Análisis de la Red social Twitter para la identificación de patrones que generan oportunidades de negocio en la ciudad de Guayaquil utilizando el entorno de trabajo Jupyter Notebook y el Lenguaje de Programación Python.

Abstract:

El presente proyecto fue enfocado en la extracción y análisis de los datos que genera la red social Twitter para contribuir a la toma de decisiones, mediante el uso de análisis de sentimiento en español y algoritmos de aprendizaje automático, generando información útil de apoyo en la toma de decisiones a los emprendedores de la ciudad de Guayaquil con base a la problemática planteada al inicio de sus actividades, o al momento de re-direccionar su negocio, la cual consiste en identificar si existe una audiencia para un determinado producto o servicio y examinar que tipo de sectores e industrias acaparan la mayor cantidad de internautas, la cual ayudaría en el proceso de toma de decisiones en los emprendimientos suscitados en esta ciudad. Una de las metodologías utilizadas en el presente proyecto fue la investigación diagnostica, entre las principales herramientas que posee esta metodología para la recolección de datos y su posterior análisis es la encuesta. Entre los algoritmos a utilizar destacan, algoritmo de clasificación Bayesiano y el uso de una red neuronal para clasificar los tweets por sectores e industrias. El desarrollo de este proyecto fue realizado en Python, en el entorno de desarrollo de Jupyter el cual provee facilidades de uso e implementación de librerías y algoritmos de aprendizaje automático.

Año de publicación:

2019

Keywords:

• Procesamiento del lenguaje natural
• ANALISIS DE DATOS
• Social Network Twitter
• Data Analysis
• Automatic learning algorithms
• sentiment analysis
• Natural Language processing
• Algoritmos de aprendizaje automático
• Analisis De Sentimientos
• Red Social twitter

Fuente:

rraae