案例简介
本案例围绕社交媒体数据挖掘，使用Python进行数据清洗、可视化与情感分析。通过分析用户评论、点赞量及话题趋势，揭示社交媒体平台上的舆论走向。
技术栈
- Python 🐍：核心编程语言
- Pandas 📊：数据处理库
- Matplotlib/Tkinter 📈：可视化工具
- NLTK/TextBlob 🧠：自然语言处理库
- SQLite 🗄️：数据存储
数据来源
- 模拟社交媒体平台（如Twitter、Facebook）的公开数据集
- 用户行为日志（点赞、转发、评论）
- 文本内容（帖子、评论）
分析步骤
- 数据清洗：去除噪声与重复内容
- 情感分析：使用TextBlob判断评论情感倾向
- 话题建模：通过LDA提取关键主题
- 趋势可视化：绘制时间序列与词云
- 结论输出：生成报告与可视化图表
扩展学习
- 深入学习Python数据分析：Python数据科学入门
- 探索更多案例：数据挖掘实战
结果展示
提示：本案例可结合实际数据集进行复现，欢迎访问数据分析实战课程获取完整代码与教程！