dc.contributor | Martínez Sánchez, Joan |
dc.contributor.author | Romero Gonzalez, Daniel |
dc.contributor.other | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Organització d'Empreses |
dc.date.accessioned | 2020-07-28T10:28:35Z |
dc.date.available | 2020-07-28T10:28:35Z |
dc.date.issued | 2020-06-19 |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2117/327850 |
dc.description.abstract | En aquest treball es realitza una anàlisi d'organitzacions relacionades amb la joventut a través de l'Big Data extret de Twitter. En primer lloc, s'introdueix el context del Big Data, el Business Intelligence i també de les organitzacions dirigides a el desenvolupament professional de joves. Després es realitza un mapeig amb les organitzacions que tenen comptes de Twitter representatives i es recopilen. El següent pas és triar la font de les dades, en aquest cas Twitter amb la seva API, a través d'un programa de creació pròpia en entorn Jupyter Notebook i la llibreria Tweepy per extreure les dades des d'una llista en format .txt. Seguidament, quan es tenen aquestes dades, es procedeix a la tècnica de Business Intelligence anomenada Market Basket Casi a través del algoritme Apriori, que és una anàlisi de relacions, implementat a un software de creació pròpia. Aquests resultats es transformaran en matrius que, finalment, han de ser representades en mapes de calor. Amb l'anàlisi dels mapes de calor s'arribaran a confirmar certes hipòtesis d'una forma numèrica, com que els seguidors de les fundacions tendeixen a seguir altres de la mateixa fundació, i que la fundació Universia té una quantitat considerable de seguidors a tot tipus de organitzacions dirigides a joves. Aquest tipus d'hipòtesis, quan es demostren numèricament, es reforça i pot fer estalviar milers d'euros en publicitat i col·laboracions a l'fer-les més eficaces i eficients. |
dc.language.iso | spa |
dc.publisher | Universitat Politècnica de Catalunya |
dc.rights | Attribution 3.0 Spain |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria elèctrica |
dc.subject.lcsh | Big data |
dc.subject.lcsh | Business intelligence -- Case studies |
dc.subject.other | Big Data |
dc.subject.other | Juventud |
dc.subject.other | Jóvenes |
dc.subject.other | Market Basket Case |
dc.subject.other | Fundaciones |
dc.subject.other | Asociaciones |
dc.title | Análisis de consumo y hábitos de los jóvenes a través del Big Data |
dc.type | Bachelor thesis |
dc.subject.lemac | Dades massives |
dc.subject.lemac | Intel·ligència competitiva -- Estudi de casos |
dc.subject.lemac | Twitter |
dc.identifier.slug | PRISMA-142019 |
dc.rights.access | Open Access |
dc.date.updated | 2020-07-22T14:40:24Z |
dc.audience.educationlevel | Grau |
dc.audience.mediator | Escola d'Enginyeria de Barcelona Est |
dc.audience.degree | GRAU EN ENGINYERIA ELÈCTRICA (Pla 2009) |