Véleménybányászat és szöveganalitika – Neticle esettanulmány a digitális tartalomelemzésről

Szolyák Bálint (2025) Véleménybányászat és szöveganalitika – Neticle esettanulmány a digitális tartalomelemzésről. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF SzolyákBálint-Szakdolgozat2025.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (1MB)
	PDF Szakdolgozat bírálat Szolyák Bálint.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (234kB)

Absztrakt (kivonat)

A szakdolgozat célja annak bemutatása, hogy a Neticle szöveganalitikai megoldásai hogyan támogatják egy telekommunikációs vállalat ügyfélélmény-menedzsmentjét és döntéshozatalát. A kutatás több csatornáról származó ügyfélvisszajelzések elemzésére épül, amelyek közé kérdőíves válaszok, közösségi médiás említések és ügyfélszolgálati jegyzetek tartoznak. A dolgozat bemutatja a magyar nyelv feldolgozásának kihívásait és azt, hogyan működnek a Neticle rendszerei a gyakorlatban. A vizsgálat manuálisan annotált kontrollmintát is felhasznál, amely lehetővé teszi az automatikus sentiment-, téma- és kategóriafelismerés pontosságának objektív értékelését. A kvantitatív eredményeket kvalitatív esettanulmányok egészítik ki, amelyek azt vizsgálják, hogy a szöveganalitikai eszközök hogyan járulnak hozzá a mindennapi vállalati döntésekhez és az ügyfélélmény fejlesztéséhez. A kutatás megállapítja, hogy a Neticle megoldásai jelentős segítséget nyújtanak a problémák gyors azonosításában, a trendek felismerésében és a stratégiai döntéstámogatásban, ugyanakkor bizonyos nyelvi sajátosságok továbbra is kihívást jelentenek. Összességében a szöveganalitika fontos értéket teremt a telekommunikációs szektorban, és a vállalatok számára hatékony eszközt biztosít az ügyfelek visszajelzéseinek mélyebb megértéséhez.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	automatikus szövegelemzés, digitális tartalomelemzés, szövegbányászat, szövegfeldolgozás, szövegkezelés
SWORD Depositor:	User Archive
Felhasználói azonosító szám (ID):	User Archive
Rekord készítés dátuma:	2026. Júl. 09. 11:08
Utolsó módosítás:	2026. Júl. 09. 11:08

Actions (login required)

Tétel nézet