Golden Data: como o Web Scraping transforma a avaliação de clientes
Recolha de dados da Web e análise de sentimentos para captar a apreciação dos clientes sobre os serviços de uma empresa de turismo
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O tipo de investigação tem uma estrutura narrativa qualitativa e este desenho procurou gerar uma explicação e análise da evolução do conceito de Big Data ao longo do tempo, através da recolha e revisão de publicações bibliográficas de artigos científicos, tais como ProQuest, Google Académico, EBSCO, bem como muitos outros. Da mesma forma, a estratégia foi a recolha de fontes bibliográficas e a ferramenta utilizada foi a matriz de referência de inquéritos científicos. Como resultado, aprendeu-se mais sobre Big Data e como este tem mudado ao longo do tempo e como implementá-l...
O tipo de investigação tem uma estrutura narrativa qualitativa e este desenho procurou gerar uma explicação e análise da evolução do conceito de Big Data ao longo do tempo, através da recolha e revisão de publicações bibliográficas de artigos científicos, tais como ProQuest, Google Académico, EBSCO, bem como muitos outros. Da mesma forma, a estratégia foi a recolha de fontes bibliográficas e a ferramenta utilizada foi a matriz de referência de inquéritos científicos. Como resultado, aprendeu-se mais sobre Big Data e como este tem mudado ao longo do tempo e como implementá-lo como ETL para obter uma melhor compreensão dos dados e poder tomar decisões mais eficientes nas indústrias que utilizam dados. Além disso, a análise identificou vários tópicos de investigação, como a gestão do risco financeiro e do consumidor, a extração de texto e os algoritmos de escrita evolutiva e os algoritmos evolutivos. A análise conclui com um estudo das implicações para os vários espaços de administração e de utilização das lacunas que existem ao longo do tempo, tanto na investigação como na prática.
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