プロジェクト構造の概要

do_more_with_twitter_data/
├── docs/
│   ├── sourcedocs/
│   └── source/
├── examples/
│   ├── clustering_users/
│   ├── finding_the_right_data/
│   └── timeseries/
├── .gitignore
├── LICENCE
├── Makefile
├── README.md
└── build_sphinx_docs.sh

• docs/: Sphinx を用いたドキュメントのソースとビルド成果物を格納。
  • sourcedocs/: ドキュメントの reStructuredText ソースファイル。
  • source/: ビルド済み HTML ドキュメントや関連アセット。
• examples/: Twitter データを活用した分析サンプルが含まれるディレクトリ。
  • clustering_users/: ユーザー行動に基づくクラスタリングの実装例。
  • finding_the_right_data/: 特定条件に合致するツイートを検索・フィルタリングする手法。
  • timeseries/: 時系列データを用いたトレンド分析のデモ。
• .gitignore: バージョン管理から除外するファイルやディレクトリの定義。
• LICENCE: プロジェクトのライセンス情報（MIT など）を記載。
• Makefile: ドキュメント生成やテスト実行などの自動化タスクを定義。
• README.md: プロジェクトの概要、前提条件、基本的な使い方を説明。
• build_sphinx_docs.sh: Sphinx ドキュメントをビルドするためのシェルスクリプト。

サンプルの実行手順

このプロジェクトには単一のエントリーポイントは存在せず、各サンプルは独立した Jupyter Notebook（.ipynb）として提供されています。任意のサンプルを実行するには、以下の手順に従います。 上記コマンドにより、ユーザークラスタリングのノートブックが起動します。他のサンプルについても同様に、対応するディレクトリに移動してノートブックを開いてください。

依存関係と環境設定

各サンプルディレクトリには、実行に必要な Python パッケージを定義した requirements.txt が含まれています。pip を使って依存パッケージをインストールできます。 また、Conda 環境を用いる場合は、environment.yml ファイルが提供されている場合があります。 これにより、サンプルごとに分離された再現可能な実行環境を構築できます。