Table of Contents[Ferstopje][Toanje]
Jo bedriuw hat tagong ta ferskate gegevensboarnen mei ynput fan kliïnten, konsuminten, arbeiders, leveransiers en oaren. Dizze net-strukturearre gegevens hâlde de kaai foar it berikken fan jo doelen foar klantûnderfining, mar it mei súkses evaluearje fereasket spesjalistyske oplossingen.
Tekstanalytyske technology presintearret in automatisearre technyk foar it analysearjen en werjaan fan ûnstrukturearre tekstgegevens foar kwalitative maatregels. Tink oan it ûntfangen fan aksjebere ynformaasje fan elk sosjale media post, e-post, petear berjocht, útjaan ticket, en enkête.
Tekstanalyse lit jo bedriuw mear ûntdekke oer wat klanten sizze, tinke en fiele as se ynteraksje mei jo guod en tsjinsten.
Yn dit post sille wy nau sjen nei tekstanalytyk, hoe't it wurket, de ferskillen tusken tekstanalytyk en tekstmining, lykas de foardielen, gebrûksgefallen, útdagings, en folle mear.
Dat, wat is tekstanalytyk?
Tekstanalytyk is in metoade foar it ûntlienen fan betsjutting út net-strukturearre gegevens, lykas skriftlike kommunikaasje en tekst, om faktoaren te mjitten lykas feedback fan brûkers, konsumintmieningen, produktwurdearrings en oare metriken.
It is in metoade foar it transformearjen fan in protte net-strukturearre gegevens yn iets dat kin wurde bestudearre, mei oare wurden.
By it analysearjen fan artikels, tweets, berjochten op sosjale media, beoardielingen, opmerkings en oare typen fan skriuwen, brûke in protte bedriuwen tekstanalytika om techniken en algoritmen foar masine-learen ta te passen om betsjutting te ekstrahearjen en ynformaasje te sammeljen.
Soarten tekstanalyse
Net alle tekstanalytika binne gelyk makke. Tekstanalytyk, lykas it bredere ryk fan saaklike analytyk, kin wurde ferdield yn ferskate gebieten basearre op funksje en útkomsten. Tekstanalysetechniken wurde normaal yndield yn trije groepen:
Beskriuwende Analytics
Tekstanalytyske prosedueres yn dit gebiet sintraal om rapportaazje. Gegevens wurde nommen út net-strukturearre tekst, jûn logyske foarm, en ûndersocht foar trends. Underwerpen en basistema's kinne mei-inoar keppele wurde om in dúdliker sicht te bieden fan de algemiene stimming fan brûkers, winkelpatroanen en mear oer de tiid.
Prediktyf Analytics
Foarsichtige analytyk rjochtet him op it projektearjen fan takomstige foarfallen. Unstrukturearre materiaal wurdt fêstlein en analysearre yn foarsizzende tekstanalytyk mei dit einresultaat yn gedachten.
Dizze foarm fan analytyk helpt bedriuwen by it produsearjen fan krekte projeksjes foar ynventarisbehear, oankeapgedrach, en sels risikofermijding.
It brûken fan iepen klantstipekaartsjes om it optimale oantal meiwurkers te identifisearjen om oprop te hâlden foar in bepaalde spesjalisearre soart bystân is in foarbyld fan tapasberens fan foarsizzende analytyk yn in kontaktsintrumomjouwing.
Preskriptive Analytics
Tekstanalytyk kin ek preskriptyf wêze troch te helpen by de ûntwikkeling fan in reservekopyplan foar bepaalde takomstige foarfallen. Dizze soarte fan analytyske oanpak brûkt foarsizzende analytyk om evaluaasjes better te ynformearjen.
Fanwegen it ynherinte nut fan dit type analytyk, of it no tekst of oars is, wurdt it faak begeunstige ûnder bedriuwslieders dy't besykje it merkoandiel fan har merk te ferbetterjen.
Tekstanalytyk vs tekstmining
Om tekstanalytyk wirklik te begripen, moatte jo ek bekend wêze mei tekstmining en natuerlike taalferwurking. Tekstmining ekstrakt ynformaasje út enoarme hoemannichten unstrukturearre gegevens.
Sûnder dizze technyk soene jo tekstynputen manuell moatte skermje en bepale oft se fan hege kwaliteit binne. Sadree't dizze gegevens binne ekstrahearre yn strukturearre gegevens, kinne se wurde evaluearre om weardefolle ynsjoch te ûntdekken.
Tekstanalytyk kin rapporten generearje, nijsgjirrige trends markearje en bedriuwen nije ark jaan om data-oandreaune besluten te nimmen.
Natuerlike taalferwurkingsmetoaden wurde in protte brûkt yn tekstmining en tekstanalytyk. It is in soarte fan keunstmjittige yntelliginsje yn steat om minsklike taal te konvertearjen nei in komputer lêsber formaat.
De einbrûker is net ferplichte om bepaalde kaaiwurden of syntaksis te kennen om de kompjûter oan 'e oare kant har fersyk te ynterpretearjen. Ynstee dêrfan nimt natuerlike taalferwurking it oer.
Dizze technology brûkt in model om te learen fan 'e gegevens dy't deroan wurde levere. De krektens en relevânsje fan syn ynsjoggen groeie mei de tiid, dat is in foarm fan de masine learen proses.
Hoe wurket tekstanalyse?
De metoade foar tekstanalyse begjint mei it sammeljen fan enoarme hoemannichten tekstgegevens. Ofhinklik fan 'e breedte fan jo projekt en de beskikbere boarnen, kinne jo lûke út opmerkingen op sosjale media, webside-ynhâld, boeken, organisearre enkêtes, feedback, as tillefoanrecords.
Jo kinne wurkje mei ien samling gegevens of ûndersiikje ferskate aggregearre boarnen. It tekstanalytyksysteem kin ek tekstmining-ark omfetsje wêrtroch it dizze gegevens kin begjinne te sortearjen.
Yn bepaalde omstannichheden kinne jo twa of mear metoaden kombinearje om de ekstrahearre datasets te krijen dy't nedich binne om relevante ynformaasje te finen. De sin ôfbrekke, de tekst tokenisearje en de taal oanpasse binne allegear foarbylden fan wat bart yn dit stadium fan it proses.
De natuerlike taalferwurkingsmooglikheid fan 'e software kin de gegevens op ferskate manieren feroarje, lykas labeling, groepearje en kategorisearje. De folgjende poadium foar it ark foar tekstanalyse kin wurde nommen as de fûnemintele ferwurking op leech nivo is foltôge.
Dizze technyk wurdt faak brûkt om te dwaan sentimint analyse op in batch fan gegevens. It platfoarm kin it nivo fan tefredenheid fan in klant bepale, de ûnderwerpen dêr't se entûsjast oer binne, en wichtige feedback oer de klantûnderfining. Om it wiere berjocht yn 'e tekst te bepalen, analysearret it de grammatika en omlizzende kontekst.
Jo bedriuw kin tekstanalytyk brûke om grutte datasets te minen dy't ûnmooglik binne om manuell te beoardieljen foar nuttige ûndersyksgegevens.
Dizze ynformaasje kin brûkt wurde om produktûntwikkeling, budzjetferdieling, praktyk foar klanttsjinst, marketinginisjativen en in oantal oare funksjes te begelieden.
Jo moatte gewoan oan it begjin dwaande hâlde om de learmodellen te ûntwikkeljen en it systeem te leverjen mei gegevensboarnen, en dan oan 'e ein beskriuwe hoe't tekstanalytyk de gegevens behannele, om't de mearderheid fan dit proses automatisearre is.
Tekst analytyske techniken
Wurdgroepearring
In samling wurden kin faaks mear ynsjoch jaan as in inkeld sin. As jo bygelyks de útdrukkingen "útjeften", "djoer" en "moanliks" gearstelle, kinne jo ridlik oannimme dat in protte kliïnten leauwe dat de moanlikse kosten foar ien fan jo produkten of tsjinsten te djoer binne. Jo kinne lykwols altyd de yndividuele opmerkingen besjen om in tichterby te sjen.
Wurd Frekwinsje
Dit is tekstanalytyk op syn meast basale, wêrby't ûnderwerpen (bgl. prizen, tsjinst, akkount, ensfh.) wurde opteld en ranglist ôfhinklik fan de frekwinsje wêrmei't se wurde ferwiisd. Dit is nuttich foar it fluch finen fan faak tema's en swierrichheden dy't opkomme ûnder jo besikers.
Sentimentanalyse
Sentimentanalytyk is in metoade dy't brûkt wurdt yn Natuerlike Taalferwurking (NLP) wêrtroch brûkers de earnst fan feedback kinne evaluearje op basis fan it brûken fan positive, negative en neutrale termen, lykas ek it sentimint ferbûn mei faak brûkte frases.
Jo begripe no de frekwinsje en groepearring fan bepaalde frases troch de foargeande strategyen, mar is dizze feedback geunstich, ûngeunstich of neutraal?
Ynsjoch krije yn sentimint soe gjin probleem wêze moatte as jo it juste ynstrumint yn plak hawwe, om't, gelokkich foar jo, jo konsuminten oanstriid binne om har mieningen te dielen oer saken wêr't se djip oer soarchje.
Tekstklassifikaasje
It is de meast foardielige NLP (Natural Language Processing) technology, om't it taalûnôfhinklik is. It kin hast alle gegevens sortearje, regelje en segmentearje. Tekstkategorisearring lit unstrukturearre gegevens foarbepaalde tags of kategoryen wurde tawiisd.
Tekstkategorisearring omfettet sentimintanalyse, ûnderwerpmodellering, taal en yntinsjeidentifikaasje.
Underwerp Modeling
Underwerpmodellering helpt by de kategorisearring fan materialen basearre op bepaalde tema's. Underwerpmodellering is minder personaliseare en helpt ferskate teksten en abstrakte weromkommende ideeën te fertarren. Underwerp modeling kategoryen en jout in persintaazje of tellen fan wurden yn elke tekst oan in bepaald ûnderwerp.
Neamd entiteit erkenning
Neamd entiteit erkenning helpt by de identifikaasje fan haadwurden yn datasets. Beskôgje sifers foarôfgeand troch 'INR' as monetêr; likegoed, "Ms." of "Mr." of "Frou." folge troch ien of mear haadwurden is nei alle gedachten de namme fan in persoan.
It haadprobleem is dat, wylst guon haadwurden wichtige kategoryen beskriuwe, lykas geografyske lokaasje, namme, of monetêre wearde, oaren net, wat in protte betizing feroarsaket.
foardielen
- Assistearje organisaasjes by it begripen fan klanttrends, produktprestaasjes en tsjinstkwaliteit. Dit liedt ta flugger beslútfoarming, ferbettere saaklike ynformaasje, hegere produktiviteit en kostenbesparring.
- Helpt oerheden en politike entiteiten besluten te nimmen troch brede trends en hâldingen yn 'e maatskippij te kennen.
- Stelt gelearden yn steat om fluch troch in grutte hoemannichte foarôf besteande materiaal te siften, ekstrahearje wat relevant is foar har stúdzje. Dit fersnelt de wittenskiplike foarútgong.
- Troch ferlykbere ynformaasje te klassifisearjen, kinne jo oanbefellingssystemen foar brûkersynhâld ferbetterje.
- Tekstanalytyske benaderingen helpe by it ferbetterjen fan sykmasjines en systemen foar opheljen fan ynformaasje, wat resulteart yn rapper brûkersûnderfiningen.
Gebrûk fan gefallen
Social Media Analysis
Utsein as in middel om ferbûn te bliuwen, hawwe sosjale media ek evoluearre ta in platfoarm foar branding en marketing. Klanten petearje oer har favorite bedriuwen en diele har ûnderfiningen op sosjale media.
It brûken fan tekstanalytyske ark om sentimintanalyse te dwaan op sosjale mediagegevens helpt de positive en negative gefoelens fan brûkers foar produkten / tsjinsten te identifisearjen, lykas ek de ynfloed en relaasjes fan bedriuwen mei har konsuminten.
Fierder kin analyse fan sosjale media bedriuwen helpe om fertrouwen te meitsjen mei har klanten.
Ferkeap
Prospecting is de slimste nachtmerje fan in ferkeaper. Ferkeapteams meitsje alle besykjen om ferkeap en prestaasjes te ferheegjen. Tekstanalytyske ark automatisearje dizze hânlieding, wylst se essensjele en relevante ynsjoch jouwe om de marketing te koesterjen.
Chatbots wurde brûkt om yn realtime te reagearjen op fragen fan konsuminten. It analysearjen fan dizze gegevens helpt it ferkeappersoniel by it foarsizzen fan de kâns dat in konsumint in produkt keapet, doelmarketing en advertinsjes dwaan, en produktferbetterings meitsje.
Business Intelligence
Bedriuwen kinne gegevensanalyse brûke om te bepalen "wat bart der?" mar stride om te bepalen "wêrom bart dit?"
Tekstanalytykapplikaasjes helpe organisaasjes by it ekstrahearjen fan kontekst út numerike gegevens en redenearje wêrom't in senario is bard, bart of kin foarkomme yn 'e takomst.
Bygelyks, in ferskaat oan dingen beynfloedzje ferkeapprestaasjes. Wylst gegevensanalyse numerike sifers leveret, kinne tekstanalytyske oanpak helpe te bepalen wêrom't d'r in fermindering of pyk is yn prestaasjes.
Konklúzje
Tekstanalytyk stelt bedriuwen yn steat om nuttige ynformaasje te identifisearjen fan in breed skala oan gegevensboarnen, fan oanfragen foar klanttsjinst oant ynteraksjes op sosjale media.
Tekstanalytika kinne patroanen, trends en aksjebere ynsjoch fine troch de resultaten fan tekstanalyse te kombinearjen en ark foar saaklike yntelliginsje te brûken om de statistiken te konvertearjen yn maklik te begripen rapporten en fisualisaasjes.
Nei it evaluearjen fan opmerkings fan klanten of it beoardieljen fan de ynhâld fan oanfragen foar klantstipe mei tekstanalyse-ark, kinne jo tekstanalyse brûke om jo kânsen foar ferbettering te ûntdekken en jo produkt of tsjinst oan te passen oan 'e easken en ferwachtingen fan jo kliïnt.
Leave a Reply