El presente estudio, se enfoca en mejorar la capacidad de análisis de la percepción de los consumidores finales de una entidad de bienes de consumo mediante el uso de la red social Twitter. El objetivo del proyecto es desarrollar técnicas avanzadas de análisis de sentimiento y minería de datos para extraer información relevante de los tweets de los usuarios, comprender cómo se sienten los consumidores respecto a la entidad en cuestión y utilizar esta información para generar herramientas que puedan ayudar a mejorar la toma de decisiones.
El proyecto involucra el uso de un método que realiza el análisis de sentimiento para identificar las opiniones y las emociones que los consumidores expresan en los tuits relacionados con la entidad de bienes de consumo. Se utilizan técnicas de machine learning tales como aprendizaje no supervisado, el cual por medio de un método se envían datos sin etiquetar y se encarga entender los datos y determinar el sentimiento.
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