금주 분석 정리하겠습니다.
확실히 무도 게시판 비공감수가 올라 갈 수록 다른 게시판(여러분들이 의심하시고 계시는)의
비공감수와 게시글 수가 많이 상승하는 것으로 나타났습니다.
이를 미루어 볼때 다른 게시판에도 좋지 않은 영향을 미치는 것으로 유추하고
: (무도 닥반 <-> 다른 게시판 닥반)
그룹1, 그룹2로 나누고 유난히 비공감 수가 과했던 분을 뽑았으며,
: (별난그룹 -> 무도 닥반 <-> 다른 게시판 닥반)
무도게시판에서 비공감/공감을 준
총 4206명 중 126(그룹1)+128(그룹2) = 254명을
문제 집단으로 정의하였습니다.
2차 분석은 여기까지입니다.
결과는 참짧은데 긴 길을 걸었지요...
ㅠㅠ... 머 그러려니 해주세요
다음 분석때는
이 그룹들이
어떤 글에 댓글을 달았고,
어떤 댓글에 공감/비공감을 하였으며
어떤 글을 썻고
어떤 글에 공감/비공감을 주었는지
글 제목부터 글내용까지 샅샅히 뒤져 보겠습니다.
text mining이 주를 이룰듯 하네요.
만약 엉뚱하게 나오면 어쩌냐구요? 진짜...1/10도 진행못한거 같네요....
해야 될 분석은 어마어마 하니, 여러분은 팝콘 꺼내드시고 천천히 즐기면서 감상하십시오.
분석 결과 일정을 얘기 하시는 분들이 많은데요.
일반적으로 룰을 정해놓고 시작하거나, 종속변수를 가지고 시작하는 프로젝트가 대부분인데
공식 프로젝트는 짧으면 2달, 길게는 1년까지도 진행됩니다.
현재 분석은 룰도 없고 종속변수도 없고 수치값도 거의 없기에..
(현재까지 나온 수치 값들은 대부분 데이터 핸들링을 통해 나온 값들입니다)
정말 맨띵에 해당하면서 시작포인트를 잡았고
이제 그룹 2개 선정된 지금..... 갈길이 한참 멉니다.
긴글 봐주셔서 너무 감사하구요
다음 분석 레포팅은 제가 입원하는 관계로 좀 미루어 질듯 합니다. ㅠㅠ
게다가 부위가 팔인지라 어떻게 진행될진 모르나 최대한 레포팅 할 수 있도록 하겠습니다.
마지막으로, 여시가 자주 쓰는 단어로는 어떤게 있을까요?
아~ 몰랑!!!, 뺴엑!!!, 이런 단어들 의견 있으시면 댓글 부탁드립니다.
(text mining 시 큰 도움이 됩니다)
입원 인증샷 남기고... 전이만...ㅠㅠ//
