TESIS ANALISIS Y MANEJO DE DATOS NO ESTRUCTURADOS A TRAVEZ DE LA MINERIA DE DATOS APLICADAS AL COVID-19/ Impreso
Jonatan Francisco Chub Yat.
- 64 p.: Ilustraciones, gráficas. 28 cm;
Tesis de grado
En la presente investigación se centra en la aplicación de técnicas avanzadas de minería de datos en el contexto de la pandemia de COVID-19 en Guatemala, con énfasis en el análisis de datos no estructurados provenientes de las redes sociales, incluyendo Twitter, Facebook e Instagram. Los datos se extrajeron en formato JSON, y se emplearon herramientas de programación en Python, entornos de desarrollo como Jupyter Notebook, y herramientas de visualización, especialmente Power BI, para la realización de este análisis.
El uso de herramientas de programación desempeñó un papel central en la recopilación y procesamiento de datos no estructurados. Las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) se aplicaron para identificar patrones de sentimiento, analizar el contenido de los mensajes y descubrir tendencias emergentes en la conversación en línea relacionada con el COVID-19 en Guatemala. Además, se utilizó Power BI para visualizar de manera efectiva los resultados de esta minería de datos, lo que permitió identificar información relevante y tomar decisiones informadas.
Al finalizar el experimento, se determinó patrones de comportamiento en las diferentes redes sociales, los hallazgos de esta investigación contribuyen significativamente a la comprensión de cómo la información generada en las redes sociales puede influir en la gestión de crisis de salud pública..El análisis de datos y la epidemiología, tiene el potencial de mejorar la capacidad de respuesta a futuras crisis de salud pública en Guatemala y en otros lugares.
Cobán, Alta Verapaz--Ingeniería en Ciencias y Sistemas--Minería de datos --Redes sociales --Análisis --Patrones --Covid --Guatemala