Вопрос или проблема
Какие наборы данных используют такие сайты, как MeetGlimpse, trends.co, explodingtopics.com, чтобы обнаружить экспоненциальные рыночные тренды? Мне они нравятся (не аффилирован) и я хотел бы лучше понять, как они работают.
Я бы предположил, что они каким-то образом покупают доступ к данным о кликах или что-то подобное? Есть ли подсказки?
Также, какие алгоритмы/подходы они используют?
С первого взгляда, я предположил бы, что возможно они извлекают данные с некоторых заранее определенных целевых сайтов, обычно социальных медиа: Twitter, Facebook и т.д. Я могу представить, что они захватывают тренды в смысле “о чем люди говорят” на платформах социальных медиа, но, возможно, у них есть и другие источники и методы.
Существуют методы обработки естественного языка, которые можно использовать: основой может быть какая-то форма моделирования тем, затем могут быть более специфические приложения, такие как обнаружение событий. Хотя мы не можем знать, сколько ручной постобработки задействовано, возможно, есть ручная фильтрация для удаления нерелевантных данных.
Ответ или решение
Для предсказания (экспоненциальных) рыночных трендов компании, такие как MeetGlimpse, trends.co и explodingtopics.com, могут использовать разнообразные наборы данных. Основные категории данных, которые они, вероятно, используют, включают:
-
Данные социальных медиа: Существуют различные API, предоставляющие доступ к публичным данным из социальных сетей, таких как Twitter, Facebook и Instagram. Эти данные могут показать, о чем говорят пользователи, какие темы становятся популярными и как активно обсуждаются определенные компании или продукты.
-
Поисковые запросы: Данные поисковых запросов, например, Google Trends, предоставляют информацию о том, какие термины и темы нарастают в популярности. Анализ этих данных может помочь определить растущие интересы и запросы потребителей.
-
Анализ контента: Сайты могут собирать и анализировать контент с различных платформ, включая блоги, новостные сайты и форумы. Это требует обработки большого объема текстовой информации, чтобы определить, какие темы и идеи начинают набирать популярность.
-
Данные о продажах и вовлеченности: Доступ к данным о продажах, количеством скачиваний приложений и количеству подписчиков может дать представление о том, как изменяются тренды на рынке.
-
Кликстрим данные: Хотя это может быть сложно, такие компании могут использовать кликстрим данные, чтобы понять поведение пользователей на веб-сайтах и их предпочтения. Это может включать информация о том, как пользователи взаимодействуют с конкретным контентом, чем они делятся и что просматривают.
-
Опросы и исследования: Некоторые компании могут проводить собственные опросы или использовать данные из исследований, чтобы понять мнение потребителей и выявить наиболее актуальные тренды.
Что касается алгоритмов и подходов, то для анализа данных и предсказания трендов могут использоваться:
-
Методы обработки естественного языка (NLP): Эти методы позволяют извлекать информацию из текстовых данных, находить темы (тематическое моделирование) и выявлять связи между словами. Это может включать использование алгоритмов, таких как LDA (Latent Dirichlet Allocation) для тематики или sentiment analysis для определения настроения.
-
Машинное обучение: Модели машинного обучения могут использоваться для анализа больших объемов данных и выявления паттернов. Алгоритмы, такие как случайные леса и градиентный бустинг, могут помочь в предсказании трендов на основе исторических данных.
-
Методы временных рядов: Для анализа и предсказания трендов необходимо учитывать временные аспекты، например, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), которые могут помочь в выявлении и моделировании временных зависимостей.
-
Сети нейронов: Глубокое обучение и нейронные сети могут быть использованы для анализа сложных данных, таких как изображения и тексты, а также для создания признак-ориентированных моделей.
В заключение, компании, занимающиеся анализом рыночных трендов, используют комбинацию различных наборов данных и методов анализа, что позволяет им более точно предсказывать изменения на рынке и выявлять зарождающиеся тренды.