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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  • Lectures 29
  • Length 1.5 hours
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About This Course

Published 3/2015 Italian

Course 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. 

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

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

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
  • 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
02:49

Come nasce la sentiment analysis: introduzione al corso

04:22

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.

02:13

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

L’importanza della Sentiment Analysis
Preview
01:51
Section 2: Introduzione ai metodi per la SA
02:18

Vediamo come normalizzare un testo per l'analisi dei dati

01:25

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

Section 3: Fonti dati, problemi, standardizzazione testi
Fonti dati per la Sentiment Analysis
02:45
Problemi della Sentiment Analysis
02:05
03:08

Un altro strumento per l'analisi del sentiment da web

01:43

Come costruire un database per la sentiment e come utilizzarlo

01:09

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

Stemming
00:58
00:35

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

Normalizzazione
00:59
01:12

Cosa succede al testo quando effettuiamo un'analisi di sentiment

Section 4: Estrazione dati
Creazione di un account su Twitter
03:03
Estrazione tweet con TAGS
03:17
Section 5: Metodi supervisionati e non supervisionati con R
Metodi supervisionati e non supervisionati con R
00:27
Sentiment analysis - metodi non supervisionati
06:13
Sentiment - pacchetto syuzhet
04:21
Sentiment - qdap
03:45
Sentiment - sentR
02:59
Sentiment - sentimentr
05:33
Sentiment analysis - metodi supervisionati
01:05
Naïve Bayes e Sentiment
02:12
Esempio di classificazione NB con R
08:32
Sentiment - RTextTools
11:38
Il pacchetto rtweet
07:05
Il pacchetto twitteR
07:38

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Instructor Biography

Valentina Porcu, Marketing Strategist and Data Analyst

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.

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