Objetivo
O objetivo deste projeto é desenvolver um sistema capaz de analisar conversas no WhatsApp para extrair insights valiosos, utilizando técnicas de ciência de dados e processamento de linguagem natural (PLN). O foco é identificar padrões de comunicação, realizar análise de sentimento e apresentar os resultados de forma visual e compreensível.
Escopo
- Extração de Dados: Coleta de dados a partir de históricos de conversas exportados do WhatsApp.
- Limpeza e Preparação de Dados: Processamento dos textos para remoção de ruídos e preparação para análise.
- Análise de Sentimento: Classificação das mensagens em positivas, negativas ou neutras.
- Identificação de Padrões: Análise de frequência de palavras, temas e entidades nomeadas.
- Visualização de Dados: Criação de gráficos e dashboards para apresentação dos resultados.
Tecnologias Utilizadas
- Python: Para processamento de dados e análise.
- NLTK e spaCy: Ferramentas de Processamento de Linguagem Natural.
- Pandas e Matplotlib: Bibliotecas para manipulação de dados e visualização.
Metodologia
- Coleta de Dados: Extração de históricos de conversa do WhatsApp em formato de texto.
- Limpeza de Dados: Remoção de stopwords, tokenização e normalização dos textos.
- Análise de Sentimento: Aplicando algoritmos de machine learning para classificação do sentimento.
- Identificação de Padrões: Utilização de técnicas de PLN para detectar temas e entidades relevantes.
- Visualização: Desenvolvimento de dashboards interativos para apresentação dos insights.
Resultados Esperados
- Identificação de padrões de comunicação e sentimentos predominantes nas conversas.
- Melhoria no atendimento ao cliente com base nos insights obtidos.
- Ferramenta para detecção de fraudes através da análise de comportamento comunicacional.
Desafios e Considerações Éticas
- Garantia da privacidade e segurança dos dados dos usuários.
- Conformidade com as leis de proteção de dados e boas práticas de análise.
Conclusão
Este projeto busca aproveitar o potencial das conversas no WhatsApp para gerar insights que podem transformar a forma como empresas e instituições entendem e interagem com seus clientes e público. A análise responsável e ética é fundamental para o sucesso desta iniciativa.