pySocialWatcher 使用教程

pySocialWatcher 使用教程

pySocialWatcher Social Watcher on Facebook Marketing API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pySocialWatcher

1. 项目介绍

pySocialWatcher 是一个基于 Facebook Marketing API 的社交数据收集工具。它旨在帮助研究人员和开发者充分利用 Facebook 的广告数据，进行社交分析研究。该项目支持多种数据字段，如兴趣、行为、教育状态、家庭状态、关系状态、语言、性别、年龄范围和地理位置等。通过 pySocialWatcher，用户可以轻松地收集和分析 Facebook 广告受众的数据。

2. 项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库并安装所需的依赖：

git clone https://github.com/maraujo/pySocialWatcher.git
cd pySocialWatcher
pip install -r requirements.txt
python setup.py install

配置

创建一个包含 Facebook 令牌和账户 ID 的 CSV 文件，例如 credentials.csv：

token,account_id
your_facebook_token,your_account_id

快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 pySocialWatcher 进行数据收集：

from pysocialwatcher import watcherAPI

# 初始化 watcherAPI
watcher = watcherAPI()

# 加载凭证文件
watcher.load_credentials_file("credentials.csv")

# 运行数据收集
watcher.run_data_collection("input_examples/quick_example.json")

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

1. 趋势分析：通过收集不同国家和地区的用户兴趣数据，分析全球范围内的兴趣趋势。
2. 受众细分：根据用户的年龄、性别、教育状态等属性，细分广告受众，优化广告投放策略。
3. 行为研究：研究用户在特定行为（如购买行为、社交行为）上的表现，为市场营销提供数据支持。

最佳实践

• 多令牌并行处理：使用多个 Facebook 令牌并行处理数据收集任务，以加快数据收集速度。
• 输入文件格式：使用 JSON 格式的输入文件，确保实验的可重复性和可扩展性。
• 错误处理：利用自动保存状态功能，确保在数据收集过程中出现错误时，可以加载未完成的数据并继续收集。

4. 典型生态项目

• Facebook Marketing API：pySocialWatcher 的核心依赖，提供广告数据收集和分析的基础功能。
• Pandas：用于数据处理和分析的 Python 库，常用于处理 pySocialWatcher 收集的数据。
• Jupyter Notebook：用于交互式数据分析和可视化的工具，适合展示和分享 pySocialWatcher 的结果。

通过以上步骤，您可以快速上手并充分利用 pySocialWatcher 进行社交数据分析。

pySocialWatcher Social Watcher on Facebook Marketing API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pySocialWatcher