Аналіз аграрних ринків та трендів за допомогою Python та API соціальних мереж

Abstract

У доповіді розглядається використання мови програмування Python та API соціальних мереж для аналізу аграрних ринків і прогнозування трендів. Описано методи збору, обробки та аналізу даних із платформ Twitter, Facebook та Instagram. Представлено алгоритми очищення тексту, аналізу настроїв та побудови моделей машинного навчання для прогнозування змін у попиті на сільськогосподарську продукцію. Дослідження показує, що соціальні мережі є цінним джерелом інформації для аграрного сектору, а сучасні технології дозволяють підвищити ефективність ринкових рішень.

-

The report discusses the use of the Python programming language and social media APIs for analysing agricultural markets and forecasting trends. The methods of collecting, processing and analysing data from Twitter, Facebook and Instagram are described. Algorithms for text cleaning, sentiment analysis, and building machine learning models to predict changes in demand for agricultural products are presented. The study shows that social media is a valuable source of information for the agricultural sector, and modern technologies can improve the efficiency of market decisions.