スタバのTwitterデータをpythonで大量に取得し、データ分析を試みる その３ - Qiita

スタバTwitterシリーズも第３回となりました。下記は今までの投稿です。 その１：Twitter REST APIsでデータを取り込みmongoDBにインポート http://qiita.com/kenmatsu4/items/23768cbe32fe381d54a2 その２：取得したTwitterデータからスパムの分離 http://qiita.com/kenmatsu4/items/8d88e0992ca6e443f446 その３：ある日を境にツイート数が増えたわけは？（今回） http://qiita.com/kenmatsu4/items/02034e5688cc186f224b その４：Twitterにひそむ位置情報の視覚化 http://qiita.com/kenmatsu4/items/114f3cff815aa5037535 さて、この前回の時系列ツイート数グラフをよく見

[sh19910711]

"単語毎にその出現回数をカウントして、それをベクトルとして表現してくれる / from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer"

[koma_g]

mecab][scikit-learn][事例]

[matsuken92]

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