Creación de un modelo de minería de datos que identifica sentimientos, de los clientes de la banca privada con calificación de riesgo mayor a AA de la ciudad de Guayaquil con datos basados en Twitter.

Abstract:

Dentro del presente proyecto de investigación se encuentra la creación de un modelo de minería de datos que tenga la capacidad de realizar un análisis de sentimientos basándose en datos acerca de la banca privada ecuatoriana el cual tendrá poder pbkp_redictivo para asignar los valores de “Positivo”, “Negativo” o “Neutro” hacia los comentarios que sean procesados por este. Esto se hará haciendo uso de herramientas de programación con las que se pueda realizar una limpieza de datos, procesamiento del lenguaje natural, y por último en el que se puedan aplicar algoritmos de aprendizaje de máquina para que se realice el entrenamiento del modelo. Esto es con la finalidad de poder tener una medición de los niveles de satisfacción de los usuarios de la banca privada ecuatoriana de manera automática y que cuyos resultados puedan ser luego visualizados dentro de una herramienta de visualización de datos. Los objetivos del presente proyecto de investigación abarcan la creación del conjunto de datos que será utilizado, el diseño del modelo de minería de datos y la creación de este. El proyecto finaliza con la comparación de los rendimientos de los diferentes algoritmos de clasificación de aprendizaje de máquina, la selección del mejor de estos para el desarrollo del de modelo y la presentación de los resultados de la capacidad pbkp_redictiva del modelo desarrollado.

Año de publicación:

2022

Keywords:

• ciberseguridad
• ALGORITMOS SUPERVISADOS
• MINERIA DE DATOS
• PROCESAMIENTO DE LEGUAJE NATURAL

Fuente:

rraae