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Qualquer organização que seja orientada pelas necessidades e desejos dos clientes tem de compreender o comportamento dos clientes a partir de qualquer meio de comunicação. O Twitter está a tornar-se um dos meios de comunicação social mais populares do mundo. Atualmente, muitas aplicações de terceiros do Twitter têm permitido que os clientes partilhem livremente as suas opiniões em qualquer lugar e a qualquer momento. No entanto, é difícil compreender a mudança de comportamento dos clientes, porque os tweets são publicados de forma irregular. Por conseguinte, a visualização do padrão temporal…mehr

Produktbeschreibung
Qualquer organização que seja orientada pelas necessidades e desejos dos clientes tem de compreender o comportamento dos clientes a partir de qualquer meio de comunicação. O Twitter está a tornar-se um dos meios de comunicação social mais populares do mundo. Atualmente, muitas aplicações de terceiros do Twitter têm permitido que os clientes partilhem livremente as suas opiniões em qualquer lugar e a qualquer momento. No entanto, é difícil compreender a mudança de comportamento dos clientes, porque os tweets são publicados de forma irregular. Por conseguinte, a visualização do padrão temporal do comportamento emocional dos clientes no Twitter pode desempenhar um papel crucial na tomada de decisões. As ferramentas de visualização de dados disponíveis, como o D3.js, motivam-nos a desenvolver e a explorar a dimensão temporal dos dados do Twitter numa visualização 2D.
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).