2 resultados para Mining
em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal
Resumo:
Actualmente, com a massificao da utilizao das redes sociais, as empresas passam a sua mensagem nos seus canais de comunicao, mas os consumidores do a sua opinio sobre ela. Argumentam, opinam, criticam (Nardi, Schiano, Gumbrecht, & Swartz, 2004). Positiva ou negativamente. Neste contexto o Text Mining surge como uma abordagem interessante para a resposta necessidade de obter conhecimento a partir dos dados existentes. Neste trabalho utilizmos um algoritmo de Clustering hierrquico com o objectivo de descobrir temas distintos num conjunto de tweets obtidos ao longo de um determinado perodo de tempo para as empresas Burger King e McDonalds. Com o intuito de compreender o sentimento associado a estes temas foi feita uma anlise de sentimentos a cada tema encontrado, utilizando um algoritmo Bag-of-Words. Concluiu-se que o algoritmo de Clustering foi capaz de encontrar temas atravs do tweets obtidos, essencialmente ligados a produtos e servios comercializados pelas empresas. O algoritmo de Sentiment Analysis atribuiu um sentimento a esses temas, permitindo compreender de entre os produtos/servios identificados quais os que obtiveram uma polaridade positiva ou negativa, e deste modo sinalizar potencias situaes problemticas na estratgia das empresas, e situaes positivas passveis de identificao de decises operacionais bem-sucedidas.
Resumo:
Qualquer assunto relacionado com a sade sempre um tema sensvel, pela importncia que tem junto da populao, j que interage diretamente com o bem-estar das pessoas e, essencialmente, com a sensao de segurana que as estas pretendem ter na prestao dos cuidados bsicos de sade. Dados estatsticos mostram que a populao est cada vez mais envelhecida, reforando a importncia da existncia de bons centros hospitalares e de um bom Sistema Nacional de Sade (SNS) (Plano Nacional de Sade, 2010). Em Portugal, caso os pacientes necessitem de cuidados mais urgentes, podem recorrer ao Servio de Urgncias disponibilizado para toda a populao atravs do SNS. No entanto, a gesto e planeamento deste servio complexa, dado este servio ser frequentemente utilizado por pacientes que no necessitam de cuidados urgentes, levando a que os hospitais deixem de conseguir dar a resposta esperada, implicando a prestao por vezes um servio de menor qualidade. Neste sentido, analisaram-se dados de um hospital do norte do pas com o intuito de perceber o ponto de situao das urgncias, de forma a encontrar padres relevantes atravs da anlise de clusters e de regras de associao. Comeando pela anlise de clusters, utilizaram-se apenas as variveis que foram consideradas importantes para o problema, resultando da anlise final 3 clusters. O primeiro cluster constitudo por elementos do sexo masculino de todas as idades, o segundo cluster por elementos do sexo masculino mais jovens e por elementos do sexo feminino at aos 60 anos e o terceiro cluster apenas por elementos do sexo feminino a partir dos 40 anos. No final verificaram-se muitas semelhanas entre os clusters 1 e 3, pois ambos continham os pacientes mais idosos, havendo um padro comum no seu comportamento. No ano 2012 no houve registo de nenhuma epidemia, no havendo por isso nenhuma doena que se destacasse comparativamente s restantes. Concluiu-se tambm que na maior parte dos casos houve a necessidade de uma interveno urgente (pulseira de cor Amarela), no entanto a maioria dos pacientes observados conseguiu regressar s suas habitaes aps as consultas nas Urgncias Hospitalares, sem intervenes mdicas adicionais. Relativamente s regras de associao, houve a necessidade de transformar e eliminar algumas variveis que enviesassem o estudo. Aps o processo da criao das regras de associao, percebeu-se que as regras eram muito similares entre si, apresentando uma maior confiana nas variveis que apareceram em maior nmero (Pacientes com pulseira de cor Amarela, distrito do Porto ou Alta Mdica para a Residncia).
