J'ai travaillé avec cette merveille de données ingouvernables, le fil Twitter.L'une des hypothèses incontournables à ce sujet est que les utilisateurs réagissent aux autres utilisateurs, pas nécessairement à un contenu ou à des événements discrets du monde extérieur.Prédire le contenu des tweets sur le coronovirus à Hawaï à partir des niveaux d'incidence n'était pas impossible, mais les R-carrés inférieurs à 0,02 ne sont pas très convaincants.
L'exécution d'un MCA mal pensé sur les identifiants d'utilisateurs, les mentions d'entités de tweets, les hastags d'entités de tweets, les descriptions d'utilisateurs et les noms d'utilisateurs a présenté une image beaucoup plus dramatique - en pièce jointe.
Malheureusement, je ne peux pas l'utiliser dans n'importe quel type de présentation, car je ne peux pas démêler les étiquettes.Des caractères plus petits et des titres plus courts ne feront pas vraiment l'affaire.Comment puis-je entrer dans le fichier qui génère la figure et extraire les coordonnées X, Y et le texte de l'étiquette ?Si je peux le faire, je pourrais modifier le texte de l'étiquette, raccourcir les mots et supprimer les quasi-doublons afin que l'image puisse être interprétée.Il est clair que les sources proviennent de tout le pays - et les chiffres bleus indiquent que les niveaux d'incidence sont associés à certaines des entrées Twitter (quel que soit le contenu du texte - l'association est avec l'entrée elle-même !)
J'aimerais vraiment avoir un aperçu de la technologie.Il semblerait que MCA soit en fait un dispositif d'analyse de données potentiellement éparses qui ne nécessite pas la génération de matrices n-utilisateurs x n-utilisateurs. J'espère avoir raison dans cette supposition.
ous pouvez obtenir les coordonnées et les étiquettes dans une table de données en allant dans le triangle rouge et en sélectionnant
Analyse des correspondances=>Enregistrer les coordonnées
Il crée une table de données avec les coordonnées et les étiquettes
