Publicação
Processos e ferramentas de análise de Big Data : a análise de sentimento no twitter
| dc.contributor.advisor | Reis, António Palma dos | |
| dc.contributor.author | Abrantes, Filipe André Catarino | |
| dc.date.accessioned | 2018-07-11T08:58:20Z | |
| dc.date.available | 2018-07-11T08:58:20Z | |
| dc.date.issued | 2017-10 | |
| dc.description | Mestrado em Gestão de Sistemas de Informação | pt_PT |
| dc.description.abstract | Com o aumento exponencial na produção de dados a nível mundial, torna-se crucial encontrar processos e ferramentas que permitam analisar este grande volume de dados (comumente denominado de Big Data), principalmente os não estruturados como é o caso dos dados produzidos em formato de texto. As empresas, hoje, tentam extrair valor destes dados, muitos deles gerados por clientes ou potenciais clientes, que lhes podem conferir vantagem competitiva. A dificuldade subsiste na forma como se analisa dados não estruturados, nomeadamente, os dados produzidos através das redes digitais, que são uma das grandes fontes de informação das organizações. Neste trabalho será enquadrada a problemática da estruturação e análise de Big Data, são apresentadas as diferentes abordagens para a resolução deste problema e testada uma das abordagens num bloco de dados selecionado. Optou-se pela abordagem de análise de sentimento, através de técnica de text mining, utilizando a linguagem R e texto partilhado na rede Twitter, relativo a quatro gigantes tecnológicas: Amazon, Apple, Google e Microsoft. Conclui-se, após o desenvolvimento e experimento do protótipo realizado neste projeto, que é possível efetuar análise de sentimento de tweets utilizando a ferramenta R, permitindo extrair informação de valor a partir de grandes blocos de dados. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Due to the exponential increase of global data, it becomes crucial to find processes and tools that make it possible to analyse this large volume (usually known as Big Data) of unstructured data, especially, the text format data. Nowadays, companies are trying to extract value from these data, mostly generated by customers or potential customers, which can assure a competitive leverage. The main difficulty is how to analyse unstructured data, in particular, data generated through digital networks, which are one of the biggest sources of information for organizations. During this project, the problem of Big Data structuring and analysis will be framed, will be presented the different approaches to solve this issue and one of the approaches will be tested in a selected data block. It was selected the sentiment analysis approach, using text mining technique, R language and text shared in Twitter, related to four technology giants: Amazon, Apple, Google and Microsoft. In conclusion, after the development and experimentation of the prototype carried out in this project, that it is possible to perform tweets sentiment analysis using the tool R, allowing to extract valuable information from large blocks of data. | pt_PT |
| dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | pt_PT |
| dc.identifier.citation | Abrantes, Filipe André Catarino (2017). "Processos e ferramentas de análise de Big Data : a análise de sentimento no twitter". Dissertação de Mestrado, Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão. | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.5/15802 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.publisher | Instituto Superior de Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.subject | Big Data | pt_PT |
| dc.subject | Text Mining | pt_PT |
| dc.subject | Análise de Sentimento | pt_PT |
| dc.subject | pt_PT | |
| dc.subject | R | pt_PT |
| dc.subject | Sentiment Analysis | pt_PT |
| dc.title | Processos e ferramentas de análise de Big Data : a análise de sentimento no twitter | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |