Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/vincent-tran-94/dataviz_streamlit
Une application Streamlit pour analyser et visualiser les données et les tweets sur la sortie de ChatGPT. Ce projet comprend la gestion des données, l'analyse des sentiments, les tendances émergentes et les applications potentielles de ChatGPT.
https://github.com/vincent-tran-94/dataviz_streamlit
data-management data-visualization sentiment-analysis streamlit text-mining twitter
Last synced: 24 days ago
JSON representation
Une application Streamlit pour analyser et visualiser les données et les tweets sur la sortie de ChatGPT. Ce projet comprend la gestion des données, l'analyse des sentiments, les tendances émergentes et les applications potentielles de ChatGPT.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/vincent-tran-94/dataviz_streamlit
- Owner: vincent-tran-94
- Created: 2024-11-22T15:35:16.000Z (about 1 month ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-12-11T14:48:33.000Z (25 days ago)
- Last Synced: 2024-12-11T15:45:33.696Z (25 days ago)
- Topics: data-management, data-visualization, sentiment-analysis, streamlit, text-mining, twitter
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 8.3 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Visualisation Dataviz sur Streamlit
Ce dashboard explore l'impact de ChatGPT sur Twitter en analysant environ 300 000 tweets. À travers cette étude, nous examinons l'enthousiasme des utilisateurs, les tendances émergentes et l'évolution de l'outil. L'objectif est de mieux comprendre les perceptions publiques, les facteurs influençant ChatGPT, et ses applications potentielles. Grâce à des analyses sur le volume de tweets, le sentiment, l'engagement et les événements clés liés à l'IA, ce dashboard fournit des insights précieux pour guider les stratégies des entreprises, chercheurs et décideurs.
## Extraits d'images du Dashboard
## Structure du projet
```
Projet_Streamlit
├── README.md
├── requirements.txt
├── Tweets_users_chatgpt.ipynb
├── app
│ ├── app.py
│ ├── read_data.py
│ ├── visualisation.py
│ └── data
│ ├── content
│ │ └── SketchBook-B5pB.ttf
│ ├── input_csv
│ │ ├── tweets_users_chatgpt.csv
│ │ └── Twitter_article.csv
│ ├── output_csv
│ │ ├── top_hashtags.csv
│ │ ├── top_mentions.csv
│ │ ├── tweets_preprocess.csv
│ │ ├── word_counts_2.csv
│ │ └── word_counts.csv
│ ├── output_png
│ ├ ├── twitter_wordcloud_2.png
│ ├ ├── twitter_wordcloud_3.png
│ ├ ├── twitter_wordcloud.png
│ └── twitter-logo.png
└── images_readme
├── Part_1_dashboard.png
└── Part_2_dashboard.PNG
```
## Installations à faire
- Version Python 3.11.7
Importer le lien du projet et puis créez votre environnement virtuel
Importer le lien du projet et puis créez votre environnement virtuel
```
git clone https://github.com/vincent-tran-94/Dataviz_Streamlit.git
python3 -m venv env
source env/Scripts/activate
```
Diriger-vous vers le dossier
```
cd Projet_Streamlit/
```
Installer les dépendances
```
pip install -r requirements.txt
```
## Analyse des données et import des fichiers CSV
Le fichier Projet_Vincent_Python.ipynb est un fichier notebook qui permet d'analyser les données sur les Tweets de ChatGPT
Avant de lancer l'application Streamlit, lancer d'abord le notebook pour générer les fichiers CSV
Télécharger le deuxième dataset dans ce site
```
https://www.kaggle.com/datasets/khalidryder777/500k-chatgpt-tweets-jan-mar-2023"
```
Après avoir téléchargé le fichier, insérer le fichier CSV dans le chemin en renommant le fichier Twitter_article.csv
```
cp Twitter_article.csv app/data/input_csv/
```
## Lanchement de l'application web sur Streamlit
Diriger vous vers le dossier app
```
cd app/
```
Lancer l'application Streamlit
```
streamlit run app.py
```
## Articles sur les Tweets
- Effortlessly Scraping Massive Twitter Data with snscrape: A Guide to Scraping 1000,000 Tweets in Less than a Day
*https://medium.com/@ka2612/effortlessly-scraping-massive-twitter-data-with-snscrape-a-guide-to-scraping-1000-000-tweets-in-d01c38e82d18*
- Cracking the ChatGPT Code: A Deep Dive into 500,000 Tweets using Advanced NLP Techniques
*https://medium.com/@ka2612/the-chatgpt-phenomenon-unraveling-insights-from-500-000-tweets-using-nlp-8ec0ad8ffd37*