Migliorare il marketing con la sentiment analysis
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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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Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
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Last updated 11/2016
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What Will I Learn?
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
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
View Curriculum
Requirements
  • il corso presenta strumenti gratuiti e freemium per l'analisi dei testi
Description

Questo è un corso introduttivo che riguarda le tecniche per l'analisi di Sentiment dei testi. La Sentiment Analysis nasce all'inizio degli anni 2000 come branca del text mining, principalmente per estrarre informazioni da siti di recensioni e social e permettere di analizzare l'impatto di un bene o di un prodotto sugli utenti, ma anche di valutare la brand reputation e di effettuare delle analisi di benchmark con i prodotti e i servizi di un competitor. 

In questo corso partiamo da una base metodologica sulla Sentiment, presentando alcuni dati sull'utilizzo e illustrando le differenze tra le varie tecniche, per poi passare alle fasi di standardizzazione dei testi. 

Ci occupiamo poi delle tecniche per effettuare le analisi di Sentiment con metodi supervisionati e non supervisionati tramite il linguaggio R. 

*******************

*** Attenzione, Il corso è in fase di revisione, altre sezioni saranno aggiunte a breve

Who is the target audience?
  • Chiunque voglia imparare a utilizzare i principi dell'analisi di sentiment per migliorare le proprie strategie di marketing
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Come nasce la sentiment analysis: introduzione al corso

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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.

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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

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Introduzione ai metodi per la SA
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Vediamo come normalizzare un testo per l'analisi dei dati

Metodi supervisionati e non supervisionati
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Scaricare e installare il software per l'analisi dati R e l'IDE RStudio

Annotatori umani
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Fonti dati, problemi, standardizzazione testi
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Fonti dati per la Sentiment Analysis
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Problemi della Sentiment Analysis
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Un altro strumento per l'analisi del sentiment da web

Standardizzazione dei testi
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Come costruire un database per la sentiment e come utilizzarlo

Tokenizzazione
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Scaricare e installare il software per l'estrazione dei commenti da Facebook (pagine pubbliche), Amazon, IMDB, Youtube e Disqus

Stopwords
01:09

Stemming
00:58

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

Lemmatizzazione
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Normalizzazione
00:59

Cosa succede al testo quando effettuiamo un'analisi di sentiment

Boundary detection
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Estrazione dati
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Creazione di un account su Twitter
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Estrazione tweet con TAGS
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Metodi supervisionati e non supervisionati con R
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Metodi supervisionati e non supervisionati con R
00:27

Sentiment analysis - metodi non supervisionati
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Sentiment - pacchetto syuzhet
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Sentiment - qdap
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Sentiment - sentR
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Sentiment - sentimentr
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Sentiment analysis - metodi supervisionati
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Naïve Bayes e Sentiment
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Esempio di classificazione NB con R
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Sentiment - RTextTools
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Il pacchetto rtweet
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Il pacchetto twitteR
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About the Instructor
Valentina Porcu
4.3 Average rating
65 Reviews
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Data Scientis

I'm 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!

I work as consultant in the field of data mining and machine learning and I like writing about new technologies and data mining.

I spent the last 9 years working as freelance and researcher 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 universities, startups and web agencies across UK, France, US and Italy.