Наборы данных Twitter

Мы создадим собственный набор данных на платформе Twitter, сосредоточив внимание на общедоступных точках данных, адаптированных к вашим конкретным требованиям. Данные могут включать тексты твитов, хэштеги, профили пользователей, временные метки твитов и популярные твиты.

Да, вы можете получать обновления набора данных Twitter ежедневно, еженедельно, ежемесячно или по индивидуальному графику.

Да, вы можете приобрести часть набора данных Twitter, содержащую только нужные вам элементы. При покупке части набора стоимость значительно ниже.

Форматы наборов данных: JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV или Parquet. При желании файлы можно сжать в формат .gz.

Если вы не хотите покупать набор данных, вы можете начать парсинг данных Twitter с помощью нашего инструмента парсинга Twitter.

Да, вы можете запросить образцы данных для оценки качества и актуальности предоставляемой информации. Это отличный способ убедиться, что она соответствует вашим потребностям, прежде чем приобрести полный набор данных.

Да, вы можете запросить конкретные элементы из набора данных Twitter, адаптированные к вашим уникальным потребностям. Это позволяет получить именно ту информацию, которая требуется для ваших проектов.

Безусловно, набор данных Twitter обеспечивает беспрепятственную интеграцию с API. Это позволяет легко интегрировать данные в систему управления отношениями с клиентами (CRM), аналитические инструменты или любые другие используемые вами системы, упрощая вашу оперативную деятельность.

Используйте наш набор данных Twitter для различных целей, чтобы обогатить данными бизнес-стратегии и получить представление о рынке. Анализ этого набора данных дает полное представление о тенденциях в соцсетях и позволяет организациям усовершенствовать свои коммуникационные и маркетинговые стратегии. Получите доступ ко всему набору данных или настройте подмножество в соответствии со своими потребностями. Популярные варианты использования включают исследование рынка для выявления популярных тем и хэштегов, обучение искусственного интеллекта путем анализа таких аспектов, как содержание твитов, ретвиты и взаимодействие пользователей для прогнозной аналитики, а также прогнозирование тенденций путем изучения взаимосвязей между конкретными темами и вовлеченностью пользователей для выявления новых предпочтений в социальных сетях.