Mündəricat[Gizlət][Göstər]
Şirkətinizin müştərilərdən, istehlakçılardan, işçilərdən, satıcılardan və digərlərindən daxil olan məlumatları ehtiva edən bir neçə məlumat mənbəyinə çıxışı var. Bu strukturlaşdırılmamış məlumat müştəri təcrübəsi məqsədlərinə çatmaq üçün açardır, lakin onun uğurla qiymətləndirilməsi mütəxəssis həllər tələb edir.
Mətn analitikası texnologiyası keyfiyyət ölçüləri üçün strukturlaşdırılmamış mətn məlumatlarını təhlil etmək və göstərmək üçün avtomatlaşdırılmış texnika təqdim edir. Hər birindən təsirli məlumat almağı düşünün sosial media poçt, e-poçt, söhbət mesajı, buraxılış bileti və sorğu.
Mətn analitikası şirkətinizə müştərilərin mal və xidmətlərinizlə qarşılıqlı əlaqədə olduqları zaman nə dedikləri, düşündükləri və hiss etdikləri haqqında daha çox məlumat əldə etməyə imkan verir.
Bu yazıda biz mətn analitikasına, onun necə işlədiyinə, mətn analitikası ilə mətn istehsalı arasındakı fərqlərə, həmçinin onun üstünlüklərinə, istifadə hallarına, çətinliklərə və s.
Beləliklə, mətn analitikası nədir?
Mətn analitikası istifadəçi rəyi, istehlakçı rəyləri, məhsul reytinqləri və digər ölçülər kimi amilləri ölçmək üçün yazılı rabitə və mətn kimi strukturlaşdırılmamış məlumatlardan məna çıxarmaq üçün bir üsuldur.
Bu, bir çox strukturlaşdırılmamış məlumatı, başqa sözlə, öyrənilə bilən bir şeyə çevirmək üçün bir üsuldur.
Məqalələri, tvitləri, sosial media yazılarını, rəyləri, şərhləri və digər yazı növlərini təhlil edərkən, bir çox firma məna çıxarmaq və məlumat toplamaq üçün maşın öyrənmə üsullarını və alqoritmlərini tətbiq etmək üçün mətn analitikasından istifadə edir.
Mətn Analitikasının növləri
Bütün mətn analitikaları bərabər yaradılmır. Mətn analitikası, biznes analitikasının daha geniş sahəsi kimi, funksiya və nəticələrə görə bir neçə sahəyə bölünə bilər. Mətn təhlili üsulları adətən üç qrupa bölünür:
Təsviri Analitik
Bu sahədə mətn analitik prosedurları hesabat ətrafında mərkəzləşir. Məlumat strukturlaşdırılmamış mətndən götürülür, məntiqi forma verilir və tendensiyalar yoxlanılır. Mövzular və əsas mövzular zamanla ümumi istifadəçi əhval-ruhiyyəsi, alış-veriş nümunələri və daha çox şeyin daha aydın görünüşünü təklif etmək üçün bir-biri ilə əlaqələndirilə bilər.
Proqnozlaşdırıcı Analitik
Proqnozlaşdırıcı analitik gələcək hadisələrin proqnozlaşdırılmasına diqqət yetirir. Strukturlaşdırılmamış material bu son nəticəni nəzərə alaraq proqnozlaşdırılan mətn analitikasında tutulur və təhlil edilir.
Analitikanın bu forması firmalara inventarların idarə edilməsi, satınalma davranışı və hətta riskdən yayınma üçün dəqiq proqnozlar hazırlamaqda kömək edir.
Müəyyən ixtisaslaşdırılmış yardım növünə çağırışda olmaq üçün işçilərin optimal sayını müəyyən etmək üçün açıq müştəri dəstəyi biletlərindən istifadə əlaqə mərkəzi mühitində proqnozlaşdırıcı analitikanın tətbiqi nümunəsidir.
Təyinatlı Analitik
Mətn analitikası həmçinin gələcək hadisələr üçün ehtiyat planın işlənib hazırlanmasında yardımçı ola bilər. Bu cür analitik yanaşma qiymətləndirmələri daha yaxşı məlumatlandırmaq üçün proqnozlaşdırıcı analitikadan istifadə edir.
Mətn və ya başqa cür analitikanın təbii faydalılığına görə bu, öz brendinin bazar payını artırmağa çalışan şirkət rəhbərləri arasında tez-tez üstünlük təşkil edir.
Mətn analitikası Vs Mətn istehsalı
Mətn analitikasını həqiqətən dərk etmək üçün siz həmçinin mətnin öyrənilməsi və təbii dil emalı ilə də tanış olmalısınız. Mətn istehsalı çoxlu miqdarda strukturlaşdırılmamış məlumatlardan məlumat çıxarır.
Bu texnika olmadan, mətn daxiletmələrini əl ilə yoxlamalı və onların yüksək keyfiyyətli olub-olmadığını müəyyən etməli olacaqsınız. Bu məlumatlar strukturlaşdırılmış məlumatlara daxil edildikdən sonra, qiymətli fikirləri üzə çıxarmaq üçün qiymətləndirilə bilər.
Mətn analitikası hesabatlar yarada, maraqlı tendensiyaları vurğulaya və məlumatlara əsaslanan qərarlar qəbul etmək üçün şirkətlərə yeni alətlər verə bilər.
Təbii dilin emal üsulları mətnin öyrənilməsi və mətn analitikasında geniş istifadə olunur. bir növüdür süni intellekt insan dilini kompüter tərəfindən oxuna bilən formata çevirə bilir.
Digər tərəfdən kompüterin onların sorğusunu şərh etməsi üçün son istifadəçidən müəyyən açar sözləri və ya sintaksisi bilməsi tələb olunmur. Bunun əvəzinə təbii dil emalı öz üzərinə düşür.
Bu texnologiya ona verilən məlumatlardan öyrənmək üçün bir model istifadə edir. Onun anlayışlarının dəqiqliyi və aktuallığı zaman keçdikcə artır ki, bu da onun bir formasıdır maşın təlim prosesi.
Mətn analitikası necə işləyir?
Mətn analitikası metodu böyük həcmdə mətn məlumatlarının toplanması ilə başlayır. Layihənizin genişliyindən və mövcud resurslardan asılı olaraq, siz sosial media şərhlərindən, vebsayt məzmunundan, kitablardan, təşkil edilmiş sorğulardan, rəylərdən və ya telefon qeydlərindən istifadə edə bilərsiniz.
Siz bir məlumat toplusu ilə işləyə və ya çoxsaylı ümumiləşdirilmiş resursları araşdıra bilərsiniz. Mətn analitikası sisteminə bu məlumatları çeşidləməyə başlamağa imkan verən mətn mədən alətləri də daxil ola bilər.
Müəyyən hallarda, müvafiq məlumatı tapmaq üçün tələb olunan çıxarılan məlumat dəstlərini əldə etmək üçün iki və ya daha çox metodu birləşdirə bilərsiniz. İfadənin parçalanması, mətnin tokenləşdirilməsi və dilin fərdiləşdirilməsi prosesin bu mərhələsində baş verənlərə misaldır.
Proqram təminatının təbii dildə işləmə qabiliyyəti verilənləri etiketləmək, qruplaşdırmaq və kateqoriyalara ayırmaq kimi müxtəlif yollarla dəyişə bilər. Əsas, aşağı səviyyəli emal başa çatdıqdan sonra mətn analitik aləti üçün növbəti mərhələyə keçə bilərsiniz.
Bu texnika tez-tez etmək üçün istifadə olunur əhval-ruhiyyəni təhlil məlumat toplusunda. Platforma müştərinin məmnunluq səviyyəsini, onların həvəsli olduqları mövzuları və müştəri təcrübəsi ilə bağlı əhəmiyyətli rəyləri müəyyən edə bilər. Mətnin daxilində olan həqiqi mesajı müəyyən etmək üçün o, qrammatikanı və ətrafdakı konteksti təhlil edir.
Biznesiniz faydalı tədqiqat məlumatları üçün əl ilə qiymətləndirmək mümkün olmayan böyük məlumat dəstlərini əldə etmək üçün mətn analitikasından istifadə edə bilər.
Bu məlumat məhsulun inkişafı, büdcənin bölüşdürülməsi, müştəri xidməti təcrübələri, marketinq təşəbbüsləri və bir sıra digər funksiyalara rəhbərlik etmək üçün istifadə edilə bilər.
Siz sadəcə öyrənmə modellərini inkişaf etdirmək və sistemi məlumat mənbələri ilə təmin etmək üçün əvvəlcə məşğul olmaq və sonra sonunda mətn analitikasının məlumatları necə idarə etdiyini təsvir etmək lazımdır, çünki bu prosesin əksəriyyəti avtomatlaşdırılmışdır.
Mətn analitik üsulları
Sözlərin qruplaşdırılması
Sözlər toplusu çox vaxt tək bir ifadədən daha çox fikir verə bilər. Məsələn, “xərclər”, “bahalı” və “aylıq” ifadələrini birləşdirsəniz, bir çox müştərilərin məhsul və ya xidmətlərinizdən birinin aylıq xərclərinin çox baha olduğuna inandığını əsaslı surətdə güman edə bilərsiniz. Bununla belə, daha yaxından baxmaq üçün hər zaman fərdi şərhlərə baxa bilərsiniz.
Söz Tezliyi
Bu, ən əsas mətn analitikasıdır, burada subyektlər (məsələn, qiymətlər, xidmət, hesab və s.) istinad olunma tezliyindən asılı olaraq hesablanır və sıralanır. Bu, ziyarətçilər arasında tez-tez ortaya çıxan mövzuları və çətinlikləri tez tapmaq üçün faydalıdır.
Duyğu təhlili
Sentiment analitikası Təbii Dil Emalında (NLP) istifadə edilən bir üsuldur və istifadəçilərə müsbət, mənfi və neytral terminlərin istifadəsi, eləcə də tez-tez istifadə olunan ifadələrlə əlaqəli əhval-ruhiyyə əsasında rəyin ciddiliyini qiymətləndirməyə imkan verir.
Əvvəlki strategiyalar sayəsində indi xüsusi ifadələrin tezliyini və qruplaşdırılmasını başa düşürsünüz, lakin bu rəy əlverişlidir, əlverişsizdir, yoxsa neytraldır?
Düzgün alətiniz varsa, əhval-ruhiyyəni anlamaq problem yaratmamalıdır, çünki xoşbəxtlikdən sizin istehlakçılarınız çox maraqlandıqları məsələlərlə bağlı fikirlərini bölüşməyə meyllidirlər.
Mətnin təsnifatı
Dildən müstəqil olduğu üçün ən sərfəli NLP (Natural Language Processing) texnologiyasıdır. Demək olar ki, hər hansı bir məlumatı çeşidləyə, nizamlaya və seqmentləşdirə bilər. Mətnin təsnifatı strukturlaşdırılmamış məlumatlara əvvəlcədən müəyyən edilmiş teqlər və ya kateqoriyalar təyin etməyə imkan verir.
Mətnin təsnifatı sentiment təhlili, mövzu modelləşdirmə, dil və niyyətin müəyyənləşdirilməsini əhatə edir.
Mövzunun Modelləşdirilməsi
Mövzuların modelləşdirilməsi müəyyən mövzular əsasında materialların təsnifatına kömək edir. Mövzu modelləşdirməsi daha az fərdiləşdirilmişdir və müxtəlif mətnləri və mücərrəd təkrarlanan fikirləri həzm etməyə kömək edir. Mövzu modelləşdirmə kateqoriyalarını müəyyən edir və hər bir mətndəki sözlərin faizini və ya sayını müəyyən bir mövzuya təyin edir.
Varlıq Tanıma adlandırıldı
Varlıq Tanıma adlandırıldı verilənlər toplusunda isimlərin identifikasiyasına kömək edir. Önündə 'INR' olan nömrələri pul hesab edin; eynilə, "xanım" və ya "cənab" və ya "xanım" sonra bir və ya bir neçə böyük sözdən sonra, çox güman ki, şəxsin adıdır.
Əsas məsələ ondan ibarətdir ki, müəyyən isimlər coğrafi yer, ad və ya pul dəyəri kimi əsas kateqoriyaları təsvir edərkən, digərləri bunu etmir, bu da çox qarışıqlığa səbəb olur.
Faydaları
- Müştəri meyllərini, məhsul performansını və xidmət keyfiyyətini başa düşməkdə təşkilatlara kömək edin. Bu, daha sürətli qərar qəbul etməyə, təkmilləşdirilmiş biznes məlumatlarına, daha yüksək məhsuldarlığa və xərclərə qənaət etməyə gətirib çıxarır.
- Cəmiyyətdəki geniş tendensiyaları və münasibətləri bilməklə hökumətlərə və siyasi qurumlara qərar qəbul etməyə kömək edir.
- Alimlərə əvvəlcədən mövcud olan böyük miqdarda materialı tez bir zamanda ələkdən keçirməyə, öyrənmələrinə uyğun olanı çıxarmağa imkan verir. Bu, elmi tərəqqini sürətləndirir.
- Oxşar məlumatları təsnif etməklə siz istifadəçi məzmunu tövsiyə sistemlərini təkmilləşdirə bilərsiniz.
- Mətn analitik yanaşmalar axtarış motorlarının və məlumat axtarış sistemlərinin təkmilləşdirilməsinə kömək edir, nəticədə daha sürətli istifadəçi təcrübələri.
Istifadə halları
Sosial Media Təhlili
Əlaqədə qalma vasitəsi olmaqla yanaşı, sosial media həm də brendinq və marketinq platformasına çevrilib. Müştərilər sevimli şirkətləri haqqında söhbət edir və təcrübələrini sosial mediada paylaşırlar.
Sosial media məlumatlarında əhval-ruhiyyə təhlili aparmaq üçün mətn analitikası alətlərindən istifadə istifadəçilərin məhsullara/xidmətlərə qarşı müsbət və mənfi hisslərini, eləcə də şirkətlərin istehlakçılarla olan təsirini və münasibətlərini müəyyən etməyə kömək edir.
Bundan əlavə, sosial media təhlili şirkətlərə müştəriləri ilə inam yaratmağa kömək edə bilər.
Satış və marketinq
Axtarış bir satıcının ən pis kabusudur. Satış qrupları satışları və performansı artırmaq üçün hər cür cəhd edir. Mətn analitik alətləri marketinqi inkişaf etdirmək üçün vacib və müvafiq fikirlər verməklə bu dərslik işi avtomatlaşdırır.
Çatbotlar real vaxt rejimində istehlakçıların sorğularına cavab vermək üçün istifadə olunur. Bu məlumatların təhlili satış heyətinə istehlakçının məhsul almaq şansını proqnozlaşdırmaqda, hədəf marketinq və reklam işləri aparmaqda və məhsulun təkmilləşdirilməsində kömək edir.
Business Intelligence
Müəssisələr “nə baş verdiyini” müəyyən etmək üçün məlumat təhlilindən istifadə edə bilərlər. lakin "niyə bu baş verir?"
Mətn analitikası tətbiqləri təşkilatlara rəqəmsal məlumatlardan kontekst çıxarmaqda və ssenarinin niyə baş verdiyini, baş verdiyini və ya gələcəkdə baş verə biləcəyini əsaslandırmağa kömək edir..
Məsələn, müxtəlif şeylər satış performansına təsir göstərir. Məlumatların təhlili ədədi rəqəmlər təqdim etsə də, mətn analitikası yanaşmaları performansda niyə azalma və ya artım olduğunu müəyyən etməyə kömək edə bilər.
Nəticə
Mətn analitikası bizneslərə müştəri xidməti sorğularından sosial media ilə qarşılıqlı əlaqəyə qədər geniş çeşidli məlumat mənbələrindən faydalı məlumatları müəyyən etməyə imkan verir.
Mətn analitikası mətn təhlilinin nəticələrini birləşdirərək və statistik məlumatları asan başa düşülən hesabatlara və vizuallaşdırmalara çevirmək üçün biznes kəşfiyyatı alətlərindən istifadə etməklə nümunələri, tendensiyaları və hərəkətə keçə bilən fikirləri tapa bilər.
Müştəri şərhlərini qiymətləndirdikdən və ya mətn təhlili alətləri ilə müştəri dəstəyi sorğularının məzmununu nəzərdən keçirdikdən sonra, təkmilləşdirmə şanslarını aşkar etməyə və məhsul və ya xidmətinizi müştərinizin tələb və gözləntilərinə uyğunlaşdırmağa kömək etmək üçün mətn analitikasından istifadə edə bilərsiniz.
Cavab yaz