단순한 예로,
A사의 주식 변동과 A사 관련 SNS 수 추이, 검색 변동률의 상호관계(회귀분석?)가 존재 하지 않을까?
이것은, 기간에 따라(심지어 실시간까지도) 분석기법이 많이 달라질 것으로 예상된다.
우선 - Crawling 할 수 있는 Data에 대하여 알아봐야 겠다.
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역시
-구글 트렌드 https://trends.google.com/trends/?hl=ko
-네이버 데이터랩 http://datalab.naver.com/
전체 검색 Log에 대한 stream을 제공 한다는 것은... 불가능 한걸 나도 알고있다...
통계적으로 제공하는 거라도 쓰임새를 고민해 봐야겠다.
- Twitter https://dev.twitter.com/streaming/overview
- Facebook https://developers.facebook.com/docs/graph-api/using-graph-api/
단어의 출현 빈도?
의미 파악 까지 하려면 Text Mining이 필요하다.
이것까지 해야할까?
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참고자료
구글 트렌드 자료수집 (python) : https://data-rider.blogspot.kr/2015/08/blog-post.html
How to crawl Facebook (JAVA) : https://www.norconex.com/how-to-crawl-facebook/
R로 Facebook Data 분석 (R) : https://brunch.co.kr/@dugi/2