Společnost Boeing v síti Twitter - analýza s využitím nástrojů Orange a LISp-Miner
| Název práce: | Společnost Boeing v síti Twitter - analýza s využitím nástrojů Orange a LISp-Miner |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Hykl, Václav |
| Typ práce: | Diplomová práce |
| Vedoucí práce: | Rauch, Jan |
| Oponenti práce: | Kliegr, Tomáš |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Práce se zabývá analytikou příspěvků společnosti Boeing získaných ze sociální sítě Twitter. Cílem je demonstrovat pokročilé metody dolování znalostí z dat a jejich praktické uplatnění v oblasti marketingu. Dílčí cíl se pak zakládá na porovnání a kooperativním využití dvou univerzitních nástrojů Orange a LISp-Miner a jejich metod. K analýze dat jsou využity klasifikační algoritmy (logistické regrese, neuronové sítě), dále algoritmy na sentiment a emotion analýzu. Ve druhé fázi jsou data zpracovávána metodou GUHA v rámci systému LISp-Miner. Práce poukázala na marketingově zajímavá zjištění kdy a jak se vyplatí příspěvky publikovat. Mimo to byla ukázána výhodnost využití obou softwarů a jejich metod, které se vhodně doplňují. |
| Klíčová slova: | LISp-Miner; Orange; Boeing; datamining; GUHA |
| Název práce: | Boeing on Twitter network - analysis using Orange and LISp-Miner tools |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Hykl, Václav |
| Typ práce: | Diploma thesis |
| Vedoucí práce: | Rauch, Jan |
| Oponenti práce: | Kliegr, Tomáš |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | The thesis deals with analytics of Boeing posts on Twitter social network. The goal is to demonstrate advanced methods of datamining and their practical application in a marketing area. The partial goal is based on a comparison and on a cooperative use of two academic tools Orange and LISp-Miner with their methods. The analysis uses classification algorithms (logistic regressions, neural networks) and algorithms for sentiment and emotional analysis. In the second phase, the data is handled by the GUHA method within the LISp-Miner system. The work has highlighted the marketing findings of when and how it is worth publishing. In addition, the advantage of using both software and their methods, which suitably complement each other, was shown. |
| Klíčová slova: | LISp-Miner; Orange; Boeing; datamining; GUHA |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Aplikovaná informatika/Znalostní a webové technologie |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Ing. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
| Katedra: | Katedra informačního a znalostního inženýrství |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 5. 3. 2018 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 27. 11. 2018 |
| Datum obhajoby: | 23. 1. 2019 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/65230/podrobnosti |