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#TC18 Sessions: Rock your Social Media Data with Tableau

My TC18 sessions in New Orleans: "Rock your Social Media Data with Tableau"
My TC18 sessions in New Orleans: “Rock your Social Media Data with Tableau”

Anyone can analyze basic social media data in a few steps. But once you’ve started diving into social analytics, how do you bring it to the next level? This session will cover strategies for scaling a social data program. You’ll learn skills such as how to directly connect to your social media data with a Web Data Connector, considerations for building scalable data sources, and tips for using metadata and calculations for more sophisticated analysis.

First session: Tues, 23 Oct,  12:30-1:30 (Location: MCCNO – L3 – 333)

Second session: Wed, 24 Oct, 10:15-11:15 (Location: MCCNO – L3 – 346)

Twitter Analysis #TC18 Dashboard featured as Tableau Public Viz of the Day
Twitter Analysis #TC18 Dashboard featured as Tableau Public Viz of the Day

Here are some key takeaways and links (i.e. additional resources) featured during my TC18 sessions to help you formulate your social media data program in order to build a stronger presence and retrieve powerful insights:

Prolog: Introducing data artist Noah

Step 1: Understand How to Succeed with Social Media

Apple has officially joined Instagram on 7th August 2017. This isn’t your average corporate account as the company doesn’t want to showcase its own products. Instead, Apple is going to share photos shot with an iPhone:

The Customer-Centric Data Strategy

Apple’s Instagram account is more an extension of the “Shot on iPhone” billboard ad campaign.

And there are plenty takeaways for every business:

  • Wrap your data around your customers, in order to create business value
  • Interact with your customer in a natural way
  • Understand your customer and customer behaviour better by analyzing social media data

Step 2: Define Your Social Objectives and KPIs

A previous record-holding tweet: In 2014, actor and talk show host Ellen DeGeneres took a selfie with a gaggle of celebrities while hosting the Oscars. That photo has 3.44 million retweets at the time of writing:

Social Objectives:

  • Define specific KPIs for social media platforms
  • KPI objectives need to be measurable
  • Metrics should be in line with the business goals

Step 3: Assemble Your KPIs

Brand Awareness and Reputation

Step 4: Connect Your Social Media with Tableau

Option 1 – Directly from the platform: Get data directly from Facebook, Twitter, YouTube, and more

Option 2 – Via web automation: Use a service like IFTTT to store data on Google Sheets

Option 3 – Via web data connector: Use Tableau’s web data connector, e.g. the Twitter Web Data Connector by Alex Ross (a.k.a. Tableau Junkie) -> http://bit.ly/tc18_twitter

Option 4 – Code your own solution: Use an API provided by the platform -> http://bit.ly/tc17_r_fetch

Option 5 – Via a third party platform: Get data from an integrated social media platform, such as Talkwalker -> http://bit.ly/tc17_talkwalker

Talkwalker - Via a Third Party Platform

Step 5: Apply some Tips to Level Up

Gather Historic Data

Step 6: Explore Social Media Listening

Social listening means that you look beyond your own content. E.g. Talkwalker offers AI for image recognition and ggregation for online/offline media: http://bit.ly/tc17_talkwalker

Step 7: Leverage Your Analytics Tool Chain

Use Your R and Python Skills

Demo/Tutorial: Let’s See this in Tableau!

How to analyse Social Media traffic with Google Analytics in Tableau (YouTube):

How to analyse Social Media data from Twitter in Tableau (YouTube):

Slide Set

The slides presented at Tableau Conference are also available on SlideShare.

Are you on Social Media?

Feel free to retweet/share:

[Update 25 Oct 2018]: Missed the sessions? Watch the recording online!

Das Tableau-Buch ist ab sofort im Handel erhältlich

Das erste deutschsprachige Tableau-Buch ist auch bei Amazon erhältlich
Das erste deutschsprachige Tableau-Buch ist auch bei Amazon erhältlich

Das Buch “Datenvisualisierung mit Tableau” ist ab sofort im Handel erhältlich:

Vorschau:

Mehr erfahren:

Erfahren Sie mehr zu “Datenvisualisierung mit Tableau” auf der Webseite zum Tableau-Buch!

[Update 11 Aug 2018]: In den Informatikbücher-Top-20 bei Amazon!
[Update 17 Aug 2018]: In den Informatikbücher-Top-10 bei Amazon!

Datenvisualisierung mit Tableau: Tableau-Buch ab sofort vorbestellbar

Das erste deutschsprachige Tableau-Buch enthält auch ein Kapitel zur Datenaufbereitung mit Tableau Prep
Das erste deutschsprachige Tableau-Buch enthält auch ein Kapitel zur Datenaufbereitung mit Tableau Prep

Mein Buch “Datenvisualisierung mit Tableau” kann ab sofort vorbestellt werden:

Bevor ich nun selbst viel zum Buch schreibe, gebe ich einfach mal einen Auszug aus dem Umschlagtext wieder:

Visualisieren Sie Ihre Daten schnell und ausdrucksstark mit Tableau, um praktisch umsetzbare Ergebnisse zu erhalten. Alexander Loth zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ganz einfach visuelle Analysen erstellen und so selbst komplexe Datenstrukturen verstehen sowie gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren können.

Das Buch richtet sich an:

  • Menschen, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten
  • Führungskräfte, die Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffen
  • Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellen
  • angehende Data Scientists

Zum Verständnis dieses Buches sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen und ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen, nähern möchten.

Die grundlegenden Funktionen von Tableau werden Schritt für Schritt erläutert und Sie lernen, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Der Autor zeigt Fallbeispiele auf, die weit über eine »Standard-Analyse« hinausreichen und geht auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie erhalten außerdem Hinweise und Tipps, die das Arbeiten mit Tableau erleichtern, und können so zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren.

[Update 25 Jul 2018]: Hier ist das erste Exemplar ganz druckfrisch:

Join my Social Media Analytics sessions at Tableau Conference #TC18

Are you ready for Tableau Conference 2018? Don’t miss my Social Media Analytics sessions!

Why do we need Social Media Analytics?

Social Media Analytics transforms raw data from social media platforms into insight, which in turn leads to new business value.

What will your learn in this sessions?

Once you dive into Social Media Analytics, how do you bring it to the next level? Social data can offer powerful insights right away. In this session, you will learn how to build a mature social data program from that foundation and strategies for scaling a social data programme, as well as how to connect directly to your social media data with a web data connector; considerations for building scalable data sources; and tips for using metadata and calculations for more sophisticated analysis.

Where and when are the sessions?

Do you want to learn more about Social Media Analytics with Tableau? Meet me at the 2018 Tableau Conferences in London or New Orleans and join my sessions:

Anything to prepare?

Yes, I’m glad that you ask:

[Update 5 Jul 2018]:

[Update 6 Jul 2018]:

Die 5 wichtigsten Bücher zu Data Science

Welche Bücher sollten Sie lesen um als Data Scientist erfolgreich zu sein? | Photo Credit: via Sebastian Sikora

Für den Einstieg und den Überblick zu Data Science:

The Data Science Handbook
  • Field Cady
  • Publisher: John Wiley & Sons Inc
  • Gebundene Ausgabe: 416 pages

Die universelle Programmiersprache Python eignet sich hervorragend zur Lösung von Data-Science-Fragestellungen:

Eine Einführung zu Statistical Learning und Machine Learning (classification, clustering, supervised, unsupervised, …) mit R:

An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
  • Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
  • Publisher: Springer
  • Edition no. 1201372017 (29.09.2017)
  • Gebundene Ausgabe: 426 pages

Bei großen Datenmengen führt an Hadoop kein Weg vorbei:

Hadoop: The Definitive Guide
  • Tom White
  • Publisher: O'Reilly and Associates
  • Edition no. 4 (01.05.2015)
  • Taschenbuch: 728 pages

Wie Data Science im Unternehmen Mehrwert schafft: