Die Dissertation befasst sich mit der Fragestellung, wie Daten aus sozialen Medien erhoben, vorverarbeitet und vorbereitet werden müssen, um diese zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen zu nutzen und somit Empörungswellen frühzeitig zu erkennen. Empörungswellen (ugs. Shitstorms) stellen Situationen dar, die im Unternehmenskontext Krisen auslösen können, bei denen spontan, aber zeitlich begrenzt eine überdurchschnittlich hohe Anzahl negativer, medialer Beiträge gegenüber einem Betroffenen verfasst werden. Für das Vorhaben werden Twitterdaten vergangener Empörungswellen erhoben und hieraus Empörungswellenmerkmale für das Training maschineller Lernmodelle abgeleitet. Die Modelle werden anschließend in einem Softwareartefakt genutzt, um einerseits Empörungswellen IT gestützt zu erkennen und involvierte Unternehmen sowie Agenturen zu warnen und um andererseits die zugrunde liegenden Daten für Experten sozialer Medien inhaltlich interpretierbar aufzubereiten. Schlussendlich werden Experteninterviews zur Eignung und zum Nutzen des Artefakts durchgeführt und Designprinzipien für das Erkennen von und Warnen vor Empörungswellen sowie zum Aufbereiten der zugrunde liegenden Daten abgeleitet, um die Ergebnisse für soziale Medien, die auf Beiträgen in Textform basieren, zu verallgemeinern
Aktualisiert: 2023-01-01
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Explore the latest Python tools and techniques to help you tackle the world of data acquisition and analysis. You'll review scientific computing with NumPy, visualization with matplotlib, and machine learning with scikit-learn. This revision is fully updated with new content on social media data analysis, image analysis with OpenCV, and deep learning libraries. Each chapter includes multiple examples demonstrating how to work with each library. At its heart lies the coverage of pandas, for high-performance, easy-to-use data structures and tools for data manipulationAuthor Fabio Nelli expertly demonstrates using Python for data processing, management, and information retrieval. Later chapters apply what you've learned to handwriting recognition and extending graphical capabilities with the JavaScript D3 library. Whether you are dealing with sales data, investment data, medical data, web page usage, or other data sets, is an invaluable reference with its examples of storing, accessing, and analyzing data.
Experienced Python developers who need to learn about Pythonic tools for data analysis
Aktualisiert: 2018-07-26
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Fast 50 Millionen aufgerufene Videos auf Youtube, 1,5 Millionen Follower bei Twitter, 2,2 Millionen bei Facebook, New York Times- und Wall Street Journal-Bestsellerautor – Gary Vaynerchuk ist einer der erfolgreichsten Social-Media-Gurus überhaupt. Seine Karriere liest sich wie ein modernes Märchen: Als Kind weißrussischer Einwanderer machte er aus dem Weingeschäft seines Vaters ein Millionen-Imperium – dank E-Commerce. Zusätzlich startete er seinen eigenen Video-Blog auf Youtube, den sich mittlerweile Millionen Gründer und Entrepreneure angesehen haben.
In »#AskGaryVee« sind die nützlichsten und interessantesten Fragen des Video-Blogs mit Garys Antworten zusammengestellt und erweitert. Von erfolgreichen Twitter-Strategien für kleine Unternehmen über die Kunst, Promis für die eigene Marke zu gewinnen, bis hin zum wirksamen Launch neuer Produkte.
Egal ob man sein eigenes Start-up gründet, in der Digitalbranche arbeitet oder in einer ganz klassischen Firma anheuert, »#AskGaryVee« ist das essenzielle Handbuch, um Großes zu leisten.
Aktualisiert: 2023-04-20
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