Студенты ФЭСН РАНХиГС создали IT-продукт для компании O'STIN в VK
05 марта 2024
Команда студентов 2 и 3 курсов Факультета экономических и социальных наук Президентской академии успешно завершила проект по созданию инновационного IT-продукта для анализа обратной связи пользователей в официальном сообществе компании O'STIN во ВКонтакте.
Начиная с определения основной проблемы, столкнувшись с отсутствием комплексного сбора и анализа отзывов пользователей, студенты приступили к разработке решения.
Начиная с определения основной проблемы, столкнувшись с отсутствием комплексного сбора и анализа отзывов пользователей, студенты приступили к разработке решения.
Важным функционалом является анализ тональности комментариев, который помогает заказчику получить более глубокое представление о мнениях пользователей.
Основными характеристиками «Парсера» являются не только сбор текстовых комментариев, но и сопутствующих данных, таких как информация о посте и пользователях. Кроме того, был внедрен семантический анализ отзывов для более глубокого и точного понимания содержания комментариев.
С целью обеспечения удобства использования и наглядной визуализации данных студенты разработали Дашборд. Этот инструмент предоставляет пользователям возможность просмотра сводной таблицы с отзывами, а также фильтрацию комментариев по различным параметрам. Важным функционалом является анализ тональности комментариев, который помогает заказчику получить более глубокое представление о мнениях пользователей. Возможность выгрузки данных в Excel обеспечивает дополнительную гибкость в работе с информацией.
Кроме того, раздел FAQ на Дашборде предоставляет пользователям ответы на наиболее часто задаваемые вопросы, что упрощает процесс работы с приложением.
Для реализации проекта были использованы передовые технологии. В частности, для парсинга данных применялся интерфейс VK API для взаимодействия с базой данных ВКонтакте, а также платформа Hugging Face. Создание и управление базой данных осуществлялось с использованием SQLite. Для визуализации данных и разработки Дашборда были задействованы фреймворк Streamlit и библиотека Plotly на языке программирования Python.
Этот проект стал ярким примером успешного слияния передовых технологий с потребностями бизнеса, подтверждающим, что инновации в IT-сфере могут принести значительную пользу и улучшить работу компаний в целом. Именно поэтому студенты ФЭСН, начиная с первого курса, изучают язык программирования Python и способны работать в проектах в сфере Data science.
119571, Москва, проспект Вернадского, 82с1 
Вход на территорию Академии только по пропускам. Заказать пропуск Вы можете, предварительно позвонив на факультет.
