Migliorare il marketing con la sentiment analysis

Una guida per scoprire le basi della Sentiment Analysis, come utilizzarla per migliorare il marketing e per il benchmark
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  • Contents Video: 1.5 hours
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About This Course

Published 3/2015 Italian

Course Description

In questo corso vedremo quali sono gli utilizzi della sentiment analysis. La sentiment analysis è una parte dell'analisi testuale che si è diffusa negli ultimi anni, sia tramite l'analisi dei commenti degli utenti, sia tramite l'uso di tweets per l'analisi predittiva. In questo corso vedremo quali sono gli usi che si possono fare della sentiment, e come utilizzarla per perfezionare le nostre strategie di marketing.

Nella prima sezione vedremo come si crea un disegno di indagine, quali sono i dati che possono essere estratti, e come utilizzare la sentiment per il benchmarking e l'analisi degli utenti.

Nella seconda sezione vedremo come effettuare la normalizzazione di un testo, mentre nella terza vedremo alcuni strumenti per l'analisi automatica del sentiment su testi generici.

La quarta sezione è dedicata ad alcuni strumenti appositi per l'analisi di tweet. Scopriremo anche come utilizzare i fogli di Google per creare un database di tweets.

La quinta sezione è focalizzata sull'analisi dei commenti degli utenti per il rafforzamento delle strategie di marketing.

Il corso si chiude con una sezione su alcuni strumenti misti che permettono, oltre ad alcune forme di analisi di sentiment, anche altre analisi del contenuto.

What are the requirements?

  • il corso presenta strumenti gratuiti e freemium per l'analisi dei testi, le lezioni sono adatte a tutti

What am I going to get from this course?

  • scoprire gli utilizzi della sentiment analysis a livello aziendale
  • scoprire come si può utilizzare la sentiment per le analisi di benchmark e l'analisi delle conversazioni
  • imparare le fasi di normalizzazione e preparazione di un testo
  • scaricare i commenti degli utenti da siti quali Amazon, Youtube e Facebook (pagine pubbliche)
  • scaricare i commenti degli utenti dalle conversazioni su Disqus
  • effettuare l'estrazione di tweets tramite i fogli di Google
  • scoprire i software più utilizzati per l'analisi di tweets
  • utilizzare gli strumenti misti che permettono oltre all'analisi del sentiment, anche alcuni tipi di analisi del contenuto

What is the target audience?

  • dedicato a chi vuole imparare a sfruttare l'analisi del sentiment per migliorare le proprie strategie di marketing

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Curriculum

Section 1: Introduzione
03:46

Come nasce la sentiment analysis: introduzione al corso

08:26

Come vengono utilizzati i dati per le analisi testuale, l'importanza dell'analisi di sentiment rispetto agli altri tipi di analisi del contenuto e l'importanza delle lingue analizzate.

02:22

La sentiment analysis può essere, a seconda del disegno di ricerca, effettuata con strumenti automatici, oppure manuali. Vediamo perché

02:01

La sentiment analysis può essere utilizzata con finalità molto diverse, e spesso la polarità positiva/negativa non è sufficiente, ma l'analisi ha bisogno di rispondere ad alcune domande. Vediamo come

00:51

L'importanza della categorizzazione nella creazione del disegno di ricerca

Estrazione di commenti vs estrazione di opinioni
00:33
01:54

Utilizzare la Sentiment Analysis per misurare la brand reputation

00:57

La sentiment analysis può essere utilizzata anche per l'analisi di benchmarking tra prodotti di una stessa categoria merceologica

02:02

Esistono varie scale per la misurazione della sentiment, alcune si basano sulla semplice distinzione tra commenti positivi e negativi, mentre altre sono più elaborate

04:22

Vediamo quali sono i limiti e i principali problemi della sentiment

01:54

Gli algoritmi maggiormente utilizzati nell'analisi di sentiment

Section 2: Gli strumenti e le fasi
02:59

Vediamo come normalizzare un testo per l'analisi dei dati

Section 3: Analisi del sentiment sui testi
04:41

Un esempio di analisi tramite Python e NLTK grazie al sito text-processing

01:59

Vediamo come analizzare il sentiment dei testi con il tool demo di Semantria

Analisi di sentiment con Sentistrenght
07:20
Section 4: Analisi del sentiment sui tweets
03:40

Analisi del sentiment sui tweets tramite il sito sentiment140

01:52

L'analisi di sentiment nei tweets tramite Wordaffects

04:42

Come estrarre i tweets tramite TAGS

Section 5: Analisi del sentiment sui commenti degli utenti
Text2data
00:57
L'analisi del sentiment tramite l'uso di API
05:18
01:52

Un altro strumento per l'analisi del sentiment da web

05:00

Come costruire un database per la sentiment e come utilizzarlo

01:53

Come ottenere le API key per analizzare o esportare i dati di Twitter

09:26

Vediamo come si utilizzano i software per l'analisi predittiva per l'analisi dei testi. In questa lezione cominciamo a vedere alcune funzioni limitate di Weka sui files csv

08:47

Come costruire un file arff per Weka ed effettuare un'analisi di sentiment

Section 6: Strumenti misti
07:51

Analisi di tweets e testi con Meaningcloud da console e da estensione per Excel

Rilevazione del sentiment con Vivekn
00:59
Section 7: Conclusioni
03:25

Cosa succede al testo quando effettuiamo un'analisi di sentiment

02:17

Conclusioni del corso

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Instructor Biography

Valentina Porcu, Marketing Strategist and Data Analyst

Valentina is a computer geek, data mining and research passionate, with a Ph.D in communication and complex systems and years of experience in teaching in Universities in Italy, France and Morocco, and online, of course!

She works as consultant in the field of data mining and machine learning and she like writing about new technologies and data mining.

She spent the last 9 years working as freelance in the field of social media analysis, benchmark analysis and web scraping for database building, in particular in the field of buzz analysis and sentiment analysis for startups and web agencies across UK, France, US and Italy.

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