সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
আপনার কোম্পানির ক্লায়েন্ট, ভোক্তা, কর্মী, বিক্রেতা এবং অন্যদের কাছ থেকে ইনপুট ধারণকারী একাধিক ডেটা উৎসে অ্যাক্সেস রয়েছে। এই অসংগঠিত ডেটা আপনার গ্রাহকের অভিজ্ঞতার লক্ষ্যে পৌঁছানোর চাবিকাঠি ধারণ করে, কিন্তু সফলভাবে মূল্যায়ন করার জন্য বিশেষজ্ঞ সমাধানের প্রয়োজন হয়।
টেক্সট অ্যানালিটিক্স প্রযুক্তি গুণগত পরিমাপের জন্য অসংগঠিত পাঠ্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রদর্শনের জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় কৌশল উপস্থাপন করে। প্রত্যেকের কাছ থেকে কর্মযোগ্য তথ্য পাওয়ার কথা বিবেচনা করুন সামাজিক মাধ্যম পোস্ট, ইমেল, চ্যাট বার্তা, টিকিট ইস্যু এবং সমীক্ষা।
টেক্সট অ্যানালিটিক্স আপনার কোম্পানিকে গ্রাহকরা কী বলছেন, ভাবছেন এবং আপনার পণ্য এবং পরিষেবার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার সময় অনুভব করছেন সে সম্পর্কে আরও আবিষ্কার করতে সক্ষম করে।
এই পোস্টে, আমরা টেক্সট অ্যানালিটিক্স, এটি কীভাবে কাজ করে, টেক্সট অ্যানালিটিক্স এবং টেক্সট মাইনিংয়ের মধ্যে পার্থক্য, সেইসাথে এর সুবিধা, ব্যবহারের ক্ষেত্রে, চ্যালেঞ্জগুলি এবং আরও অনেক কিছু ঘনিষ্ঠভাবে দেখব।
সুতরাং, পাঠ্য বিশ্লেষণ কি?
টেক্সট অ্যানালিটিক্স হল ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া, ভোক্তাদের মতামত, পণ্যের রেটিং এবং অন্যান্য মেট্রিক্সের মতো বিষয়গুলি গেজ করার জন্য লিখিত যোগাযোগ এবং পাঠ্যের মতো অসংগঠিত ডেটা থেকে অর্থ বের করার একটি পদ্ধতি।
এটি এমন একটি পদ্ধতি যা অনেক অসংগঠিত ডেটাকে এমন কিছুতে রূপান্তরিত করে যা অধ্যয়ন করা যেতে পারে, অন্য কথায়।
আর্টিকেল, টুইট, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট, রিভিউ, কমেন্ট এবং অন্যান্য ধরনের লেখা বিশ্লেষণ করার সময়, অনেক ফার্ম মেশিন লার্নিং কৌশল এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করার জন্য অর্থ বের করতে এবং তথ্য সংগ্রহ করতে টেক্সট অ্যানালিটিক্স নিয়োগ করে।
টেক্সট অ্যানালিটিক্সের ধরন
সব টেক্সট বিশ্লেষণ সমান তৈরি করা হয় না. টেক্সট অ্যানালিটিক্স, ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের বৃহত্তর অঞ্চলের মতো, ফাংশন এবং ফলাফলের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিভক্ত করা যেতে পারে। পাঠ্য বিশ্লেষণ কৌশল সাধারণত তিনটি গ্রুপে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়:
বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ
এই এলাকার টেক্সট বিশ্লেষণ পদ্ধতি রিপোর্টিং এর চারপাশে কেন্দ্র করে। অসংগঠিত পাঠ্য থেকে ডেটা নেওয়া হয়, যৌক্তিক ফর্ম দেওয়া হয় এবং প্রবণতাগুলির জন্য পরীক্ষা করা হয়। সময়ের সাথে সাথে সামগ্রিক ব্যবহারকারীর মেজাজ, কেনাকাটার ধরণ এবং আরও অনেক কিছুর একটি পরিষ্কার দৃষ্টিভঙ্গি অফার করতে বিষয় এবং মৌলিক থিমগুলিকে একসাথে লিঙ্ক করা যেতে পারে।
আনুমানিক বিশ্লেষণ
আনুমানিক বিশ্লেষণ ভবিষ্যতের ঘটনা প্রজেক্ট করার উপর ফোকাস করে। এই শেষ ফলাফলের কথা মাথায় রেখে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পাঠ্য বিশ্লেষণে অসংগঠিত উপাদানগুলি ক্যাপচার করা হয় এবং বিশ্লেষণ করা হয়।
বিশ্লেষণের এই ফর্মটি জায় ব্যবস্থাপনা, ক্রয় আচরণ এবং এমনকি ঝুঁকি এড়ানোর জন্য সঠিক অনুমান তৈরিতে সংস্থাগুলিকে সহায়তা করে।
একটি নির্দিষ্ট বিশেষ ধরনের সহায়তার জন্য অন-কল বজায় রাখার জন্য সর্বোত্তম সংখ্যক কর্মচারী সনাক্ত করতে ওপেন কাস্টমার সাপোর্ট টিকিট ব্যবহার করা যোগাযোগ কেন্দ্রের পরিবেশে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের প্রযোজ্যতার উদাহরণ।
ব্যবস্থাপত্র বিশ্লেষণ
পাঠ্য বিশ্লেষণগুলি ভবিষ্যতের নির্দিষ্ট ঘটনার জন্য একটি ব্যাকআপ পরিকল্পনার বিকাশে সহায়তা করে নির্দেশমূলক হতে পারে। এই ধরণের বিশ্লেষণ পদ্ধতি মূল্যায়নকে আরও ভালভাবে জানাতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণকে নিয়োগ করে।
এই ধরণের বিশ্লেষণের অন্তর্নিহিত উপযোগিতার কারণে, পাঠ্য হোক বা অন্যথায়, এটি প্রায়শই কোম্পানির নির্বাহীদের মধ্যে তাদের ব্র্যান্ডের বাজারের অংশীদারিত্ব বাড়ানোর চেষ্টা করে।
টেক্সট অ্যানালিটিক্স বনাম টেক্সট মাইনিং
টেক্সট অ্যানালিটিক্সকে সত্যিকার অর্থে উপলব্ধি করতে, আপনাকে অবশ্যই টেক্সট মাইনিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সাথে পরিচিত হতে হবে। টেক্সট মাইনিং প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা থেকে তথ্য বের করে।
এই কৌশলটি ছাড়া, আপনাকে ম্যানুয়ালি পাঠ্য ইনপুটগুলি স্ক্রীন করতে হবে এবং সেগুলি উচ্চ মানের কিনা তা নির্ধারণ করতে হবে। একবার এই ডেটা স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে বের করা হয়ে গেলে, মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করার জন্য এটি মূল্যায়ন করা যেতে পারে।
টেক্সট অ্যানালিটিক্স রিপোর্ট তৈরি করতে পারে, আকর্ষণীয় প্রবণতা হাইলাইট করতে পারে এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য কোম্পানিগুলিকে নতুন টুল দিয়ে দিতে পারে।
টেক্সট মাইনিং এবং টেক্সট বিশ্লেষণে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি প্রকার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের ভাষাকে কম্পিউটার-পাঠযোগ্য বিন্যাসে রূপান্তর করতে সক্ষম।
শেষ ব্যবহারকারীকে তাদের অনুরোধের ব্যাখ্যা করার জন্য অন্য প্রান্তের কম্পিউটারের জন্য নির্দিষ্ট কীওয়ার্ড বা সিনট্যাক্স জানার প্রয়োজন নেই। পরিবর্তে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ গ্রহণ করে।
এই প্রযুক্তি এটিতে সরবরাহ করা ডেটা থেকে শেখার জন্য একটি মডেল নিয়োগ করে। এর অন্তর্দৃষ্টির যথার্থতা এবং প্রাসঙ্গিকতা সময়ের সাথে বৃদ্ধি পায়, যা এর একটি রূপ মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়া।
কিভাবে পাঠ্য বিশ্লেষণ কাজ করে?
পাঠ্য বিশ্লেষণ পদ্ধতিটি প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে শুরু হয়। আপনার প্রকল্পের প্রস্থ এবং উপলব্ধ সংস্থানগুলির উপর নির্ভর করে, আপনি সোশ্যাল মিডিয়া মন্তব্য, ওয়েবসাইটের বিষয়বস্তু, বই, সংগঠিত সমীক্ষা, প্রতিক্রিয়া বা ফোন রেকর্ড থেকে আঁকতে পারেন।
আপনি ডেটার একক সংগ্রহের সাথে কাজ করতে পারেন বা অসংখ্য সমষ্টিগত সংস্থান পরীক্ষা করতে পারেন। টেক্সট অ্যানালিটিক্স সিস্টেমে টেক্সট মাইনিং টুলও অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা এটিকে এই ডেটা সাজানো শুরু করতে দেয়।
নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, আপনি প্রাসঙ্গিক তথ্য সনাক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় নিষ্কাশিত ডেটা সেটগুলি পেতে দুটি বা ততোধিক পদ্ধতি একত্রিত করতে পারেন। শব্দগুচ্ছ ভাঙা, টেক্সট টোকেনাইজ করা এবং ভাষা কাস্টমাইজ করা এই প্রক্রিয়ার এই পর্যায়ে যা ঘটে তার সব উদাহরণ।
সফ্টওয়্যারটির প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা বিভিন্ন উপায়ে ডেটা পরিবর্তন করতে পারে, যেমন লেবেলিং, গ্রুপিং এবং শ্রেণীকরণ। মৌলিক, নিম্ন-স্তরের প্রক্রিয়াকরণ শেষ হলে পাঠ্য বিশ্লেষণ টুলের জন্য নিম্নলিখিত পর্যায়টি নেওয়া যেতে পারে।
এই কৌশলটি প্রায়শই করতে ব্যবহৃত হয় অনুভূতির বিশ্লেষণ ডেটার একটি ব্যাচে। প্ল্যাটফর্মটি একটি ক্লায়েন্টের সন্তুষ্টির স্তর, তারা যে বিষয়ে উত্সাহী, এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতার উপর উল্লেখযোগ্য প্রতিক্রিয়া নির্ধারণ করতে পারে। পাঠ্যের ভিতরে থাকা সত্য বার্তাটি নিশ্চিত করার জন্য, এটি ব্যাকরণ এবং পার্শ্ববর্তী প্রসঙ্গ বিশ্লেষণ করে।
আপনার ব্যবসা টেক্সট অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে বড় ডেটা সেটগুলিকে খনি করতে পারে যা দরকারী গবেষণা ডেটার জন্য ম্যানুয়ালি মূল্যায়ন করা অসম্ভব৷
এই তথ্য পণ্য উন্নয়ন, বাজেট বরাদ্দ, গ্রাহক সেবা অনুশীলন, বিপণন উদ্যোগ, এবং অন্যান্য ফাংশন একটি সংখ্যা নির্দেশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে.
শেখার মডেলগুলি বিকাশ করতে এবং ডেটা উত্স সহ সিস্টেম সরবরাহ করার জন্য আপনাকে কেবল শুরুতে নিযুক্ত হতে হবে এবং তারপরে পাঠ্য বিশ্লেষণগুলি কীভাবে ডেটা পরিচালনা করেছে তা বর্ণনা করুন কারণ এই প্রক্রিয়াটির বেশিরভাগই স্বয়ংক্রিয়।
পাঠ্য বিশ্লেষণ কৌশল
শব্দ গ্রুপিং
শব্দের একটি সংগ্রহ প্রায়ই একটি একক বাক্যাংশের চেয়ে বেশি অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি "ব্যয়," "ব্যয়বহুল" এবং "মাসিক" বাক্যাংশগুলিকে একত্রিত করেন তবে আপনি যুক্তিসঙ্গতভাবে ধরে নিতে পারেন যে অনেক ক্লায়েন্ট বিশ্বাস করেন যে আপনার পণ্য বা পরিষেবাগুলির একটির জন্য মাসিক খরচ খুব ব্যয়বহুল। যাইহোক, আপনি সবসময় ঘনিষ্ঠভাবে দেখার জন্য পৃথক মন্তব্য দেখতে পারেন।
শব্দ ফ্রিকোয়েন্সি
এটি সবচেয়ে মৌলিকভাবে টেক্সট বিশ্লেষণ, যেখানে বিষয়গুলি (যেমন, মূল্য, পরিষেবা, অ্যাকাউন্ট, ইত্যাদি) মেলানো হয় এবং তাদের রেফারেন্সের ফ্রিকোয়েন্সির উপর নির্ভর করে র্যাঙ্ক করা হয়। এটি আপনার দর্শকদের মধ্যে উদ্ভূত ঘন ঘন থিম এবং অসুবিধাগুলি দ্রুত খুঁজে বের করার জন্য সহায়ক।
অনুভূতির বিশ্লেষণ
সেন্টিমেন্ট অ্যানালিটিক্স হল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এ ব্যবহৃত একটি পদ্ধতি যা ব্যবহারকারীদের ইতিবাচক, নেতিবাচক এবং নিরপেক্ষ পদগুলির পাশাপাশি ঘন ঘন ব্যবহৃত বাক্যাংশের সাথে যুক্ত অনুভূতির উপর ভিত্তি করে প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে।
আপনি এখন বুঝতে পারছেন নির্দিষ্ট বাক্যাংশের ফ্রিকোয়েন্সি এবং গ্রুপিং পূর্ববর্তী কৌশলগুলির জন্য ধন্যবাদ, কিন্তু এই প্রতিক্রিয়াটি কি অনুকূল, প্রতিকূল বা নিরপেক্ষ?
অনুভূতি সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা কোন সমস্যা হবে না যদি আপনার কাছে সঠিক যন্ত্রটি থাকে কারণ সৌভাগ্যবশত আপনার জন্য, আপনার ভোক্তারা গভীরভাবে যত্নশীল বিষয়গুলির বিষয়ে তাদের মতামত শেয়ার করতে আগ্রহী।
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস
এটি ভাষা-স্বাধীন হওয়ায় এটি সবচেয়ে সুবিধাজনক এনএলপি (প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ) প্রযুক্তি। এটি প্রায় যেকোনো ডেটা সাজাতে, সাজাতে এবং সেগমেন্ট করতে পারে। টেক্সট শ্রেণীকরণ অসংগঠিত ডেটাকে পূর্বনির্ধারিত ট্যাগ বা বিভাগ বরাদ্দ করার অনুমতি দেয়।
পাঠ্য শ্রেণীকরণ অনুভূতি বিশ্লেষণ, বিষয় মডেলিং, ভাষা, এবং অভিপ্রায় সনাক্তকরণ অন্তর্ভুক্ত করে।
টপিক মডেলিং
বিষয় মডেলিং নির্দিষ্ট থিমের উপর ভিত্তি করে উপকরণের শ্রেণীবিভাগে সহায়তা করে। টপিক মডেলিং কম ব্যক্তিগতকৃত এবং বিভিন্ন পাঠ্য এবং বিমূর্ত পুনরাবৃত্ত ধারণাগুলি হজম করতে সহায়তা করে। বিষয় মডেলিং বিভাগ এবং একটি নির্দিষ্ট বিষয়ে প্রতিটি পাঠ্যের শব্দের শতাংশ বা গণনা নির্ধারণ করে।
নামকরণ সত্তা স্বীকৃতি
নামকরণ সত্তা স্বীকৃতি ডেটা সেটে বিশেষ্য সনাক্তকরণে সহায়তা করে। 'INR'-এর পূর্বের সংখ্যাগুলিকে আর্থিক হিসাবে বিবেচনা করুন; একইভাবে, "মিসেস।" অথবা "মি. অথবা "মিসেস।" এক বা একাধিক বড় শব্দ দ্বারা অনুসরণ করা হয় সম্ভবত একজন ব্যক্তির নাম।
মূল সমস্যা হল, যখন কিছু বিশেষ্য মূল বিভাগ যেমন ভৌগলিক অবস্থান, নাম বা আর্থিক মূল্যের বর্ণনা করে, অন্যরা তা করে না, যা অনেক বিভ্রান্তির কারণ হয়।
উপকারিতা
- গ্রাহকের প্রবণতা, পণ্যের কার্যকারিতা এবং পরিষেবার গুণমান বোঝার জন্য সংস্থাগুলিকে সহায়তা করুন। এটি দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ, উন্নত ব্যবসায়িক তথ্য, উচ্চ উত্পাদনশীলতা এবং খরচ সঞ্চয়ের দিকে পরিচালিত করে।
- সমাজের বিস্তৃত প্রবণতা এবং মনোভাব জেনে সিদ্ধান্ত নিতে সরকার এবং রাজনৈতিক সত্ত্বাকে সাহায্য করে।
- পণ্ডিতদেরকে তাদের অধ্যয়নের জন্য প্রাসঙ্গিক জিনিস বের করে প্রচুর পরিমাণে পূর্ব-বিদ্যমান উপাদানের মাধ্যমে দ্রুত অনুসন্ধান করার অনুমতি দেয়। এটি বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি ত্বরান্বিত করে।
- অনুরূপ তথ্য শ্রেণীবদ্ধ করে, আপনি ব্যবহারকারীর বিষয়বস্তু সুপারিশ সিস্টেম উন্নত করতে পারেন।
- টেক্সট অ্যানালিটিক পন্থা সার্চ ইঞ্জিন এবং তথ্য পুনরুদ্ধার ব্যবস্থার উন্নতিতে সাহায্য করে, যার ফলে দ্রুততর হয় ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা.
ব্যবহারের ক্ষেত্রে
সোশ্যাল মিডিয়া বিশ্লেষণ
সংযুক্ত থাকার উপায় ছাড়াও, সোশ্যাল মিডিয়া ব্র্যান্ডিং এবং বিপণনের জন্য একটি প্ল্যাটফর্মে বিকশিত হয়েছে। গ্রাহকরা তাদের প্রিয় কোম্পানি সম্পর্কে চ্যাট করে এবং তাদের অভিজ্ঞতা সামাজিক মিডিয়াতে শেয়ার করে।
সোশ্যাল মিডিয়া ডেটাতে অনুভূতি বিশ্লেষণ করার জন্য টেক্সট অ্যানালিটিক্স টুল ব্যবহার করে পণ্য/পরিষেবার প্রতি ব্যবহারকারীদের ইতিবাচক এবং নেতিবাচক অনুভূতি, সেইসাথে তাদের ভোক্তাদের সাথে কোম্পানির প্রভাব এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে সাহায্য করে।
অধিকন্তু, সোশ্যাল মিডিয়া বিশ্লেষণ কোম্পানিগুলিকে তাদের গ্রাহকদের সাথে বিশ্বাস তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে।
বিক্রয় ও বিপণন
প্রসপেক্টিং একজন বিক্রয়কর্মীর সবচেয়ে খারাপ দুঃস্বপ্ন। বিক্রয় দল বিক্রয় এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য সর্বাত্মক প্রচেষ্টা করে। বিপণনকে লালন করার জন্য প্রয়োজনীয় এবং প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টি দেওয়ার সময় পাঠ্য বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি এই ম্যানুয়াল কাজটিকে স্বয়ংক্রিয় করে।
চ্যাটবটগুলি রিয়েল টাইমে ভোক্তাদের জিজ্ঞাসার উত্তর দিতে ব্যবহৃত হয়। এই তথ্য বিশ্লেষণ বিক্রয় কর্মীদের একটি পণ্য ক্রয়, লক্ষ্য বিপণন এবং বিজ্ঞাপন, এবং পণ্য উন্নতি করার সম্ভাবনা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে.
ব্যবসায়িক বুদ্ধি
ব্যবসাগুলি "কি ঘটছে?" নির্ধারণ করতে ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারে কিন্তু "কেন এটি ঘটছে?" নির্ধারণ করার জন্য সংগ্রাম
টেক্সট অ্যানালিটিক্স অ্যাপ্লিকেশানগুলি সংস্থাগুলিকে সাংখ্যিক ডেটা থেকে প্রসঙ্গ বের করতে এবং কেন একটি দৃশ্যকল্প ঘটেছে, ঘটছে বা ভবিষ্যতে ঘটতে পারে তা যুক্তি দেখাতে সহায়তা করে.
উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন জিনিস বিক্রয় কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে। যদিও ডেটা বিশ্লেষণ সাংখ্যিক পরিসংখ্যান প্রদান করে, পাঠ্য বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলি কেন কর্মক্ষমতা হ্রাস বা স্পাইক রয়েছে তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করতে পারে।
উপসংহার
টেক্সট অ্যানালিটিক্স গ্রাহক পরিষেবার অনুরোধ থেকে সোশ্যাল মিডিয়া ইন্টারঅ্যাকশন পর্যন্ত বিস্তৃত ডেটা উত্স থেকে দরকারী তথ্য সনাক্ত করতে ব্যবসাগুলিকে সক্ষম করে৷
পাঠ্য বিশ্লেষণের ফলাফলগুলিকে একত্রিত করে এবং পরিসংখ্যানকে সহজে বোঝার রিপোর্ট এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনে রূপান্তর করতে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জাম ব্যবহার করে পাঠ্য বিশ্লেষণগুলি নিদর্শন, প্রবণতা এবং কর্মযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পেতে পারে।
গ্রাহকের মন্তব্য মূল্যায়ন করার পরে বা পাঠ্য বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির সাথে গ্রাহক সহায়তার অনুরোধের বিষয়বস্তু পর্যালোচনা করার পরে, আপনি উন্নতির সম্ভাবনা উন্মোচন করতে এবং আপনার পণ্য বা পরিষেবাকে আপনার ক্লায়েন্টের প্রয়োজনীয়তা এবং প্রত্যাশার সাথে সামঞ্জস্য করতে সহায়তা করার জন্য পাঠ্য বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারেন।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন