Sentiment Analysis Project - Twitter
The project was carried out during the discipline of Statistics Applied to Computing in the Computer Engineering course.
At the time we are Twitter is one of the largest social networks, a place that many people interact leaving their opinions. Observing this, the idea of analyzing this data is very viable, since better products can be launched, through the analysis.
Remember: It is important to install the libraries (modules - Python).
Data extraction was done using the Tweepy library of the Python programming language. All data were collected and inserted in a csv file for further analysis.
We decided to use the Pandas and SkLearn library, also from the Python programming language. With the use of sklearn it was possible to implement Naive Bayes, a well-known and applicable algorithm.
As a result, it was possible to filter the data for future decisions.
Develop a better structure for the analysis.
Credits: Gif from giphy.com
Português
Projeto sobre Análise de Sentimentos - Twitter
O projeto foi realizado durante a disciplina de Estatística Aplicada à Computação no curso de Engenharia de Computação.
Na época em que estamos o twitter é uma das maiores redes sociais, local que muitas pessoas interagem deixando suas opiniões. Observando isto, a ideia de analisar estes dados é muito viável, visto que melhores produtos podem ser lançados, através das análises.
Lembre-se: Importante instalar as bibliotecas (módulos - Python).
A extração dos dados foi feita com o uso da biblioteca Tweepy da Linguagem de programação Python. Todos os dados foram coletados e inseridos em um arquivo csv para a posterior análise.
Decidimos utilizar a biblioteca Pandas e SkLearn, também da Linguagem de programação Python. Com o uso do sklearn foi possível a implementação do Naive Bayes, algoritmo muito conhecido e aplicável.
Com isso, foi possível realizar a filtragem dos dados para decisões futuras.
Desenvolver uma estrutura melhor para a análise.