Fallstudie 2#

Die Fallstudie ist eine individuelle Prüfungsleistung und darf nicht gemeinsam in einer Gruppe bearbeitet werden.

Hinweise zu der Bearbeitung der Fallstudie:

Sie wurden kürzlich von einer Unternehmensberatung im Bereich Social Media Analytics eingestellt. In diesem Zusammenhang sollen Sie im Rahmen eines Pitches einem potenziellen Kunden unterschiedliche Möglichkeiten der Analyse und Visualisierung von Twitter-Daten demonstrieren.

Wählen Sie für die Demonstration der Analysen einen beliebigen Twitter-Account:

  • Der Account sollte möglichst aktiv genutzt werden und über zahlreiche Follower verfügen.

  • Die Analyse englischsprachiger Tweets wird empfohlen.

  • Erstellen Sie eine Präsentation, mit welcher Sie dem potenziellen Kunden die wichtigsten Inhalte vorstellen würden. ( Integrieren Sie sowohl die Inhalte aus Aufgabe 1 als auch Aufgabe 2 (Screenshots des Dashboards) in die Präsentation. )

  • Erstellen Sie für Aufgabe 1 einen Jupyter Notebook und kommentieren Sie Ihre Vorgehensweise ausführlich.

  • Kommentieren Sie Ihren Code in Aufgabe 2 direkt in dem Python-Skript.

1. Textmining (70%)#

  • Führen Sie ein ausführliches Textmining des Twitter-Accounts mit den Ihnen bekannten Inhalten durch (siehe Vorlesungsunterlagen).

  • Kommentieren Sie den Code ausführlich.

  • Interpretieren Sie die Ergebnisse

2. Visualisierung in einem Dashboard (30%)#

  • Visualisieren Sie die Ergebnisse des Textminings mit Hilfe von Streamlit.

  • Erstellen Sie links eine “Panel Sidebar”

  • Nicht mehr relevant: [Das Dashboard soll mehrere interaktive Komponenten enthalten (Widgets)]

  • Implementieren Sie beliebige Inhalte in die Panel Sidebar

  • Erstellen Sie zwei Ansichten mit Tabellen.

  • Achten Sie auf eine möglichst ansprechende Gestaltung der Visualisierungen (es sollen zumindest 4 Abbildungen erstellt werden).

  • Nutzen Sie Markdown für das Einfügen von Texten.