Adjuntamos aquí un documento en el que una de sus finalidades será el ser capaces de medir la repercusión de una marca o producto dentro de las redes sociales , en los casos de estudio que veremos a continuación centramos nuestros esfuerzos en los términos “pentaho” y “firefox”, pero no debemos quedarnos aquí ya que para cualquier organización, llámese como se llame, y en particular para el departamento de Marketing de una empresa, toda la información que a través de este trabajo nos va a revelar puede resultar muy valiosa.
Gracias a nuestro compañeros de stratebi , podéis descargaros el estudio, que se une al publicado hace unos días sobre rendimiento de Bases de Datos orientadas a columnas sobre relacionales , desde el siguente enlace.
Descargar Estudio
Con el procedimiento que hemos seguido podríamos analizar tanto marcas comerciales (ej: Coca Cola, Oracle) como por ejemplo para analizar el impacto del lanzamiento de un nuevo videojuego en el mercado o un estreno de cine. También resultaría adecuado su uso en el ámbito político para observar las opiniones que se tienen sobre los candidatos así como la monitorización de fuentes de información para detectar hostilidades
La técnica que hemos empleado para tal fin es la de Análisis de Sentimientos (conocida también como Minería de Opiniones, Clasificación de Sentimientos o Computación Afectiva), esta es una técnica que dados unos datos de origen con un formato de texto, en los que aparecen opiniones o sentimientos sobre distintas entidades u objetos, permite extraer las opiniones de los mismos y clasificarlas. Es decir, podríamos decir que se trata de un tratamiento computacional de las opiniones, sentimientos y fenómenos subjetivos en los textos.
En este trabajo se ha podido demostrar la gran utilidad que tiene la minería de datos y el BI al aplicarla a un caso real. Hemos experimentado lo sencillo que es mediante WEKA el análisis y estudio estos datos, y su posterior interpretación. Hemos decidido varias de las posibilidades que nos ofrece esta herramienta para hacer un estudio más completo.
El preprocesado, la clasificación, el agrupamiento, la asociación y la visualización previos de los datos de entrada nos han permitido obtener, con más facilidad, mejores resultados. Esperemos que os haya parecido ilustrativo el ejemplo de las grandes posibilidades de aplicación de técnicas de Business Intelligence y Data Mining al Marketing y el Social Media
