Predictive Sentiment Analysis of Twitter for BTC

This project aims to analyze the sentiment of Twitter users towards Bitcoin using machine learning techniques to predict market trends and provide insights for investors.

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Data Engineer - en

Overview

The "Predictive-Sentiment-Analysis-of-Twitter-for-BTC" project, under the Data Engineer area, focuses on the extraction and processing of Twitter data related to Bitcoin (BTC). The goal is to deliver a well-structured and normalized database to facilitate further analysis by the Data Analyst team. This README.md document provides a detailed overview of the data engineering aspect of the project.

Table of Contents

1. Introduction
2. Technologies Used
3. Data Extraction
4. Data Preprocessing
5. Data Delivery

1. Introduction

As a Data Engineer, our role is to ensure the efficient extraction, processing, and delivery of Twitter data for sentiment analysis related to Bitcoin. By providing a clean and normalized dataset, we enable the Data Analyst team to perform in-depth analysis and derive meaningful insights.

2. Technologies Used

• Twitter API v1.1: We leverage the Twitter API to access real-time and historical tweet data, allowing us to gather a comprehensive dataset for analysis.
• AWS (Amazon Web Services): We have chosen AWS as the cloud platform of choice due to its robust features, scalability, and availability. It provides the necessary infrastructure to store and process large volumes of data.
• Python: We utilize Python as the primary programming language for data extraction, processing, and transformation tasks. Its rich ecosystem of libraries and tools makes it ideal for working with Twitter data.
• Jupyter Notebook: We use Jupyter Notebook for code development, data exploration, and documentation. It provides an interactive environment for iterative development and analysis.

3. Data Extraction

To gather Twitter data, we make use of the Twitter API v1.1. By applying filters such as keywords and relevant accounts, we extract tweets specifically related to Bitcoin. The extraction process ensures we obtain a diverse and comprehensive dataset for sentiment analysis.

4. Data Preprocessing

Once the tweets are extracted, we perform data preprocessing to ensure the dataset is clean, consistent, and ready for analysis. The preprocessing steps may include:

• Text cleaning: Removing URLs, special characters, and irrelevant information.
• Normalization: Standardizing text, removing capitalization, and handling abbreviations.
• Language processing: Tokenization, stemming, and removing stop words.
• Sentiment scoring: Assigning sentiment scores to each tweet based on predefined criteria.
• By applying these preprocessing techniques, we aim to provide a high-quality dataset that can be easily analyzed by the Data Analyst team.

5. Data Delivery

As a Data Engineer, our primary objective is to deliver a well-structured and normalized database to the Data Analyst team. The dataset will be organized in a format suitable for analysis, with tables and fields optimized for efficient querying and processing. We ensure that the dataset is free from inconsistencies, duplicates, and irrelevant information, allowing the Data Analyst team to focus on deriving insights from the data.

By delivering a clean and normalized dataset, we enable the Data Analyst team to perform in-depth analysis, such as sentiment trend analysis, correlation with market movements, and identification of key influencers. The final dataset will serve as a reliable foundation for the Data Analyst team to explore the sentiment dynamics of Bitcoin on Twitter and derive valuable insights.

Data Engineer - es

Descripción

El proyecto "Predictive-Sentiment-Analysis-of-Twitter-for-BTC", dentro del área de Data Engineer, se centra en la extracción y procesamiento de datos de Twitter relacionados con Bitcoin (BTC). El objetivo es entregar una base de datos bien estructurada y normalizada para facilitar un análisis adicional por parte del equipo de Data Analyst. Este archivo README.md proporciona una descripción detallada del aspecto de ingeniería de datos del proyecto.

Tabla de Contenidos

1. Introducción
2. Tecnologías Utilizadas
3. Extracción de Datos
4. Preprocesamiento de Datos
5. Entrega de Datos

1. Introducción

Como Data Engineer, nuestro rol consiste en asegurar la extracción, procesamiento y entrega eficientes de los datos de Twitter para el análisis de sentimiento relacionado con Bitcoin. Al proporcionar un conjunto de datos limpio y normalizado, permitimos que el equipo de Data Analyst realice un análisis en profundidad y obtenga ideas significativas.

2. Tecnologías Utilizadas

• Twitter API v1.1: Aprovechamos la API de Twitter para acceder a datos de tweets en tiempo real e históricos, lo que nos permite obtener un conjunto de datos completo para el análisis.
• AWS (Amazon Web Services): Hemos elegido AWS como la plataforma de nube preferida debido a sus características sólidas, escalabilidad y disponibilidad. Proporciona la infraestructura necesaria para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
• Python: Utilizamos Python como el lenguaje de programación principal para tareas de extracción, procesamiento y transformación de datos. Su rico ecosistema de bibliotecas y herramientas lo hace ideal para trabajar con datos de Twitter.
• Jupyter Notebook: Utilizamos Jupyter Notebook para el desarrollo de código, exploración de datos y documentación. Proporciona un entorno interactivo para el desarrollo y análisis iterativos.

3. Extracción de Datos

Para recopilar los datos de Twitter, hacemos uso de la API de Twitter v1.1. Aplicando filtros como palabras clave y cuentas relevantes, extraemos tweets específicamente relacionados con Bitcoin. El proceso de extracción garantiza que obtengamos un conjunto de datos diverso y completo para el análisis de sentimiento.

4. Preprocesamiento de Datos

Una vez extraídos los tweets, realizamos un preprocesamiento de datos para asegurar que el conjunto de datos esté limpio, consistente y listo para el análisis. Los pasos de preprocesamiento pueden incluir:

• Limpieza de texto: Eliminación de URLs, caracteres especiales e información irrelevante.
• Normalización: Estandarización del texto, eliminación de mayúsculas y manejo de abreviaturas.
• Procesamiento de lenguaje: Tokenización, stemming y eliminación de palabras irrelevantes.
• Asignación de sentimiento: Asignación de puntuaciones de sentimiento a cada tweet en función de criterios predefinidos.
• Mediante la aplicación de estas técnicas de preprocesamiento, buscamos proporcionar un conjunto de datos de alta calidad que pueda ser fácilmente analizado por el equipo de Data Analyst.

5. Entrega de Datos

Como Data Engineer, nuestro objetivo principal es entregar una base de datos bien estructurada y normalizada al equipo de Data Analyst. El conjunto de datos se organizará en un formato adecuado para el análisis, con tablas y campos optimizados para consultas y procesamiento eficientes. Nos aseguramos de que el conjunto de datos esté libre de inconsistencias, duplicados e información irrelevante, lo que permite que el equipo de Data Analyst se enfoque en obtener ideas a partir de los datos entregados.

Al proporcionar un conjunto de datos limpio y normalizado, permitimos que el equipo de Data Analyst realice análisis en profundidad, como el análisis de tendencias de sentimiento, correlación con movimientos del mercado e identificación de influenciadores clave. El conjunto de datos final servirá como una base confiable para que el equipo de Data Analyst explore la dinámica de sentimiento de Bitcoin en Twitter y obtenga información valiosa.

El proyecto de ingeniería de datos se enfoca en garantizar una extracción eficiente de datos de Twitter, un preprocesamiento riguroso y una entrega de datos bien estructurada. Nuestro objetivo es facilitar el trabajo del equipo de Data Analyst al proporcionarles una base de datos lista para su análisis y exploración.

Authors