Text_Analysis_And_Visualization_of_Twitter_Posts 源码

Twitter帖子的文本分析和可视化 作者:詹妮(So Youn)金和亚特兰大刘 日期: 2020年冬季 介绍 这是卡尔加里大学高级可视化课程的最终项目。 对于本项目,我们正在通过探索性数据分析来比较自我报告的睡眠障碍与体育活动推文的整体背景和趋势。 我们的目标是对加拿大健康在整个时间和重大事件中的变化以及加拿大人在分享和发表有关自己的身心健康状况的看法时的React有一个总体的了解。 数据集 用于睡眠障碍和身体活动的Twitter数据集以CSV格式提供,分别有大约6000和8800行。 数据集包含约500列,但在我们的分析中仅使用了“城市”,“坐标”,“文本”和“创建日期”的名称。 我们的初始数据集的时间跨度大约为三个月,从2019年10月到2019年12月。该项目还使用了一个单独的数据集,其中包含带有标签的自我报告的条件。 项目细目 该项目的第一阶段涉及探索加拿大各省自我报告推文的分布