¡Análisis de Tweets con Python! - Notebooks con proyecto

                 Análisis de Tweets con Python🐦.

Miedo a perderse, curiosidad, autoestima, velocidad: es como si las redes sociales hubieran cambiado nuestras necesidades humanas básicas; estos cebos nos mantienen enganchados y comprometidos. 

Twitter es un maestro en este juego. Los tweets de Elon Musk mantienen a Wall Street alerta; Los tweets de Trump tienen el potencial de iniciar guerras: Twitter tiene una gran influencia en el mundo debido al tipo de usuarios. 

Los datos de Twitter-storms están disponibles casi en tiempo real. Esto significa que podemos aprender sobre las grandes oleadas de pensamientos y estados de ánimo en todo el mundo a medida que surgen. Twitter proporciona acceso a análisis para todos sus usuarios, pero supongo que relativamente pocos tweeples vanilla prestan mucha atención a su existencia. 

Todos los días, un usuario de Twitter se enfrenta a diferentes tipos de datos basados ​​en muchos campos. Es casi como un sueño analizar esa enorme cantidad de datos y encontrar la última tendencia. Cada tweet tiene un propósito determinado y habla de un problema o una discusión. Mediante el análisis de los datos de Twitter, la mayoría de las empresas pueden descifrar el código con éxito en el mundo actual, pueden obtener fácilmente información sobre lo que está sucediendo hoy. De esta manera, podemos comprender la importancia del análisis de tendencias de Twitter.

Hay una variedad de otros servicios que pueden ayudar a realizar análisis de tweets y audiencias, y análisis adicionales como el relacionado con el procesamiento del lenguaje geográfico y natural, pero cuando se combinan con Python , los datos proporcionados por Twitter pueden ser increíblemente útiles. 

Esta es una guía simple para ensuciarse un poco las manos haciendo análisis  en Python. 

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