Stock Data

优点：最灵活、最强大的方法。您可以构建自定义脚本来执行以下任务：
情感分析：确定有关特定主题或品牌的消息的情感基调（积极、消极、中性）。
主题建模：自动识别大型聊天数据集中重复出现的主题和主题（例如，使用基于 LDA 或 BERT 的模型）。
关键词提取：识别最常见和最相关的关键词。
实体识别：提取人物、组织、地点、产品的名称。
趋势检测：发现新出现的关键词或对话量随时间的变化。
实施：需要编程技能和访问 Telegram API（MTProto 用于公共频道，Bot API 用于您自己的交互）。
Brand24（与 Telegram 集成的社交聆听）：

优势： Brand24 是一款功能更广泛的社交聆听工具，它提供对 Telegram 提及的监控。它非常适合在公共 Telegram 频道和群组中追踪您的品牌、竞争对手或行业关键词。
高级功能：提及的实时警报、情绪分析、影响者识别、通过提及峰值检测危机以及竞争监控。
Telegramm 分析器（人工智能驱动，用于频道）：

优势：一款专门用于分析 Telegram 公共频 电报数据 道内容的 AI 工具。它专注于分析发布频率、消息的情感性和参与度。
高级功能：确定最佳发布时间表，评估帖子的情感影响，并评估哪些内容类型能够吸引最多的参与度。

一旦数据被提取和转换，这些工具就能帮助人们直观地理解它。

集成仪表板（来自 Combot、TGStat、LiveDune）：

优势：上面列出的大多数综合分析平台都带有内置仪表板，可以直观地显示关键指标，例如订阅者增长、参与率、顶级用户和活动趋势。
用例：快速概览频道/群组健康状况。
BI 工具（Tableau、Power BI、Google Data Studio/Looker Studio）：

优势：对于深度、自定义分析和交互式仪表板，将提取和转换的 Telegram 数据（来自 PostgreSQL、BigQuery 等数据库）连接到这些 BI 工具是理想的选择。
工作原理：您的自定义数据管道将 Telegram 数据加载到数据库中，然后 BI 工具查询该数据库以创建高度可定制的报告和可视化效果（例如，随时间变化的情绪趋势、热门话题的词云、用户交互的网络图）。