Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Mapping Twitter Data of Customers' Sentiment in The Shape of Heat Map. A bundled book of design, implementation, and analysis as CRM approach to help company in Indonesia

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Mochamad Nizar Palefi Ma'ady,Arif Djunaidy and Renny Pradina Kusumawardani
ISBN: 9783659782480
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 84
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 24061 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 151350
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Tight competition among companies has been making many companies to increase their efforts to collect information from various media for the sake of their service analysis. Recorded data in social media such as Twitter can be used as a potential data to be analyzed, since Twitter is becoming one of the most popular social media in the world. Text classification is developed to observe positive and negative opinions of the customers on the services given by company in the form of heat map. Prior to developing the text classifier, data preprocessing was performed in order to determine attributes, to choose data accompanying with their associated coordinates, and to decide which words are considered as positive or negative opinion. Using coordinates of data that have been classified, a heat map was used to visualize density level gradation of positive and negative opinions. The use of heat map to determine customers’ coordinate positions whose opinions have been classified will ease company to observe customers’ opinions density level based on their color gradation visualization that are presented in certain radius from one coordinate observing point specified by the company.
Ключевые слова: application, company, CRM, Indonesia, Mapping, Sentiment, Social Media, Twitter, visualization, Heat Map