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Título : Análisis del comportamiento del consumidor digital en redes sociales mediante técnica de minería de texto.
Autor : Ortiz Morán, Yorly Melissa
Director(es): Plaza Vargas, Ángel Marcel
Palabras clave : TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES
API
MINERÍA DE DATOS
TOKENS
Fecha de publicación : 22-mar-2021
Editorial : Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Ingeniería en Teleinformática.
Citación : ;BINGI0361-T
Tipo: Thesis
Resumen : El continuo tecnológico de las telecomunicaciones y uso de redes sociales por parte del consumidor ecuatoriano, y el cambio de modelo de negocio en los comercios ecuatorianos por efecto de la crisis sanitaria exige a las empresas desarrollar estrategias de marketing digital, publicidad o mejorar productos y servicios que ofrecen para satisfacer las necesidades del denominado consumidor digital. En el presente proyecto, mediante el API de Twitter se analizarán los comentarios de los tweets de las operadoras de Claro, Cnt y Netlife. Por medio de una metodología de análisis de datos se aplicará la técnica de minería de datos, se aplicará el análisis de frecuencia de palabras, mediante algoritmos automáticos realizados en Jupyter Notebook con Python 3 y se logrará obtener las palabras más nombradas, logrando establecer pautas del perfil de comportamiento del consumidor digital. Los resultados se presentan en una nube de palabras, así como gráficos de barras estadísticos
he technological continuum of Telecommunications and social networks use by the Ecuadorian consumer, and the change in business model in Ecuadorian market due to the health crisis require companies to develop digital marketing and advertising strategies, or improve their products and services to satisfy the needs of the called digital consumer. In this project, through the Twitter API, the comments of the tweets of Claro, CNT and Netlife operators will be analyzed. Through a data analysis methodology, the data mining technique will be applied, the analysis of the frequency of words will be implemented, through automatic algorithms carried out in Jupyter Notebook with Python 3 and it will be possible to obtain the most named words, managing to establish guidelines for the behavior profile of the digital consumer. The results are presented in a word cloud, as well as statistical bar graphs.
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URI : http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/51604
Aparece en las colecciones: Trabajo de Titulación - Ingeniería en Teleinformática

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