Analýza postojů v oblasti automobilového průmyslu

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom tejto práce je oboznámiť sa so základnými metódami analýzy postojov na sociálnych sieťach.  Téma práce je zameraná na automobilový priemysel, avšak princíp práce je možné použiť na akékoľvek iné skúmané odvetie. Podstatou praktickej časti je získanie dát zo sociálnych sietí, ich analýza a následná indexácia do ElasticSearch databáze. Ďaľším cieľom práce je tieto dáta vizualizovať prostredníctvom portálu. Vytvorený webový portál poskytuje rôzne štatistiky popredných automobilových značiek, prehľad nových trendov alebo vizualizáciu názorov na konkrétne aspekty jednotlivých automobilov.
The main theme of this thesis is to familiarize with the basic methods of sentiment analysis on social networks. Thesis’s theme is aimed on the automotive industry, although this prinicipal can be used in any different examined branch. The basis of the practical part is to obtain data from the social networks, analyze them and then index them into ElasticSearch database. Another goal of the thesis is to visualize these data by means of a web portal. Created web portal provides various statistics of the leading automobile brands, an overview of new trends or the aspect visualization of the individual cars.
Description
Citation
BEZÁK, A. Analýza postojů v oblasti automobilového průmyslu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Jan M. Honzík, CSc. (předseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Michal Novák, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen) Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-13
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm dostatečně E. Otázky u obhajoby: Z práce vyplývá, že jste pro stahování dat z Twitteru použil Twitter Search API. Proč jste nepoužil Twitter Streaming API, které je k tomuto účelu vhodnější? V práci uvádíte, že jste se pokoušel natrénovat vlastní Naivní Bayesův klasifikátor na ručně vytvořené datové sadě 1000 tweetů. Kvůli nízké úspěšnosti jste ale od tohoto záměru ustoupil. Můžete komisi popsat, na jaké datové sadě jste ten klasifikátor trénoval, jaké příznaky jste k trénování používal a jakých výsledků jste dosáhl?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO