Snapshot de Reclamos
Auteur:
Diego Rogel
Last Updated:
il y a 10 ans
License:
Creative Commons CC BY 4.0
Résumé:
Reporte de reclamos via Twitter
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Discover why over 20 million people worldwide trust Overleaf with their work.
Reporte de reclamos via Twitter
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Discover why over 20 million people worldwide trust Overleaf with their work.
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\title{Snapshot de Reclamos}
\author[1]{Diego Rogel}
\affil[1]{Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales}
\affil[ ]{Universidad de Guayaquil}
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\date{} % Activate to display a given date or no date
\begin{document}
\maketitle
\section{Definición del problema de investigación}
Analizar la coincidencia y mayor índice de reclamos, que reciben instituciones públicas. Ya que de esta forma, se busca suplir los inconvenientes que se presenten en un alto número.
Como norma de calidad se requiere dar atención a todos los reclamos que ingresen en las instituciones, sean este por medios escritos, visuales o a través de redes sociales. Como política de gobierno se busca automatizar los servicios prestado por las diferentes instituciones públicas, con esto nace la necesidad de analizar los reclamos que se reportan por redes sociales.
La finalidad de este modelamiento de datos es identificar en orden descendente, aquellos reclamos que ingresan vía twitter. Para de esta forma, dar una solución más oportuna y tener un mejor servicio de atención a clientes.
Como gerente, de una empresa es necesario saber en qué están pensando los consumidores bien para explorar la necesidad que tenga un mercado o para mejorar algún proceso que no se efectué de manera correcta.
Se dan casos, en que se registran ciertos reclamos en una mayor coincidencia a través de redes sociales cuando los mismos solo pueden ser tratados de forma personal o viceversa.
En base a esta necesidad de estar al tanto de lo que se dice, para una institución se requiere analizar en una primera instancia los reclamos que se enviar por tweet a la cuenta corporativa.
\section{Datos}
Como fuente de información, se tendrán los tweets enviados y escritos por instituciones públicas. Para estar alimentado de una data considerable y poder realizar el análisis de la minería de datos, se espera obtener un mínimo 1 GB o 1M de registros.
\section{Metodología}
¿Cómo se resolverá el problema?
Se realizará una asociación con el Hashtag de Mantenimiento, Reclamos, Mejoras. Para identificar los tweets que tengan alguna coincidencia con el tema reclamos hacia las instituciones públicas.
Adicional se harán uso de las Reglas de Asociación, para descubrir las relaciones correspondientes a reclamos. De esta manera se busca analizar el gran volumen de datos.
\section{Evaluación de metodología}
Para definir las métricas de evaluación, se hará uso del análisis de los hastag que tengan asociados las cuentas de twitter, en primera instancia se tomarán a consideración las cuentas públicas que pertenezcas a la Corporación de Electricidad y las ECU911.
Ejemplo: \textit{La tarea es analizar el tipo de reclamo que ingresa mayormente a una institución, con eso se busca reducir tiempo de atención, dar un servicio eficaz y más personalizado a los usuarios que reporten uno u otro tema solicitando el servicio a la comunidad}
\section{Resultados esperados}
Identificar cuáles son los reclamos que, vía twitter se ingresan con mayor índice en las cuentas de las instituciones públicas.
Con la finalidad de dar un buen servicio de atención al cliente.
\end{document}