フォローしました売り切れPythonでデータ分析をしてみたい!と思っても、なかなか面白いデータはありませんよね。そこで、今回はPythonを利用して、ツイッターのオリジナルデータを分析するチュートリアルを書いて見たいと思います。このチュートリアルの内容この第一弾の記事では、どういう記事がリツイートされやすいかを分析しました。そのデータ分析の流れを、データの前処理から可視化、分析までの流れを初学者でもわかりやすいように解説いたします。・文字数が多いツイートって本当にリツイートされやすいの?・箇条書きツイートだと、お役立ち感があってリツイートされやすいの?こういう仮説を、データで検証していくような感じです。フォロワーを増やすためには何が必要かをデータで洗い出すという記事も以前書きました。今後第二弾の記事では、この分析の流れも解説します。基礎的な統計の知識について、ツイッターの実際のデータを利用しながら学ぶことができます。実際に生のデータを利用して、インサイトを見つけられるので、面白いです。ソーシャルデータの分析をしてみたい!という方は、ぜひよんでみてください。具体的には、僕の実際のツイートのデータをダウンロードしていただき、そのデータをもとにどういうツイートが拡散されやすいのかをデータ分析してもらうというような形になります。データ数が多く、リツイート数の多い僕のデータをもとに、分析を進めます。チュートリアルが完了したら、ぜひ自分のツイートを分析してみるのがよいでしょう。僕のツイートのデータはこちらからダウンロードできます。ドライブdrive.google.comこのチュートリアルを学ぶ前にこのチュートリアルを学ぶ前に、以下のコースを学習しておいてください。creative.Progateはオンラインでプログラミングを学べるサービスです。プログラミングを学んでWEBアプリケーションを作ろう。10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy[アイデミー]人工知能や機械学習を学んでいま話題のAIエンジニアにランクアップしよう。Analyticsで直近のデータの取得それでは、まず最初に自分のツイッターのデータを取得してみましょう。Analyticsを開き、過去5ヶ月分のツイッターのデータを取得してみましょう。使い方についてはこちらのデータを見てください。Analytics(ツイッターアナリティクス)、使いこなせていますか?「Twitter(ツイッ...seleck.ccまず、自分のツイッターにログインして、ツイッターアナリティクスを選択します。次に、データを取得したい期間を選択し、データをエクスポートを選択します。期間は1カ月単位でしか選択できなかったはずなので、複数月とりたい場合は、何度か区切って取得してください。august.csvというデータ名で、各ツイートのデータを保存しました。現時点で自分のツイートを分析できない可能性が高いので、こちらのURLから僕のツイートのデータをダウンロードしてください。Notebookを利用します。Notebookは、環境構築不要でノート形式でPythonが実行できる環境となります。Microsoftアカウントがなければ作成してください。開発環境不要でPython機械学習。notebookの環境です。便利qiita.comtwitterというプロジェクト名を作成したら、今度は取得したapril.csvなどのファイルと、フォロワーのデータが入ったfollowers.csvというファイルをアップロードします。データを選択し、アップロードしてください。アップロードに成功すると、以下のファイルがアップロードされます。Notebookを作成しましょう。Nameに任意の名前を付けます。Notebookに選択して、Newをクリックします。すると、新しくファイルが追加されているはずなので、そのファイルをダブルクリックします。すると、別のウインドで新しいノートブックが作成されているはずです。これで準備が完了です。ライブラリのインポートでは、早速データの前処理をしたいと思います。データの前処理のライブラリのPandasと、matplotlibをimportします。pltlsコマンドで現在のファイルを見る次に、現在のディレクトリの中に、挿入したCSVファイルが存在するか確認します。lsコマンドを利用すると、ディレクトリの中のファイルを確認することができます。ファイルがアップロードされていれば、april.csv等のデータを取得することができます。次に、フォロワーのデータが入ったCSVファイルの読み込みをします。read_csvメソッドで、followers.csvファイルを読み込みます。headを使うと、読み込んだデータフレームの最初の5行を表示できます。pd.read_csv("followers.csv")follower_df.head()ツイートデータを読み込もう次に、ツイートのデータにどんなものが入っているのかを確認してみましょう。4月のツイートのデータを読み込みます。列名を全て、出力してみましょう。その前に、PandasのDataFrameという概念について説明しようと思います。今読み込んだCSVファイルは、DataFrameというに次元配列で保存されています。Dataframeは、IndexとColumnで構成されています。Columnsは列になりますね。各IndexにはSeriesという行のデータが入っているようなイメージです。列名のすべてを今見たいので、どこをみればいいのでしょうか。それは、columnsを見ればよいですね。DataFrameから、Columnsにアクセスすれば取得できますね。そこで、df.columns.valuesで、列名をリスト形式で取得することができます。april_df.columns.values出力結果は以下のようになります。これだと配列でみにくいので、配列をfor文で一つ一つPrintすると、以下のようになります。(value)○ポイント・read_csv("CSV名.csv")でファイルの読み込みができる・df.head(行数)で、最初のN行を確認することができる・df.columns.valuesでリスト形式で列名を取得することができるフォロワー数のデータを棒グラフで表示するさて、次にフォロワー数のデータを、グラフで表示します。Pythonでグラフ表示するためには、大きく分けて二つの方法があります。個人的には、ちゃんとグラフィカルにレポートをするのであれば、ExcelやTableauなどのBIツールで表現すればよいと思うので、Python上ではあまりグラフ表示にこだわる必要はないと考えています。今回はPandasのplot機能を利用して、データビジュアライゼーションを行いたいと思います。フォロワー数の推移を、棒グラフで表示してみます。スクリプトをご覧ください。August")各種オプションについて明記しておきます。