Uma campanha de marketing deseja analisar o impacto de suas...

Alternativa Correta: C

A questão apresentada está relacionada à análise de dados não estruturados oriundos de redes sociais, como postagens, comentários e interações dos usuários. Este é um cenário comum no contexto de Big Data, onde se lida com grandes volumes, variedade e complexidade de dados. Para resolver a questão, é importante compreender as técnicas de análise de dados que são mais adequadas para lidar com esse tipo de informação.

Análise da Alternativa Correta:

C - Emprego de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN): Esta é a escolha correta. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é crucial quando se lida com dados não estruturados de texto, como aqueles encontrados em redes sociais. O PLN permite a extração de tópicos relevantes, análise de sentimentos e identificação de padrões de engajamento, tornando-se essencial para entender o impacto das estratégias de marketing. Essa técnica é eficaz para capturar a essência e a percepção das interações sociais, possibilitando uma análise mais profunda e significativa.

Análise das Alternativas Incorretas:

A - Conversão para formato de banco de dados relacional: Esta alternativa é inadequada para dados não estruturados, como textos de redes sociais. Bancos de dados relacionais são mais apropriados para dados estruturados, e a conversão de textos ricos em nuances e contextos para este formato pode resultar na perda de informações valiosas que são críticas para análise de impacto.

B - Uso de análise de componentes principais (PCA): Embora a PCA seja uma técnica poderosa para redução de dimensionalidade, ela é mais adequada para dados numéricos ou estruturados. A aplicação direta de PCA em textos sem etapas preliminares de transformação e pré-processamento pode não capturar de maneira eficaz os padrões únicos de interação em redes sociais.

D - Implementação de algoritmos de clusterização: A clusterização é útil para segmentação, mas a descrição nesta alternativa foca em padrões de navegação na web, não abordando diretamente os dados textuais de redes sociais. Mesmo que possa ser parte de uma análise mais ampla, ela não é a técnica principal para extrair significado de interações sociais textuais.

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Alternativa C: Emprego de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para extrair tópicos relevantes, sentimentos e padrões de engajamento dos textos. 

ALTERNATIVA C.

A grosso modo, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) faz parte do processo de Mineração de Textos. Em Inteligência Artificial busca fazer com que os computadores entendam e simulem a linguagem humana. Na conjuntura proposta pela questão, faz sentido, visto que a empresa se utilizará da interação em postagens em redes sociais para avaliar o impacto da campanha de marketing.

Seguimos. Bons estudos!