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dc.contributor.advisorMosquera Angulo, Hermes
dc.coverage.spatialcead_-_popayánspa
dc.creatorOrtiz Palma, Luis Alberto
dc.date.accessioned2019-10-16T22:31:51Z
dc.date.available2019-10-16T22:31:51Z
dc.date.created2019-10-02
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/28027
dc.description.abstractEl desarrollo de este proyecto tiene como entorno de trabajo a Twitter y contempla dos fases. Una primera fase donde se realiza la minería de textos, la cual obtiene datos a través de una API, datos que se recopilan en forma de tweets, importados a formato CSV (Valores separados por comas). el cual es entendible para el lenguaje R, posteriormente se limpian, estandarizan y convierten los datos de acuerdo con los requerimientos de este lenguaje. La segunda parte corresponde al análisis de sentimientos, esta partirá de un pre procesado de los datos, para este proyecto se parte de un subconjunto de 218 Tweets. A este conjunto de datos se les analiza el sentimiento. Para lo cual un algoritmo recibe entrenamiento manual, por medio de Machine Learning, aprende y finalmente es capaz de predecir tendencias, en este caso tendencias laborales en TI, las cuales se proyectan en gráficos tipo Histograma y Nubes de palabras además de tablas de frecuencias y visualización datos estadísticos como media, mediana y moda, se encuentra 29 vectores de soporte y dos clases clasificadas con un porcentaje de precisión del 98%. Para facilitar el uso al usuario, se realiza una interfaz gráfica desarrollada por medio de una aplicación web, la cual está diseñada por medio de la librería Shiny desde R. El software contiene dos entornos, el primero dedicado a la recopilación de datos desde Twitter y el segundo para análisis de textos.spa
dc.formatpdfspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Nacional Abierta y a Distancia UNADspa
dc.titleAplicación de técnicas de análisis de información de la red social twitter, para la visualización de tendencias y necesidades laborales y de formación en el sector de T.Ispa
dc.typeProyecto aplicadospa
dc.subject.keywordsRedes socialesspa
dc.subject.keywordsInnovación científicaspa
dc.subject.keywordsAplicación de telecomunicacionesspa
dc.subject.keywordsProgramación informáticaspa
dc.description.abstractenglishThe development of this project has Twitter as its working environment and contemplates two phases. A first phase where text mining is carried out, which obtains data through an API, data that is collected in the form of tweets, imported into CSV format (Comma Separated Values), which is understandable for the R language, then cleaned, standardized and converted data according to the requirements of this language. The second part corresponds to the analysis of feelings, this will start from a pre-processing of the data, for this project we start from a subset of 218 Tweets. This data set is analyzed for sentiment. For which an algorithm receives manual training, through Machine Learning, learns and finally is able to predict trends, in this case working trends in IT, which are projected in graphs such as Histogram and Clouds of words in addition to frequency tables and visualization statistical data such as average, median and fashion, there are 29 support vectors and two classes classified with a percentage of accuracy of 98%. In order to make the use easier for the user, a graphic interface is developed through a web application, which is designed through the Shiny library from R. The software contains two environments, the first dedicated to data collection from Twitter and the second for text analysis.spa
dc.subject.categoryProgramación Rspa
dc.subject.categoryTecnologíaspa
dc.subject.categoryCienciaspa
dc.subject.categoryInnovaciónspa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa


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