Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
Via firmao havas aliron al pluraj datumfontoj enhavantaj enigon de klientoj, konsumantoj, laboristoj, vendistoj kaj aliaj. Ĉi tiuj nestrukturitaj datumoj tenas la ŝlosilon por atingi viajn klientajn spertajn celojn, sed sukcese taksi ĝin necesigas specialajn solvojn.
Teksto-analitika teknologio prezentas aŭtomatigitan teknikon por analizi kaj montri nestrukturitajn tekstajn datumojn por kvalitaj mezuroj. Konsideru ricevi ageblajn informojn de ĉiu sociaj rimedoj afiŝu, retpoŝton, babilmesaĝon, eldonbileton kaj enketon.
Tekstanalitiko ebligas al via kompanio malkovri pli pri tio, kion klientoj diras, pensas kaj sentas dum ili interagas kun viaj varoj kaj servoj.
En ĉi tiu afiŝo, ni atente rigardos tekstan analizon, kiel ĝi funkcias, la diferencojn inter tekstanalitiko kaj tekstminado, same kiel ĝiajn avantaĝojn, uzkazojn, defiojn kaj multe pli.
Do, kio estas tekstoanalitiko?
Tekstanalitiko estas metodo por derivi signifon de nestrukturitaj datenoj, kiel ekzemple skribaj komunikadoj kaj teksto, por taksi faktorojn kiel uzantreligon, konsumantopinionojn, produktrangigojn, kaj aliajn metrikojn.
Ĝi estas metodo por transformi multajn nestrukturitajn datumojn en ion studieblan, alivorte.
Kiam oni analizas artikolojn, tweets, afiŝojn en sociaj amaskomunikiloj, recenzojn, komentojn kaj aliajn tipojn de skribado, multaj firmaoj uzas tekstan analizon por apliki maŝinlernajn teknikojn kaj algoritmojn por ĉerpi signifon kaj kolekti informojn.
Tipoj de Teksto-Analitiko
Ne ĉiuj tekstaj analizoj estas kreitaj egalaj. Tekstanalitiko, kiel la pli larĝa sfero de komerca analizo, povas esti dividita en plurajn areojn bazitajn sur funkcio kaj rezultoj. Tekstaj analizteknikoj estas kutime klasifikitaj en tri grupojn:
Priskriba Analitiko
Proceduroj pri tekstaj analizoj en ĉi tiu areo centras ĉirkaŭ raportado. Datenoj estas prenitaj de nestrukturita teksto, donita logikan formon, kaj ekzamenitaj por tendencoj. Temoj kaj bazaj temoj povas esti kunligitaj kune por oferti pli klaran vidon de ĝenerala uzanthumoro, butikumado kaj pli dum tempo.
Antaŭdira Analitiko
Antaŭdira analitiko temigas projekcii estontajn okazojn. Senstruktura materialo estas kaptita kaj analizita en prognoza teksto-analitiko kun ĉi tiu fina rezulto en menso.
Ĉi tiu formo de analizo helpas firmaojn produkti precizajn projekciojn por stokregistrado, aĉetado de konduto kaj eĉ riska evitado.
Uzi malfermajn klientsubtenajn biletojn por identigi la optimuman nombron da dungitoj por konservi survoke por certa speciala speco de asistado estas ekzemplo de la aplikebleco de prognoza analizo en kontaktcentromedio.
Deviga Analitiko
Tekstanalitiko ankaŭ povus esti preskriba helpante en la disvolviĝo de rezerva plano por apartaj estontaj okazoj. Ĉi tiu speco de analiza aliro utiligas prognozan analizon por pli bone informi taksojn.
Pro la eneca utileco de ĉi tiu speco de analizo, ĉu teksto aŭ alie, ĝi estas ofte favorata inter firmaaj oficuloj provantaj plifortigi la merkatparton de sia marko.
Teksto-analitiko Vs Teksta minado
Por vere kompreni tekst-analitiko, vi ankaŭ devas koni tekstminadon kaj naturlingvan prilaboradon. Teksta minado ĉerpas informojn el grandegaj kvantoj da nestrukturitaj datumoj.
Sen ĉi tiu tekniko, vi devus mane ekzameni tekstajn enigojn kaj determini ĉu ili estas altkvalitaj. Post kiam ĉi tiuj datumoj estas ĉerpitaj en strukturitajn datumojn, ĝi povas esti taksita por malkovri valorajn komprenojn.
Tekstanalitiko povas generi raportojn, reliefigi interesajn tendencojn kaj doni kompaniojn novajn ilojn por fari decidojn bazitajn sur datumoj.
Naturlingvaj pretigaj metodoj estas vaste uzataj en tekstminado kaj tekstanalitiko. Ĝi estas speco de artefarita inteligento kapabla konverti homan lingvon al komputile legebla formato.
La finuzanto ne devas scii certajn ŝlosilvortojn aŭ sintakson por ke la komputilo ĉe la alia fino interpretu ilian peton. Anstataŭe, naturlingva prilaborado transprenas.
Ĉi tiu teknologio utiligas modelon por lerni de la datumoj, kiuj estas provizitaj al ĝi. La precizeco kaj graveco de ĝiaj komprenoj kreskas kun la tempo, kio estas formo de la maŝinlernado procedo.
Kiel funkcias tekstoanalitiko?
La tekstoanalitika metodo komenciĝas per la kolekto de grandegaj kvantoj da tekstaj datumoj. Depende de la amplekso de via projekto kaj de la disponeblaj rimedoj, vi povas ĉerpi el komentoj pri sociaj amaskomunikiloj, retejaj enhavoj, libroj, organizitaj enketoj, sugestoj aŭ telefonaj registroj.
Vi povas labori kun ununura kolekto de datumoj aŭ ekzameni multajn kunigitajn rimedojn. La tekstoanalitika sistemo ankaŭ povas inkluzivi tekstminajn ilojn, kiuj permesas al ĝi komenci ordigi ĉi tiujn datumojn.
En certaj cirkonstancoj, vi povus kombini du aŭ pli da metodoj por akiri la ĉerpitajn datumajn arojn necesajn por trovi koncernajn informojn. Malkonstrui la frazon, tokenigi la tekston kaj personigi la lingvon estas ĉiuj ekzemploj de kio okazas en ĉi tiu etapo de la procezo.
La naturlingva prilaboradkapablo de la programaro povas ŝanĝi la datenojn laŭ diversaj manieroj, kiel ekzemple etikedado, grupigo kaj kategoriigado. La sekva etapo por la tekst-analitika ilo povas esti prenita kiam la fundamenta, malaltnivela pretigo estas finita.
Ĉi tiu tekniko estas ofte uzata por fari sento-analizo sur aro da datumoj. La platformo povas determini la nivelon de kontento de kliento, la temojn pri kiuj ili entuziasmas, kaj signifan religon pri la klienta sperto. Por konstati la veran mesaĝon enhavitan en la teksto, ĝi analizas la gramatikon kaj ĉirkaŭan kuntekston.
Via komerco povas uzi tekstajn analizojn por elmini grandajn datumajn arojn, kiujn oni ne povas mane taksi por utilaj esploraj datumoj.
Ĉi tiuj informoj povas esti uzataj por gvidi produktan disvolviĝon, buĝet-atribuon, klientservajn praktikojn, merkatajn iniciatojn kaj kelkajn aliajn funkciojn.
Vi nur bezonas engaĝiĝi komence por evoluigi la lernmodelojn kaj provizi la sistemon per datumfontoj, kaj poste fine priskribi kiel tekstanalitiko pritraktis la datumojn ĉar la plimulto de ĉi tiu procezo estas aŭtomatigita.
Tekstaj analizteknikoj
Vortgrupigo
Kolekto de vortoj ofte povas doni pli da kompreno ol ununura frazo. Ekzemple, se vi kunigas la frazojn "elspezoj", "multekostaj" kaj "monataj", vi povus racie supozi, ke multaj klientoj kredas, ke la monataj kostoj por unu el viaj produktoj aŭ servoj estas tro multekostaj. Tamen, vi ĉiam povas rigardi la individuajn komentojn por pli detale rigardi.
Vorta Ofteco
Ĉi tio estas tekstanalitiko ĉe ĝia plej baza, kie temoj (ekz., prezoj, servo, konto, ktp.) estas kalkulitaj kaj vicigitaj depende de la ofteco kun kiu ili estas referencitaj. Ĉi tio utilas por rapide trovi oftajn temojn kaj malfacilaĵojn, kiuj aperas inter viaj vizitantoj.
Analizo de sentoj
Sentoj-analitiko estas metodo uzata en Natural Language Processing (NLP), kiu ebligas al uzantoj taksi la gravecon de retrosciigo bazita sur la uzo de pozitivaj, negativaj kaj neŭtralaj terminoj same kiel la sento ligita al ofte uzataj frazoj.
Vi nun komprenas la oftecon kaj grupigon de apartaj frazoj dank' al la antaŭaj strategioj, sed ĉu ĉi tiu reago estas favora, malfavora aŭ neŭtrala?
Akiri komprenon pri sento ne devus esti problemo se vi havas la ĝustan instrumenton en loko ĉar, feliĉe por vi, viaj konsumantoj emas kunhavigi siajn opiniojn pri aferoj, pri kiuj ili profunde zorgas.
Klasifiko de tekstoj
Ĝi estas la plej avantaĝa NLP (Natural Language Processing) teknologio ĉar ĝi estas lingvo-sendependa. Ĝi povas ordigi, aranĝi kaj segmenti preskaŭ ajnajn datumojn. Teksta kategoriigo permesas al nestrukturitaj datumoj esti asignitaj antaŭdestinitaj etikedoj aŭ kategorioj.
Teksta kategoriigo ampleksas sentimentanalizon, temmodeligadon, lingvon kaj intendentigon.
Temo Modelado
Temmodeligado helpas en la kategoriigo de materialoj bazitaj sur certaj temoj. Temmodelado estas malpli personecigita kaj helpas digesti diversajn tekstojn kaj abstraktajn ripetiĝantajn ideojn. Subjektomodelkategorioj kaj asignas procenton aŭ kalkulon de vortoj en ĉiu teksto al certa temo.
Nomita Entita Rekono
Nomita Entita Rekono helpas en la identigo de substantivoj en datumaroj. Konsideru nombrojn antaŭitaj de 'INR' kiel monaj; simile, "S-ino." aŭ "S-ro." aŭ "Sinjorino." sekvata de unu aŭ pluraj majusklaj vortoj estas plej verŝajne la nomo de persono.
La ĉefa afero estas, ke, dum certaj substantivoj priskribas ŝlosilajn kategoriojn kiel ekzemple geografia loko, nomo aŭ mona valoro, aliaj ne faras, kio kaŭzas multe da konfuzo.
profitoj
- Helpu organizojn kompreni klientajn tendencojn, produktan rendimenton kaj servokvaliton. Ĉi tio kondukas al pli rapida decidiĝo, plibonigita komerca informo, pli alta produktiveco kaj ŝparado de kostoj.
- Helpas registarojn kaj politikajn entojn fari decidojn sciante larĝajn tendencojn kaj sintenojn en la socio.
- Permesas al akademiuloj rapide kribri tra granda kvanto da antaŭekzistanta materialo, ĉerpante kio estas trafa al ilia studo. Ĉi tio akcelas sciencan progreson.
- Klasifikante similajn informojn, vi povas plibonigi uzantajn enhavajn rekomendsistemojn.
- Tekstaj analizaj aliroj helpas en la plibonigo de serĉiloj kaj informserĉaj sistemoj, rezultigante pli rapide spertoj de uzanto.
Uzu kazojn
Analizo pri Socia Amaskomunikilaro
Krom esti rimedo por resti konektita, sociaj amaskomunikiloj ankaŭ evoluis al platformo por markado kaj merkatado. Klientoj babilas pri siaj plej ŝatataj kompanioj kaj dividas siajn spertojn en sociaj retoj.
Uzado de tekstaj analiziloj por fari analizon de sentoj pri datumoj de sociaj amaskomunikiloj helpas identigi la pozitivajn kaj negativajn sentojn de uzantoj pri produktoj/servoj, same kiel la influon kaj rilatojn de kompanioj kun iliaj konsumantoj.
Krome, analizo de sociaj amaskomunikiloj povas helpi kompaniojn krei fidon kun siaj klientoj.
Vendoj kaj Merkatado
Prospektado estas la plej malbona koŝmaro de vendisto. Vendaj teamoj faras ĉiun provon pliigi vendojn kaj rendimenton. Tekstaj analiziloj aŭtomatigas ĉi tiun manlibron dum ili donas esencajn kaj trafajn komprenojn por nutri la merkatadon.
Chatbots estas uzataj por respondi al demandoj de konsumantoj en reala tempo. Analizi ĉi tiujn datumojn helpas la vendan personaron antaŭdiri la ŝancon de konsumanto aĉeti produkton, fari celmerkaton kaj reklamadon, kaj farante produktajn plibonigojn.
Komerca inteligenteco
Komercoj povas uzi datuman analizon por determini "kio okazas?" sed luktu por determini "kial tio okazas?"
Tekstaj analizaj aplikoj helpas organizojn ĉerpi kuntekston de nombraj datenoj kaj rezoni kial scenaro okazis, okazas aŭ povas okazi en la estonteco..
Ekzemple, diversaj aferoj influas vendan rendimenton. Dum datuma analizo provizas nombrajn figurojn, tekstaj analizoj povas helpi determini kial estas redukto aŭ piko en rendimento.
konkludo
Tekstanalitiko ebligas entreprenojn identigi utilajn informojn el ampleksa gamo de datumfontoj, de klientservaj petoj ĝis interagoj pri sociaj amaskomunikiloj.
Tekstanalitiko povas trovi ŝablonojn, tendencojn kaj ageblajn komprenojn kombinante la rezultojn de teksta analizo kaj uzante komercajn spionajn ilojn por konverti la statistikojn en facilajn kompreneblajn raportojn kaj bildigojn.
Post taksado de klientaj komentoj aŭ revizii la enhavon de klientsubtenaj petoj per tekstaj analiziloj, vi povas uzi tekstajn analizojn por helpi vin malkovri eblecojn por plibonigo kaj ĝustigi vian produkton aŭ servon al la postuloj kaj atendoj de via kliento.
Lasi Respondon