1か月のTweetを見て体調を推測する

- しかも健康と関係ないデータばかり・・

- 先に健康に関するTweetを絞るのが良い

- 以前ベクトル化したデータが使えそう

ベクトル化したTweetから体調尾に関する発言を取得

- 確かに体調に関する度合いの大きなTweetが上の方に出てる気がする

- TweetのIDから日付を取り出して、日付ごとに重みを付けたい

- あとは可視化だな

- 上位1000件を単純に+1としてカウントする

- 72, 66, 86, 81, 99, 96, 99, 78, 65, 100, 81, 77

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- 1位は1000ポイント、2位は999ポイント・・

- 38630, 33656, 39484, 37086, 52209, 46192, 45895, 38939, 34576, 56657, 40039, 37137

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- 上記のポイントをsqrtしたもの

- 1594.0151320101813, 1420.7745848567772, 1735.4924603941938, 1625.873313830353, 2156.0899349248257, 1986.1200138941786, 1999.854992311792, 1649.294542069829, 1414.385930886836, 2249.957879107745, 1696.645016201594, 1568.9520869924306

https://inline.inajob.tk/img/twitter-5643382/1%E3%81%8B%E6%9C%88%E3%81%AETweet%E3%82%92%E8%A6%8B%E3%81%A6%E4%BD%93%E8%AA%BF%E3%82%92%E6%8E%A8%E6%B8%AC%E3%81%99%E3%82%8B/60d58396-3783-11ee-b22c-1a5b080e3b9a#.png

考察

- 5月、10月が優位に多い

- 2月、9月、は健康？

全体集計？

- 3959, 4444, 4816, 4185, 3787, 4129, 3715, 4287, 3546, 3961, 3623, 4078

https://inline.inajob.tk/img/twitter-5643382/1%E3%81%8B%E6%9C%88%E3%81%AETweet%E3%82%92%E8%A6%8B%E3%81%A6%E4%BD%93%E8%AA%BF%E3%82%92%E6%8E%A8%E6%B8%AC%E3%81%99%E3%82%8B/c7ea2caa-3783-11ee-b22c-1a5b080e3b9a#.png

- 不調についてのグラフとは相関が無さそう

件数を増やす

- 2000件

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- 174, 126, 171, 167, 186, 181, 186, 168, 135, 186, 164, 156

- - ちょっと傾向が変わったか？

sqrt(ranking)

- 4953.766664199363, 3816.6582911959063, 5031.075820350807, 4849.932216326584, 5531.456290100819, 5545.927098521927, 5608.844151305818, 4974.236411765014, 4065.1183034556643, 5809.579163742017, 4834.947069419808, 4629.091644855663

考察2

- とにかく2月と9月が健康

件数を減らす

- 200件

- 14, 13, 15, 10, 22, 14, 16, 20, 15, 29, 16, 16

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- 5月、10月が飛び出て不調？

件数を変化させたときのグラフ

100, 200, 500, 1000, 1500, 2000

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月の総発言数で割る

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