Este repositorio contiene el material práctico impartido en el curso de Analítica Social y de la Web (Social and Web Analytics) que se imparte en el cuarto curso del Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics en la Universidad Pontificia Comillas.
Los tópicos a tratar en este curso, tanto de forma teórica como práctica se ajustan al siguiente índice de contenidos:
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Introducción al panorama actual de la web y redes sociales
- Datos sociales y de la web
- Proceso de explotación datos
- Entorno de trabajo
- Breve introducción a Python
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Recopilación de información de redes sociales
- APIs: Tipos, autenticación, conexión y limitaciones
- Análisis de las respuestas de APIs
- Limpieza y almacenamiento
- Medición, recopilación y análisis de los datos de tráfico web
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Agregación, evaluación y monitorización de imagen de empresa
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Análisis de sentimientos y percepción de consumidor
- ¿Cómo extraer sentimientos?
- Análisis de sentimiento con APIs
- Introducción a la clasificación personalizada
- Patrones de comportamiento
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Métricas para cuantificación de experiencia de usuario
- Definición de métricas
- Diseño de la trayectoria de usuario
- Colección y análisis de datos
En este curso utilizaremos varias fuentes de referencia para desarrollar nuestro contenido. Las siguientes son algunas de las referencias más relevantes, aunque no las únicas:
- Siddhartha Chatterjee, Michal Krystyanczuk, Python Social Media Analytics, Packt Publishing 2017
- Krishna Raj P.M., Ankith Mohan, Srinivasa K.G., Practical Social Network Analysis with Python, Springer 2018
- Matthew A. Russell, Mikhail Klassen, Mining the Social Web, 3rd Edition, O'Reilly 2019
- Ryan Mitchell, Web Scraping with Python, 2nd Edition, O'Reilly 2018
- Gabor Szabo, Gungor Polatkan, P. Oscar Boykin, Antonios Chalkiopoulos, Social Media Data Mining and Analytics, Wiley 2018
En esta sección se irán incluyendo publicaciones que tienen una relación y aplicación directa con la asignatura:
- Análisis de redes sociales: Charla en el meeting PyCon2019
El repositorio está abierto a la colaboración y mejora de los ejemplos, pero siempre siguiendo unas normas básicas de estilo y comportamiento. Los pasos de contribución están especificados en Contributing.md.