Data mining, machine learning e business intelligence - um estudo de caso sobre criptomoedas

Revista Terra & Cultura

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ISSN: 0104-8112
Editor Chefe: Leandro Henrique Magalhães
Início Publicação: 01/09/1981
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Multidisciplinar

Data mining, machine learning e business intelligence - um estudo de caso sobre criptomoedas

Ano: 2023 | Volume: 39 | Número: 76
Autores: Felipe Israel Marinho, Mario Henrique Akihiko da Costa Adaniya
Autor Correspondente: Felipe Israel Marinho | [email protected]

Palavras-chave: data mining, machine learning, business intelligence, criptomoedas

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este trabalho objetivou-se no uso de técnicas diversas como Data Mining, Machine Learning e técnicas gráficas utilizando-se de ferramentas de Business Intelligence para a extração, tratativa e a análise de dados provenientes de redes sociais, mais especificamente em grupos de mensagem do aplicativo Telegram, na intenção de validar se podemos verificar correlação entre os sentimentos que os usuários expressam nesta rede social e a flutuação de preços da criptomoeda Bitcoin. A intenção é apresentar uma análise comparativa completa entre os dados provenientes da rede social Telegram com o cenário de maior alta do preço desta criptomoeda, em dezembro de 2017. Primeiramente uma pesquisa exploratória com objetivo de introduzir diversos aspectos de todas as tecnologias utilizadas no desenvolvimento deste trabalho será apresentada. A aplicação da pesquisa se dará em dados reais provenientes da rede social Telegram. Ao final teremos um quadro comparativo utilizando modelos estatísticos para encontrarmos uma correlação entre as variáveis trabalhadas durante o desenvolvimento e a pesquisa, que são análise sentimental e os preços das moedas.



Resumo Inglês:

This work aimed to use various techniques such as Data Mining, Machine Learning and graphical techniques using Business Intelligence tools for the extraction, processing and analysis of data from social networks, more specifically in application message groups. Telegram, with the intention of validating whether we can verify a correlation between the feelings that users express on this social network and the price fluctuation of the Bitcoin cryptocurrency. The intention is to present a complete comparative analysis between data from the social network Telegram with the scenario of the highest price increase for this cryptocurrency, in December 2017. Firstly, an exploratory research with the objective of introducing different aspects of all the technologies used in the development of this work will be presented. The research will be applied using real data from the social network Telegram. At the end we will have a comparative table using statistical models to find a correlation between the variables worked on during development and research, which are sentimental analysis and currency prices.