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Cualquier organización que se rija por las necesidades y los deseos de los clientes tiene que comprender el comportamiento de los clientes a través de cualquier medio de comunicación. Twitter se está convirtiendo en uno de los medios sociales más populares del mundo. Hoy en día, muchas aplicaciones de terceros de Twitter han estado haciendo que los clientes compartan libremente sus opiniones en cualquier lugar y en cualquier momento. Sin embargo, es difícil comprender el cambio de comportamiento de los clientes, ya que los tweets se publican con una probabilidad errática. Por lo tanto,…mehr

Produktbeschreibung
Cualquier organización que se rija por las necesidades y los deseos de los clientes tiene que comprender el comportamiento de los clientes a través de cualquier medio de comunicación. Twitter se está convirtiendo en uno de los medios sociales más populares del mundo. Hoy en día, muchas aplicaciones de terceros de Twitter han estado haciendo que los clientes compartan libremente sus opiniones en cualquier lugar y en cualquier momento. Sin embargo, es difícil comprender el cambio de comportamiento de los clientes, ya que los tweets se publican con una probabilidad errática. Por lo tanto, visualizar el patrón temporal del comportamiento emocional de los clientes en Twitter puede desempeñar un papel crucial en la toma de decisiones. Las herramientas de visualización de datos disponibles, como D3.js, nos motivan a desarrollar y explorar la dimensión temporal de los datos de Twitter en la visualización 2D.
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Autorenporträt
M. Nizar P. Ma'ady ha completato il programma accelerato di laurea e master in materia di sistemi informativi presso l'ITS, in Indonesia, e l'NTUST, a Taiwan. Attualmente sta conseguendo il dottorato di ricerca presso il Dipartimento di Gestione Industriale della National Taiwan University of Science and Technology (NTUST).