[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-128225-pt":3,"doc-seo-128225-112":29,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":90},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":11},128225,2336475104362,"Eden","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c46a41b752dd?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786595829695023868",32,"Pesquisa e Relatórios","Data Mining, Machine Learning - E Business Intelligence - Estudo de Caso sobre Criptomoedas","Este trabalho investiga o uso de técnicas de Data Mining, Machine Learning e recursos de Business Intelligence para extrair, tratar e analisar dados de redes sociais, com foco em grupos de mensagens do Telegram. O objetivo central é validar se existe correlação entre os sentimentos expressos pelos usuários e a flutuação do preço da criptomoeda Bitcoin, especialmente no período de maior alta em dezembro de 2017. A metodologia inclui pesquisa exploratória, aplicação em dados reais do Telegram e avaliação por modelos estatísticos para relacionar análise sentimental e preços.","DATA MINING, MACHINE LEARNING E BUSINESS INTELLIGENCE-UMESTUDO DE CASO SOBRE CRIPTOMOEDAS  \nDATA MINING, MACHINE LEARNING, AND BUSINESS INTELLIGENCE-A CASE STUDY ON CRYPTOCURRENCIES  \nFelipe Israel Marinho 1  \nMario Henrique Akihiko da Costa Adaniya 2  \nRESUMO  \nEste trabalho objetivou-se no uso de técnicas diversas como Data Mining, Machine Learning etécnicas gráficas utilizando-se de ferramentas de Business Intelligence para a extração, tratativae 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 dacriptomoeda 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 apesquisa, que são análise sentimental e os preços das moedas.  \nPalavras-chave: data mining; machine learning; business intelligence; criptomoedas.  \nABSTRACT  \nThis work aimed at the use of diverse techniques such as Data Mining, Machine Learning and graphic techniques using Business Intelligence tools for extracting, processing and analyzing data coming from social networks, more specifically in application message groups Telegram, in order to validate if we can verify correlation between the feelings that the users express in this social network and the price fluctuation of the Bitcoin cryptocurrency. The intention is to present a complete comparative analysis between the data coming from the Telegram social network with the scenario of higher price of this crypto-currency in December 2017. First, an exploratory research aimed at introducing several aspects of all technologies used in the development of this job will be displayed. The application of the survey will take place in real  \n1 Discente do curso de Ciência da Computação do Centro Universitário Filadélfia.  \n2 Docente do curso de Ciência da Computação do Centro Universitário Filadélfia.  \n1  \ndata coming 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 during the development and the research, which are sentimental analysis and the prices ofthe currencies.  \nKeywords: data mining; machine learning; business intelligence; criptocurrency.  \n1 INTRODUÇÃO  \nCom a evolução da tecnologia, surgiram também muitas formas de extração de dados. Estes dados podem ser provenientes de smartphones, smartwatches, aparelhos de IoT como câmeras ou sensores diversos, ou até mesmo computadores pessoais. Essa diversidade de fontes de dados trouxe a necessidade de armazenamento em larga escala de forma distribuída e heterogênea. Nesse contexto, Data Mining e Machine Learning surgiram como uma forma inteligente e otimizada para extrair conhecimento de grandes quantidades de dados. Os estudosnessas áreas têm despertado cada vez mais interesse daqueles que desejam explorar o conhecimento contido em suas bases de dados.  \nQuando realizado e implementado corretamente, Data Mining e Machine Learning podem trazer muitas melhorias no processo de tomada de decisão. Lidar com grandes quantidades de dados usando apenas planilhas ou métodos empíricos torna-se inadequado para visualizar padrões e insights relevantes. É nesse contexto que a mineração de dados surge como uma resposta para as perguntas que surgem em grandes empresas ou até mesmo entre entusiastas. É possível utiliz","cbCaikoOZQxtsfJO","https://ap.wps.com/l/cbCaikoOZQxtsfJO","pdf",579641,1,21,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Introdução\n## Evolução da extração e armazenamento de dados\n## Aplicações de Data Mining e Machine Learning\n## Objetivos do estudo\n# Metodologia\n## Fundamentação metodológica\n## Fontes de pesquisa\n## Tipos de fontes (primárias e secundárias)","[{\"question\":\"Qual é o objetivo principal do estudo sobre criptomoedas?\",\"answer\":\"Validar se há correlação entre os sentimentos expressos pelos usuários no Telegram e a flutuação do preço do Bitcoin, considerando o cenário de maior alta em dezembro de 2017.\"},{\"question\":\"Quais tecnologias e técnicas são usadas na pesquisa?\",\"answer\":\"A pesquisa utiliza Data Mining, Machine Learning e técnicas gráficas com ferramentas de Business Intelligence para extrair, tratar e analisar dados da rede social.\"},{\"question\":\"Como os dados são obtidos e analisados no trabalho?\",\"answer\":\"Os dados são coletados de grupos de mensagem do Telegram, submetidos a tratamento e analisados com modelos estatísticos para relacionar análise sentimental e preços das moedas.\"}]","Data Mining, Machine Learning - 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