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Zugegeben - der Score von GoogleTrends ist schwer zu verstehen. Und mehr als Entwicklungen ablesen kann man auch nicht, oder? Dass der Score auch zur Aktienanalyse taugt, zeige ich hier! Einige werden sich daran erinnern, wie vor ein paar Jahren das Phänomen Pokemon Go durch die Decke ging und damit auch der Aktienkurs von Nintendo. Auf dem Schaubild für GoogleTrends (weltweit) zum Suchbegriff "Pokemon Go" kombiniert mit dem Aktienkurs sehen wir wie a) die Linie des GoogleTrend-Scores noch vor dem Aktienkurs hochgeht und b) die signifikante positive Korrelation beider Zeitreihen. Wir können im weiteren Verlauf aber auch sehen, dass dieser Zusammenhang zur Trendkurve für "Pokemon Go" eher ein einmaliger Effekt war - auch wenn es weiterhin eine signifikante Korrelation zwischen beiden Reihen gibt. Hier der weitere Verlauf: Schauen wir uns den Verlauf des Trend-Scores für "Nintendo" - also die Firma selbst - an, so können wir feststellen, dass a...

Die Schulen in Deutschland sollen bald wieder öffnen und mit diesen Meldungen gab es auch wieder Meldungen über "Fridays for Future"-Demonstrationen. Wie entwickelt sich die Bewegung in Deutschland? Hier ein Versuch, wie viel wir mit Google Trends über die Bewegung erfahren können. Google Trends ist ein Tool von Google, mit dem man die Popularität von Suchbegriffen analysieren kann. Hierbei muss man beachten, dass die Zahlen normalisiert sind um Einflüsse von Zeit und Ort zu verhindern. Herauskommt eine Zahl zwischen 0 und 100, welche die Popularität eines Suchbegriffes über all Suchen und alle Themen hinweg anzeigt. Die Arbeit in RStudio funktioniert in diesem Fall mit dem package gtrendsR . Wir fangen mit dem Zeitverlauf an, wie wir ihn auch von Google Trends kennen: Für die Popularität der beiden Suchbegriffe "Fridays for Future" und "Klimawandel" für die letzten 12 Monate, in Deutschland bekommen wir folgenden Datensatz: > head(time_tre...

Der Jahresabschluss 2019 der Daimler AG hat 350 teils eng beschriebene Seiten. Zur schnellen Analyse und ersten Einschätzung habe ich mir selbst ein PDF-Template zur Analyse von PDFs geschrieben (unten angehängt der R-Code) und aufbauend u.a. auf folgendem Intro  wichtige Codes beschrieben. Worthäufigkeiten Zuerst schauen wir in Plot 1-4 nach den häufigsten Wörtern, bzw. Wortpaaren. Wir sehen die zu erwartenden Wörter eines Jahresabschlusses; aber auch spezifische Themen wie "Mobility" oder "Truck". Wir haben nun also bereits einen kleinen Einblick darin, was für Themen wichtig sein könnten. Sentiment Was erfahren wir über die  Stimmung - den Sentiment Score? Plot 5-13 zeigen uns verschiedenes dazu. Die Ausprägung von "positive" in Plot 5 lässt sich erklären. "Trust" auch; hier können wir aber tiefer tauchen und schauen, welche Wörter diese Ausprägung veranlassen. Genauso können wir schauen, welche Wörter in was für ein...