Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Refine search results

Journals help

  1. 2 Studia Ekonomiczne

Authors help

  1. 1 Dyczkowski T.

  2. 1 Kisiołek A.

Years help

  1. 1 2018

  2. 1 2016

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Text mining
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Analiza wpisów na portalu Twitter z wykorzystaniem narzędzi big data zawartych w pakiecie R

100%
Kisiołek A.
Studia Ekonomiczne
|
2018
|
vol. 362
306-317
PL
Wraz z rozwojem internetu, mediów społecznościowych oraz technologii mobilnych znacznie wzrosła ilość generowanych danych. Dane te, zarówno w formie ustrukturalizowanej, jak i nieustrukturalizowanej, mogą nieść wartość biznesową dla przedsiębiorców. W danych big data można znaleźć m.in. informacje na temat klientów, konkurencji, rynku pracy, opinii na temat produktów danej firmy, czy aktualnych trendów. Dzięki dokładnej analizie internetu i mediów społecznościowych, interesariusze mogą pozyskać nową wartość, jaką są informacje na temat nastawienia i opinii konsumentów. Celem artykułu jest przedstawienie narzędzi big data jako jednego ze sposobów analizy mediów społecznościowych i wyciągania w ten sposób wartościowych informacji. Przedmiotem przeprowadzonej analizy były tysiące tweetów użytkowników portalu Twitter. Analiza została przeprowadzona przy wykorzystaniu technik text mining oraz sentyment analysis.
EN
Development of Internet, social media and databases has caused a huge increase of data. Structured, semi-structured and unstructured data has a high business value. It contains various information about customers, competition, labor market, and development trends for industries, products and services. The internet and social media are places where customers express their opinions about various products and services. It is a valuable source of information for entrepreneurs. The aim of this paper is to explore the issue of big data and to propose a set of different techniques for the analysis of customer opinions on the example of Twitter.
2
Publication available in full text mode
Content available

Analiza dokonań OPP, prezentowanych w ich sprawozdaniach rocznych z wykorzystaniem metody drążenia tekstu

85%
Dyczkowski T.
Studia Ekonomiczne
|
2016
|
vol. 274
57-66
PL
Artykuł ma na celu usystematyzowanie informacji charakteryzujących dokonania OPP, ujawnianych w ich rocznych sprawozdaniach z działalności, oraz zidentyfikowanie tych, które stymulują ofiarność indywidualnych darczyńców. Badanie przeprowadzono z zastosowaniem metod drążenia tekstu oraz eksperymentu laboratoryjnego na losowej próbie 177 polskich OPP. Uzyskane wyniki umożliwiły zidentyfikowanie głównych zagadnień prezentowanych przez OPP w narracyjnej części sprawozdania rocznego oraz wskazanie przesuniętych akcentów w opisach dokonań tych OPP, które szczególnie stymulują darczyńców do współdziałania.
EN
The article systematises performance related information disclosed by PBOs in their annual statements. It identifies also those disclosures which may particularly stimulate individual donations. The research comprises 177 randomly selected Polish PBOs. It applies the methodologies of text mining and of a laboratory experiment. The results obtained allowed identifying the key issues which PBOs focus on in narrative parts of their annual statements. They enabled also to observed a shift in focus of performance related narratives in those PBOs which earned more attention of donors.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.