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Python para analistas de comunicação, marketing e afins (parte 1)

No início de uma carreira na área de business intelligence é legal fazermos análises próprias, mas, nem sempre, temos grana pra contratar ferramenta.  Na minha empresa, eu sempre coloco o custo da contratação por report contratado. No entanto, com python é possível fazer análises simples ou complexas de dados sociais, independentes da fonte, só que é preciso dominar a linguagem. Aqui inicio uma série em que abordarei programação e análises próximas do nosso dia a dia. Os dados abaixo processados com python são um dos 45 arquivos extraídos por mim, com cem mil tweets cada, através do Netlytic com a hashtag #Eleições2018. Os dados já estão em formato estruturado, portanto, não foi necessário colocá-los no formato JSON. 

 

Os cinco tweets que encabeçam a lista com head( )

 

As colunas da planilha: 

 

As @ dos twitteiros que encabeçam a lista: 

Bio do usuário, onde podemos coletar informações interessantes: 

Acostumados com ferramentas prontas de monitoramento de rdes sociais, o início em Big data, com background de comunicação, exige um pouco mais de esforço intelectual. Python, R, SQL, dentre outras linguagens, são necessários para fazer uma análise de dados volumosos e o objetivo deste post é mostrar que podemos ir além do que nos mostram os dashboards prontos extraídos das ferramentas e fazer análises mais rápidas sem depender diretamente do Excel. Confira aqui o relatório no slideshare

Isto não é um tutorial da biblioteca ‘pandas’ e para isso busquem outras fontes no blog do meu professor da disciplina, o cientista da computação e especialista em python, Dino Magri