dc.contributor.advisor | Pomares Quimbaya, Alexandra | |
dc.contributor.author | Calambás Marín, Daniel Alejandro | |
dc.contributor.author | Mendoza Mendoza, Jaime Andrés | |
dc.date.accessioned | 2017-06-13T22:11:58Z | |
dc.date.accessioned | 2020-04-16T16:28:11Z | |
dc.date.accessioned | 2023-05-11T17:21:32Z | |
dc.date.available | 2017-06-13T22:11:58Z | |
dc.date.available | 2020-04-16T16:28:11Z | |
dc.date.available | 2023-05-11T17:21:32Z | |
dc.date.created | 2016 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/107338 | |
dc.description.abstract | Una de las tareas más complejas que realizan las empresas es recolectar información necesaria y suficiente para lograr conocer las necesidades de sus consumidores, con el fin de ofrecerles productos y/o servicios que satisfagan plenamente sus necesidades. Por otra parte, la red social Facebook cuenta con la mayor cantidad de usuarios regis-trados y activos en el mundo (Stone, 2016), por ende, esto la convierte en una rica fuente de información, la cual al organizarla correctamente puede brindar solución a la problemática mencionada. Lo que se desarrolla en este proyecto es un componente de software el cual extrae información de las publicaciones realizadas por las empresas dentro de la red social Facebook con el fin de generar un repositorio de información apto para aplicar procesos de Data Analytics, con el objetivo de perfilar los consumi-dores digitales de dichas empresas. | spa |
dc.format | PDF | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Big data | spa |
dc.subject | Red Social | spa |
dc.subject | Análisis de datos | spa |
dc.subject | Minería de datos | spa |
dc.title | Real time social data mining | spa |