The New Bank Runs Social 2017-11-06T12:07:04+00:00

Project Description

Obiettivo del Progetto
L’obiettivo del progetto è stato quello di capire, come nel mondo bancario venga utilizzato il canale social Twitter, identificando quali sono le occasioni e le tematiche maggiormente trattate dalle aziende di questo settore, e come gli utenti utilizzano questo canale per comunicare con le banche o scambiarsi informazioni e pareri a riguardo. Le attività svolte, dalla raccolta dei dati alla rappresentazione delle analisi, sono mirate, oltre che alla rappresentazione dello stato dell’arte, anche a trovare delle utili metodologie da approfondire e poter replicare in futuro.
Descrizione delle attività di progetto
Dopo aver identificato le Banche oggetto dell’analisi e le parole chiave da ricercare, sono stati effettuati degli scarichi giornalieri che poi sono stati integrati ed elaborati per ottenere delle tabelle di output oggetto delle fasi di analisi successive. Questa fase è stata realizzata con lo strumento Talend Data Integration.
Analisi Descrittiva
La prima fase di analisi dei dati raccolti è stata puramente descrittiva, l’obiettivo era infatti quello di rappresentare il volume dei tweet raccolti per banca, vedere come questi si distribuivano nel tempo, estrarre i principali hashtag utilizzati ed avere informazione sui retweet utilizzati.
Text Mining
In questa seconda fase invece, l’analisi si è concentrata sul campo “Testo” dei tweet per andare ad identificare fenomeni ed evidenze più interessanti e meno immediati utilizzando lo strumento Rapid Miner. Sono state portate a termine principalmente 3 tipi di analisi, Word Count, Cluster Analysis e una di tipo classificativo (Opinion Mining per l’italiano e Sentiment Analysis per l’inglese).
Risultati ottenuti
Dalle analisi descrittive sono state identificate alcune caratteristiche delle diverse banche, un buon numero di tweet giornaliero inviato dagli account ufficiali e diversi utilizzi degli hashtag e dei retweet. Dalle analisi sul testo sono emersi invece interessanti fenomeni, ad esempio una diversa
propensione per la customer service piuttosto che per una comunicazione frequente di aggiornamenti di natura finanziaria. Tutti i risultati sono stati rappresentati attraverso della reportistica realizzata con Tableau.

Project Details