1 an sur Twitter avec @DataBzh

Aperçu d’un an d’animation du compte Twitter de DataBzh, du 1er février 2016 au 31 janvier 2017. 

À propos des données

Toutes les données utilisées ici sont disponible dans notre catégorie Open Data.

Aperçu de l’animation

Sur la période étudiée ici, le compte a publié 2322 tweets.

Globalement, l’animation oscille entre 5 et 10 tweets par jour, mis à part quelques jours de creux. Les pics au dessus de 10 s’expliquent notamment par des discussions avec d’autres twittos.

Indicateurs clés

Pour plus d’infos sur les indicateurs des données Twitter, rendez-vous sur le site dédié.

Sur l’année, les tweets affichent 413 impressions moyennes (médiane de 243) et un engagement de 4,5 (médiane de 3). Sur Twitter, les publications sur le compte sont retweetées en moyenne 0,7 fois, aimés 0,9 fois, avec un volume moyen de 0,03 réponses.

Impressions des tweets

Ici, trois dates sautent aux yeux : le 1er aout, le 14 juin et le 6 juin — ces trois pics n’étant pas liés à la combinaison des différents tweets de chaque journée, mais bien à un tweet très populaire à chaque fois. Une popularité qui ne s’explique pas spécialement par des tweets plus retweetés ou plus aimés qu’à l’accoutumée. Nous pouvons supposer que les 3 messages contiennent des hashtags populaires sur ces jours.

Engagements par jour

Ici, un gros pic d’engagements autour d’octobre. À quoi ressemblent ces données si on les découpe par type ?

‘J’aime’, réponses et RT par jour

Ici, on peut clairement voir des tendances qui se recoupent, et l’influence d’un type sur un autre : les pics de chaque mode d’interaction se manifestant à des moments semblables tout au long de l’année.

Text-mining des tweets

Quels sont les mots les plus récurrents dans les tweets ?

Ici, pas de surprise : les thématiques sont bien celles du site !

Envie d’en faire de même ? Retrouvez le code sur notre Github !