2017年07月16日

インデックス投資とアクティブ投資のTwitter検索結果解析(Python + Tweepy + janome)結果編

PythonでTwitterの検索結果の解析をやってみたいなーということで、「インデックス投資」と「アクティブ投資」をTweepyを用いてTwitter検索して、検索結果をjanomeでの解析を実施してみました。長くなるので、まずは結果だけです。

結果

コマンドと結果です。登場回数上位10位の単語とその登場回数を出力しています。

インデックス投資

> .\forego.exe run python.exe .\tweepy_search.py "インデックス投資" 1000 10 bbb.txt1 
投資 19342
インデックス 16393
ナイト 8694
する 7525
2017 2976
ブログ 2287
いる 1688
参加 1599
資産 15710
更新 152
 結果は上記のようになり、おそらく「インデックス投資ナイト2017」の話題が回数的に多いのかなと思いました。

アクティブ投資

> .\forego.exe run python.exe .\tweepy_search.py "アクティブ投資" 1000 10 bbb.txt1 
投資 3512
アクティブ 2223
インデックス 1464
する 1145
信託 1126
型 897
ナイト 728
人 629
48 5810
AKB 53
結果は上記のようになりました。AKB48が話題に上がっているみたいでなんだろうと思ったのですが、どうやら下記が影響しているみたいです。




あと興味深いのは「インデックス投資」で検索すると「アクティブ」は上位に来ないのに、「アクティブ投資」で検索すると「インデックス」が上位に来るんですね。

実際の環境やコードの備忘録は環境・コード編に続きます。

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posted by くまなべ at 15:57 | Comment(0) | TrackBack(0) | インデックス投資
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