Creación de un modelo de minería de datos que identifica sentimientos, de los clientes de la banca privada con calificación de riesgo mayor a AA de la ciudad de Guayaquil con datos basados en Twitter.
- Authors
- Mieles Romero, Roy Steven
- Format
- BachelorThesis
- Status
- publishedVersion
- Description
Dentro del presente proyecto de investigación se encuentra la creación de un modelo de minería de datos que tenga la capacidad de realizar un análisis de sentimientos basándose en datos acerca de la banca privada ecuatoriana el cual tendrá poder predictivo para asignar los valores de “Positivo”, “Negativo” o “Neutro” hacia los comentarios que sean procesados por este. Esto se hará haciendo uso de herramientas de programación con las que se pueda realizar una limpieza de datos, procesamiento del lenguaje natural, y por último en el que se puedan aplicar algoritmos de aprendizaje de máquina para que se realice el entrenamiento del modelo. Esto es con la finalidad de poder tener una medición de los niveles de satisfacción de los usuarios de la banca privada ecuatoriana de manera automática y que cuyos resultados puedan ser luego visualizados dentro de una herramienta de visualización de datos. Los objetivos del presente proyecto de investigación abarcan la creación del conjunto de datos que será utilizado, el diseño del modelo de minería de datos y la creación de este. El proyecto finaliza con la comparación de los rendimientos de los diferentes algoritmos de clasificación de aprendizaje de máquina, la selección del mejor de estos para el desarrollo del de modelo y la presentación de los resultados de la capacidad predictiva del modelo desarrollado.
Within this research project is the creation of a data mining model that could perform a sentiment analysis based on data about Ecuadorian private banking which will have predictive power to assign values of "Positive", "Negative" or "Neutral" to the comments that are processed by it. This will be done by making use of programming tools with which data cleaning, natural language processing, and finally in which machine learning algorithms can be applied to perform the training of the model. This is in order to be able to measure the satisfaction levels of users of Ecuadorian private banks automatically and whose results can then be visualized within a data visualization tool. The objectives of this research project include the creation of the data set to be used, the design of the data mining model and its creation. The project ends with the comparison of the performances of the different machine learning classification algorithms, the selection of the best of these for the development of the model and the presentation of the results of the predictive capability of the developed model.
- Publication Year
- 2022
- Language
- spa
- Topic
- MINERÍA DE DATOS
CIBERSEGURIDAD
ALGORITMOS SUPERVISADOS
PROCESAMIENTO DE LEGUAJE NATURAL
- Repository
- Repositorio Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
- Get full text
- http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/20048
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/