Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/121286
Título : Sistema de BI per l'anàlisi dels sentiments a Twitter
Autoría: Orriols Torras, Jordi
Director: Solé-Ribalta, Albert  
Tutor: Gil Blasco, Eduard
Resumen : El objetivo final del proyecto es crear un sistema de escucha social capaz de entender qué sienten los usuarios de Twitter sobre un determinado tema. Esto permitirá, por ejemplo, comparar varias compañías entre ellas, ver geográficamente qué sentimiento transmite un grupo de personas de un tema en concreto, de un presidente, de un concepto, etc. Los resultados se visualizarán mediante una herramienta de visualización que nos permitirá entender el pensamiento de una población determinada respecto de un tema en particular. Veremos entre otros métricas, el impacto social del tuit, el sentimiento que transmite, la segmentación geográfica, la influencia que aplica al usuario final y la evolución del sentimiento a lo largo del tiempo, entre otros. Para hacer esto, nos basaremos en la información generada de twitter. Cada día se generan millones de tuits y el objetivo es capturar estos tuits del tópico que nos interese a medida que van siente creados, y guardarlos en una base de datos. Posteriormente, trataremos estos datos y las convertiremos en información útil, donde aplicaremos un proceso de comprensión y análisis mediante una red neuronal que decidirá, en función del texto, el sentimiento de este. Toda la solución estará contenida en un paquete de docker por el rápido despliegue en posibles servidores cloud, de tal manera que será una solución escalable. Es comprenderá de entre otros, de una base de datos MySQL, Git para hacer el control de versiones, Python como lenguaje de programación y PowerBI por la parte de visualización.
Palabras clave : Python
big data
business intelligence
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : jun-2020
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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