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Diseño de un sistema basado en tecnologías de la Ciencia de Datos aplicado en el sector de las telecomunicaciones

机译:基于在电信领域应用的数据科学技术的系统设计

摘要

Las capacidades que ofrece la Ciencia de los Datos, están sirviendo de gran ayuda en la extracción de conocimiento de todos los aspectos relacionados con el cliente en muchos sectores, y muy especialmente en el sector de las Telecomunicaciones. Hay tres fuentes importantes de las que se puede extraer la información: el uso que el cliente hace de los servicios, las interacciones del cliente con la operadora y las opiniones que el cliente expone en las redes sociales. Este trabajo centra su atención en la última fuente de información: El análisis de sentimientos en las redes sociales, especialmente en twitter. El trabajo se ha planteado de modo que dé una perspectiva general al lector de lo que existe hoy en día en este campo, introduciendo conceptos y herramientas que son necesarios saber.udEl trabajo consta de una primera parte, en la que se plantea la importancia de los datos en la actualidad, y se pretende ilustrar con ejemplos cómo la Ciencia de Datos se está usando en distintas empresas.udLa segunda parte del proyecto se subdivide a su vez en dos apartados. En el primero se hace una introducción a las bases del procesado del lenguaje natural; cuándo y dónde surgió, cuál ha sido su evolución a lo largo de los años, en qué campo se sitúa, cuáles son sus características y cuáles son las tareas que le corresponden. En segundo lugar, lo que se ha realizado es mostrar las ventajas y los inconvenientes que tiene el usar una herramienta u otra. Las herramientas mostradas son algunas de las más comunes en el campo del aprendizaje automático, big data, … Es decir, aquellas que usan o pueden usar los científicos de datos.udEn la tercera parte, se ha realizado un ejemplo práctico de una de las tareas del procesado del lenguaje natural (y que es motivo de este trabajo): el análisis de sentimientos en las redes sociales. De este modo, a través de la herramienta de Microsoft, Azure Machine Learning Studio, se ha desarrollado un modelo, explicando e ilustrando cada paso realizado, las distintas fases de las que consta, los elementos que se necesitan, algoritmos que existen …
机译:数据科学提供的功能在提取与许多行业(尤其是电信行业)中与客户有关的所有方面的知识方面,将起到很大的帮助作用。可以从三个重要来源中提取信息:客户端对服务的使用,客户端与运营商的交互以及客户端在社交网络上公开的观点。这项工作侧重于最后的信息来源:对社交网络(尤其是Twitter)的感受的分析。作品的设计方式旨在使读者对当今该领域存在的事物有一个大致的了解,并介绍需要知道的概念和工具作品包括第一部分,其中提高了重要性当前的数据,旨在通过示例说明如何在不同的公司中使用Data Science。u项目的第二部分又分为两个部分。首先,对自然语言处理的基础知识进行了介绍。它的产生时间和地点,多年来的演变,它所处的领域,特征和任务是什么。其次,所做的是显示使用一种工具或另一种工具的优缺点。所示的工具是机器学习,大数据领域中最常见的工具,也就是数据科学家使用或可以使用的工具。 Ud在第三部分中,其中一个的实际示例自然语言处理的任务(这是这项工作的原因):分析社交网络上的感受。这样,通过Microsoft工具Azure Machine Learning Studio,开发了一个模型,解释并说明了所执行的每个步骤,该模型的不同阶段,所需的元素,存在的算法...

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