[MÚSICA] [MÚSICA]

Análise de rede social.

Análise de Rede Social, SNA, Social Network Analysis, pode ser

utilizada para entender os relacionamentos entre os elementos de uma rede.

O estudo dos relacionamentos proporciona a criação de comunidades.

Dentro de uma comunidade os elementos estão ligados entre si.

A análise de rede social é baseada na Teoria de Grafos.

A figura apresenta a comunidade e a comunidade dois.

Grafo é uma representação das ligações entre os elementos.

Os elementos de uma rede devem estar ligados por alguma característica.

Podem estar ligados por publicações científicas, ligações telefônicas,

contatos no Facebook, contatos no LinkedIn,

DOC e TED realizada, transferência entre contas.

A figura apresenta uma rede de pesquisadores que estão

conectados pelos artigos realizados coautoria.

Uma empresa de Telecom pode fazer uma rede considerando

as ligações telefônicas realizadas entre os clientes de uma região.

Uma rede é possível identificar os líderes e os seguidores.

Os líderes são pessoas muito importantes para a rede.

Com base nessa técnica pode-se identificar os clientes

extremamente relevantes e os clientes que podem

propagar rapidamente uma informação dentro da rede.

Ao lançar novo produto uma estratégia eficiente é

a divulgação para os líderes e para os elementos mais influentes.

Desta forma, a divulgação da informação é acelerada.

[MÚSICA] Análise de texto.

A análise de texto tem o objetivo de identificar os conteúdos presentes texto.

Exemplo.

O text mining pode ser utilizado para direcionamento de chat.

Com base na pergunta feita pelo cliente,

pode-se direcionar para o especialista do assunto.

Exemplo dois.

O text mining pode ser utilizado para identificar plágio pesquisa científica.

Exemplo três.

O text mining pode ser utilizado para fazer uma análise

das redes sociais e identificar o conteúdo que está sendo tratado.

Neste bloco foram apresentadas algumas aplicações de SNA

e text mining que são muito utilizadas projetos de Big Data.

Chegamos ao final do nosso curso Introdução ao Big Data.

Espero que você tenha gostado.

Neste curso foram apresentados algumas tecnologias de Big Data,

o Hadoop, que é o carro chefe, foi definido o que é o cientista de dados

e foram apresentadas algumas aplicações.

Agora você deve seguir adiante e entender que analytics,

cientista de dados, é a profissão do futuro.

Continue estudando.

Espero te encontrar breve.

Bons estudos.

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Bloco 4 - Análise de Rede Social e Análise de Texto.

Introdução ao Big Data

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