Darstellung der Twitter-Daten zur Kundenstimmung in Form einer Heatmap

Der harte Wettbewerb zwischen Unternehmen hat viele Unternehmen dazu veranlasst, ihre Bemühungen zur Sammlung von Informationen aus verschiedenen Medien für ihre Dienstleistungsanalyse zu verstärken. Aufgezeichnete Daten in sozialen Medien wie Twitter können als potenzielle Daten für die Analyse verwendet werden, da Twitter zu einem der beliebtesten sozialen Medien weltweit geworden ist. Die Textklassifizierung wurde entwickelt, um positive und negative Meinungen der Kunden zu den Dienstleistungen des Unternehmens in Form einer Heatmap zu beobachten. Vor der Entwicklung des Textklassifikators wurde eine Datenvorverarbeitung durchgeführt, um Attribute zu bestimmen, Daten mit den zugehörigen Koordinaten auszuwählen und zu entscheiden, welche Wörter als positive oder negative Meinung angesehen werden. Unter Verwendung der Koordinaten der klassifizierten Daten wurde eine Heatmap verwendet, um die Dichte der positiven und negativen Meinungen zu visualisieren. Die Verwendung einer Heatmap zur Bestimmung der Koordinatenpositionen von Kunden, deren Meinungen klassifiziert wurden, erleichtert es dem Unternehmen, die Dichte der Kundenmeinungen anhand der Farbabstufungen zu beobachten, die in einem bestimmten Radius um einen vom Unternehmen festgelegten Beobachtungspunkt dargestellt werden.

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M. Nizar P. Ma'ady hat ein Fast-Track-Programm mit Bachelor- und Master-Abschluss im Fachbereich Informationssysteme am Sepuluh Nopember Institute of Technology (ITS) in Indonesien absolviert. Derzeit strebt er einen Master-Abschluss im Fachbereich Informationsmanagement der Fakultät für Management an der National Taiwan University of Science and Technology (NTUST) an.