Esse projeto tem como objetivo analisar o texto e o sentimento de uma pesquisa de NPS e identificar o sentimento passado por promotores e detratores. As respostas são reais e foram coletadas no ano de 2018 a 2020. Foram retiradas das respostas qualquer identificação possível da empresa e de seus produtos. Para fazer as análises vamos utilizar a linguagem R e alguns pacotes da linguagem.
Análise de sentimento é algo que está em alta atualmente, muito se fala em analisar o sentimentos dos comentários recebidos pelas empresas. Saber se o cliente transmite por meio das palavras escritas um sentimento mais positivo ou negativo da sua marca é muito importante para a saúde da sua empresa.
Caso tenha interesse escrevi esse artigo mostrando todos os passos realizados nessa análise.
Para executar o projeto, é necessário os seguintes programas:
Para utilizar o projeto é necessário clonar o projeto do GitHub num diretório de sua preferência:
cd "diretorio"
git clone https://github.com/rhanyele/analise-pesquisa-NPSPara executar o projeto podemos abrir o arquivo analise-pesquisa-NPS.Rproj , ele é um arquivo que vai configurar as variáveis do RStudio para usar o caminho referencial como a pasta onde está o repositório. Também podemos abrir diretamente o arquivo Analise respostas.R porém teremos que configurar o caminho referencial para encontrarmos o nosso dataset.
Depois é necessário instalar alguns pacotes do repositório CRAN do R, para isso execute o comando abaixo dentro do RStudio:
install.packages(c("tidyverse", "tm", "tidytext", "wordcloud", "lexiconPT"))O comando irá baixar os pacotes e todas as dependências necessárias para a execução do projeto.
As utilidades da análise de texto e de sentimento são inúmeras como:
- Recrutamento e seleção, podemos ter uma etapa onde a pessoa escreve sobre si, sobre suas vivencias ou sobre o porque ela merecer trabalhar na empresa, podemos analisar quais palavras mais se repetem e saber qual sentimento ela está transmitindo no texto.
- Descoberta de novos nichos de mercados, através da análise de texto podemos identificar necessidades não atendidas que podem ser alcançadas com determinado produto ou serviço.
- Análise de comentários em redes sociais, podemos identificar qual sentimento as pessoas tem em relação a uma postagem que a empresa faz nas redes sociais.
- Análise de noticias, podemos identificar qual sentimento aquela noticia mais transmite para nós.
- Entre outras utilidades.
Como melhoria futura no projeto podemos identificar erros ortográficos, de acentuação, abreviações e gírias a fim de corrigir e termos um sentimento mais próximo do real.
The MIT License (MIT)
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