Golden Data: come il Web Scraping trasforma la valutazione dei clienti
Web scraping e sentiment analysis per catturare l'apprezzamento dei clienti sui servizi di un'azienda turistica
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Il tipo di ricerca ha una struttura narrativa qualitativa e questo disegno ha cercato di generare una spiegazione e un'analisi dell'evoluzione del concetto di Big Data nel tempo, attraverso la raccolta e la revisione di pubblicazioni bibliografiche di articoli scientifici, come ProQuest, Google Academic, EBSCO, oltre a molti altri. Allo stesso modo, la strategia è stata la raccolta di fonti bibliografiche e lo strumento utilizzato è stata la matrice di riferimento delle indagini scientifiche. Il risultato è che si è imparato di più sui Big Data, su come sono cambiati nel tempo e su come i...
Il tipo di ricerca ha una struttura narrativa qualitativa e questo disegno ha cercato di generare una spiegazione e un'analisi dell'evoluzione del concetto di Big Data nel tempo, attraverso la raccolta e la revisione di pubblicazioni bibliografiche di articoli scientifici, come ProQuest, Google Academic, EBSCO, oltre a molti altri. Allo stesso modo, la strategia è stata la raccolta di fonti bibliografiche e lo strumento utilizzato è stata la matrice di riferimento delle indagini scientifiche. Il risultato è che si è imparato di più sui Big Data, su come sono cambiati nel tempo e su come implementarli come ETL per ottenere una migliore comprensione dei dati ed essere in grado di prendere decisioni più efficienti nei settori che li utilizzano. Inoltre, l'analisi ha identificato diversi temi di ricerca, come la gestione del rischio finanziario e dei consumatori, il text mining e gli algoritmi di scrittura evolutiva e gli algoritmi evolutivi. L'analisi si conclude con uno studio delle implicazioni per i vari spazi amministrativi e di servizio delle lacune esistenti nel tempo, sia nella ricerca che nella pratica.