных и аналитики, включая предварительную обработку данных, выбор функций и выбор модели. Авторы также обсуждают важность визуализации данных и то, как их можно использовать для информирования заинтересованных сторон. Затем они переходят к более продвинутым темам, таким как анализ настроений, тематическое моделирование и сетевой анализ. На протяжении всей книги авторы приводят практические примеры того, как эти методы могут быть применены в реальных сценариях, таких как прогнозирование оттока клиентов, выявление сторонников бренда и измерение эффективности маркетинговых кампаний. Они также обсуждают проблемы работы с большими наборами данных и необходимость тщательной очистки и предварительной обработки данных. Наконец, авторы обсуждают будущее интеллектуального анализа данных в социальных сетях и потенциальное применение этой технологии в таких областях, как здравоохранение, финансы и образование.

livre commence par une introduction au concept des réseaux sociaux et à son importance dans le monde d'aujourd'hui. Il explore ensuite différents types de réseaux sociaux, dont Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram et YouTube, et discute des avantages et des inconvénients de chaque plateforme. s auteurs donnent également un aperçu des différents types de données qui peuvent être obtenues à partir des réseaux sociaux, comme le texte, les images, les vidéos et les données de localisation. Ils expliquent comment utiliser les techniques de traitement du langage naturel (PNL) pour analyser les données textuelles et comment utiliser les algorithmes d'apprentissage automatique pour classer et regrouper les données. chapitre suivant traite des bases de l'exploration et de l'analyse des données, y compris le prétraitement des données, le choix des fonctions et le choix du modèle. s auteurs discutent également de l'importance de la visualisation des données et de la façon dont elles peuvent être utilisées pour informer les parties prenantes. Ils passent ensuite à des sujets plus avancés tels que l'analyse d'humeur, la modélisation thématique et l'analyse en réseau. Tout au long du livre, les auteurs donnent des exemples pratiques de la façon dont ces méthodes peuvent être appliquées dans des scénarios réels, tels que la prévision des sorties des clients, l'identification des partisans de la marque et la mesure de l'efficacité des campagnes de marketing. Ils discutent également de la difficulté de travailler avec de grands ensembles de données et de la nécessité d'un nettoyage minutieux et d'un traitement préalable des données. Enfin, les auteurs discutent de l'avenir de l'exploration de données sur les réseaux sociaux et de l'application potentielle de cette technologie dans des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.

libro comienza con una introducción al concepto de redes sociales y su importancia en el mundo actual. Luego profundiza en diferentes tipos de redes sociales, incluyendo Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram y YouTube, y discute las ventajas e inconvenientes de cada plataforma. autores también ofrecen una visión general de los diferentes tipos de datos que se pueden obtener de las redes sociales, como texto, imágenes, vídeos y datos de ubicación. Explican cómo utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar datos de texto y cómo utilizar algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y agrupar datos. En el siguiente capítulo se examinan los fundamentos de la minería de datos y la analítica, incluido el pre-procesamiento de datos, la selección de funciones y la selección de modelos. autores también discuten la importancia de visualizar los datos y cómo pueden usarse para informar a las partes interesadas. Luego pasan a temas más avanzados, como el análisis del estado de ánimo, el modelado temático y el análisis en red. A lo largo del libro, los autores dan ejemplos prácticos de cómo se pueden aplicar estas técnicas en escenarios reales, como predecir la salida de clientes, identificar a los defensores de la marca y medir la efectividad de las campañas de marketing. También discuten los desafíos de trabajar con grandes conjuntos de datos y la necesidad de limpiar y pre-procesar los datos cuidadosamente. Por último, los autores debaten sobre el futuro de la minería de datos en las redes sociales y la posible aplicación de esta tecnología en áreas como la salud, las finanzas y la educación.

O livro começa com a introdução no conceito de redes sociais e sua importância no mundo atual. Depois, aprofundou-se em vários tipos de redes sociais, incluindo Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram e YouTube, e discute as vantagens e desvantagens de cada plataforma. Os autores também fornecem uma visão geral dos diferentes tipos de dados que podem ser obtidos a partir de redes sociais, tais como texto, imagens, vídeo e dados de localização. Eles explicam como usar métodos de tratamento de linguagem natural (NLP) para analisar dados de texto e como usar algoritmos de aprendizado de máquina para classificar e clusterizar dados. O capítulo a seguir aborda os fundamentos da análise inteligente de dados e analistas, incluindo pré-processamento de dados, escolha de funções e escolha de modelo. Os autores também discutem a importância da visualização dos dados e como eles podem ser usados para informar os interessados. Em seguida, eles vão para temas mais avançados, como análise de sentimento, simulação temática e análise de rede. Ao longo do livro, os autores citam exemplos práticos de como estes métodos podem ser aplicados em cenários reais, como prever a saída de clientes, identificar os apoiadores da marca e medir a eficácia das campanhas de marketing. Eles também discutem problemas de lidar com grandes conjuntos de dados e a necessidade de limpar cuidadosamente e processar os dados. Finalmente, os autores discutem o futuro da análise inteligente de dados nas redes sociais e a potencial aplicação desta tecnologia em áreas como saúde, finanças e educação.

Il libro inizia con l'introduzione nel concetto di social media e la sua importanza nel mondo moderno. Poi approfondisce i vari tipi di social media, tra cui Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram e YouTube, e discute dei vantaggi e dei difetti di ogni piattaforma. Gli autori forniscono inoltre una panoramica di diversi tipi di dati che possono provenire dai social media, quali testo, immagini, video e dati di posizione. Spiegano come utilizzare i metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare i dati testuali e come utilizzare gli algoritmi di apprendimento automatico per classificare e clusterizzare i dati. Il capitolo seguente descrive le basi dell'analisi intelligente dei dati e degli analisti, tra cui l'elaborazione preliminare dei dati, la scelta delle funzioni e la scelta del modello. Gli autori discutono anche dell'importanza della visualizzazione dei dati e del modo in cui possono essere utilizzati per informare le parti interessate. tratta quindi di argomenti più avanzati, quali analisi degli stati d'animo, simulazione tematica e analisi di rete. Durante tutto il libro, gli autori forniscono esempi pratici di come questi metodi possono essere applicati in scenari reali, come la previsione della fuga dei clienti, l'identificazione dei sostenitori del marchio e la misurazione dell'efficacia delle campagne di marketing. Discutono inoltre delle problematiche relative ai dataset di grandi dimensioni e della necessità di pulire e gestire i dati in modo approfondito. Infine, gli autori discutono del futuro dell'analisi intelligente dei dati sui social media e delle potenziali applicazioni di questa tecnologia nei settori della salute, della finanza e dell'istruzione.

Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept der sozialen Medien und ihre Bedeutung in der heutigen Welt. Dann geht er tiefer in verschiedene Arten von sozialen Medien, einschließlich Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram und YouTube, und diskutiert die Vor- und Nachteile jeder Plattform. Die Autoren geben auch einen Überblick über die verschiedenen Arten von Daten, die aus sozialen Medien wie Text, Bildern, Videos und Standortdaten gewonnen werden können. e erklären, wie man natürliche Sprachverarbeitungsmethoden (Natural Language Processing, NLP) zur Analyse von Textdaten einsetzt und wie man maschinelle rnalgorithmen verwendet, um Daten zu klassifizieren und zu clustern. Das nächste Kapitel behandelt die Grundlagen von Data Mining und Analytik, einschließlich Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl und Modellauswahl. Die Autoren diskutieren auch die Bedeutung der Datenvisualisierung und wie diese genutzt werden kann, um Stakeholder zu informieren. e gehen dann zu fortgeschritteneren Themen wie Sentimentanalyse, thematische Modellierung und Netzwerkanalyse über. Während des gesamten Buches geben die Autoren praktische Beispiele dafür, wie diese Techniken in realen Szenarien angewendet werden können, z. B. um Kundenabflüsse vorherzusagen, Markenanhänger zu identifizieren und die Wirksamkeit von Marketingkampagnen zu messen. e diskutieren auch die Herausforderungen im Umgang mit großen Datensätzen und die Notwendigkeit einer gründlichen Datenbereinigung und -vorverarbeitung. Schließlich diskutieren die Autoren die Zukunft des Social Media Data Mining und die möglichen Anwendungen dieser Technologie in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen und Bildung.

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Kitap, sosyal medya kavramına ve modern dünyadaki önemine bir giriş ile başlıyor. Daha sonra Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram ve YouTube gibi farklı sosyal medya türlerini araştırıyor ve her platformun avantajlarını ve dezavantajlarını tartışıyor. Yazarlar ayrıca metin, resim, video ve konum verileri gibi sosyal medyadan gelebilecek farklı veri türlerine genel bir bakış sunar. Metin verilerini analiz etmek için doğal dil işleme (NLP) tekniklerinin nasıl kullanılacağını ve verileri sınıflandırmak ve kümelemek için makine öğrenme algoritmalarının nasıl kullanılacağını açıklarlar. Bir sonraki bölümde, veri ön işleme, özellik seçimi ve model seçimi dahil olmak üzere veri madenciliği ve analitiğin temelleri tartışılmaktadır. Yazarlar ayrıca veri görselleştirmenin önemini ve paydaşları bilgilendirmek için nasıl kullanılabileceğini tartışmaktadır. Daha sonra duygu analizi, tematik modelleme ve ağ analizi gibi daha gelişmiş konulara geçerler. Kitap boyunca yazarlar, bu tekniklerin müşteri kaybını tahmin etmek, marka destekçilerini belirlemek ve pazarlama kampanyalarının etkinliğini ölçmek gibi gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulanabileceğine dair pratik örnekler sunmaktadır. Ayrıca, büyük veri kümeleriyle çalışmanın zorluklarını ve verilerin dikkatli bir şekilde temizlenmesi ve ön işlenmesi ihtiyacını tartışıyorlar. Son olarak, yazarlar sosyal medya veri madenciliğinin geleceğini ve bu teknolojinin sağlık, finans ve eğitim gibi alanlarda potansiyel uygulamalarını tartışmaktadır.

يبدأ الكتاب بمقدمة لمفهوم وسائل التواصل الاجتماعي وأهميتها في العالم الحديث. ثم يتعمق في أنواع مختلفة من وسائل التواصل الاجتماعي، بما في ذلك Facebook و Twitter و LinkedIn و Instagram و YouTube، ويناقش مزايا وعيوب كل منصة. يقدم المؤلفون أيضًا لمحة عامة عن الأنواع المختلفة من البيانات التي يمكن أن تأتي من وسائل التواصل الاجتماعي، مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو وبيانات الموقع. يشرحون كيفية استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل البيانات النصية وكيفية استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف البيانات وتجميعها. يناقش الفصل التالي أساسيات التنقيب عن البيانات والتحليلات، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات واختيار النماذج. يناقش المؤلفون أيضًا أهمية تصور البيانات وكيف يمكن استخدامها لإبلاغ أصحاب المصلحة. ثم ينتقلون إلى موضوعات أكثر تقدمًا مثل تحليل المشاعر والنمذجة المواضيعية وتحليل الشبكة. في جميع أنحاء الكتاب، يقدم المؤلفون أمثلة عملية لكيفية تطبيق هذه التقنيات في سيناريوهات العالم الحقيقي، مثل التنبؤ باضطراب العملاء، وتحديد داعمي العلامة التجارية، وقياس فعالية الحملات التسويقية. كما يناقشون تحديات العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة والحاجة إلى التنظيف الدقيق للبيانات ومعالجتها مسبقًا. أخيرًا، يناقش المؤلفون مستقبل تعدين بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والتطبيقات المحتملة لهذه التكنولوجيا في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم.