Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Perusahaan sampeyan duwe akses menyang sawetara sumber data sing ngemot input saka klien, konsumen, buruh, vendor, lan liya-liyane. Data sing ora terstruktur iki nduweni kunci kanggo nggayuh tujuan pengalaman pelanggan, nanging kanthi sukses ngevaluasi kasebut mbutuhake solusi spesialis.
Teknologi analisis teks nyedhiyakake teknik otomatis kanggo nganalisa lan nampilake data teks sing ora terstruktur kanggo ukuran kualitatif. Coba nampa informasi sing bisa ditindakake saka saben media sosial kirim, email, pesen chatting, ngetokake tiket, lan survey.
Analisis teks ngidini perusahaan sampeyan nemokake luwih akeh babagan apa sing diomongake, dipikir, lan dirasakake pelanggan nalika sesambungan karo barang lan layanan sampeyan.
Ing kirim iki, kita bakal nliti analisis teks, cara kerjane, beda antarane analisis teks lan pertambangan teks, uga keuntungan, kasus panggunaan, tantangan, lan liya-liyane.
Dadi, apa analisis teks?
Analisis teks minangka cara kanggo entuk makna saka data sing ora terstruktur, kayata komunikasi lan teks sing ditulis, kanggo ngukur faktor kayata umpan balik pangguna, panemu konsumen, peringkat produk, lan metrik liyane.
Iki minangka cara kanggo ngowahi akeh data sing ora terstruktur dadi barang sing bisa ditliti, kanthi tembung liya.
Nalika nganalisa artikel, tweet, kiriman media sosial, review, komentar, lan jinis tulisan liyane, akeh perusahaan nggunakake analisis teks kanggo ngetrapake teknik lan algoritma pembelajaran mesin kanggo ngekstrak makna lan ngumpulake informasi.
Jinis Analisis Teks
Ora kabeh analytics teks digawe padha. Analisis teks, kaya wilayah analisis bisnis sing luwih jembar, bisa dipérang dadi sawetara wilayah adhedhasar fungsi lan asil. Teknik analisis teks biasane diklasifikasikake dadi telung klompok:
Analytics Deskriptif
Tata cara analisis teks ing wilayah iki dadi pusat babagan laporan. Data dijupuk saka teks sing ora terstruktur, diwenehi wujud logis, lan ditliti kanggo tren. Topik lan tema dhasar bisa disambungake kanggo menehi tampilan sing luwih jelas babagan swasana ati pangguna, pola blanja, lan liya-liyane.
Prediksi Analytics
Analytics ramalan fokus ing proyeksi kedadeyan ing mangsa ngarep. Materi sing ora terstruktur dijupuk lan dianalisis ing analisis teks prediktif kanthi asil pungkasan iki.
Wangun analytics iki mbantu perusahaan ngasilake proyeksi sing akurat kanggo manajemen inventaris, prilaku tuku, lan uga nyegah risiko.
Nggunakake tiket dhukungan pelanggan sing mbukak kanggo ngenali jumlah karyawan sing paling optimal kanggo njaga telpon kanggo jinis pitulung khusus minangka conto penerapan analytics prediktif ing lingkungan pusat kontak.
Analytics Resep
Analisis teks bisa uga preskriptif kanthi mbantu ngembangake rencana serep kanggo kedadeyan tartamtu ing mangsa ngarep. Pendekatan analytics iki nggunakake analytics prediktif kanggo menehi informasi luwih apik.
Amarga ana gunane analitik jinis iki, manawa teks utawa liya-liyane, iki asring disenengi para eksekutif perusahaan sing nyoba nambah pangsa pasar merek.
Analisis teks Vs Teks pertambangan
Kanggo ngerteni analisis teks kanthi bener, sampeyan uga kudu ngerti babagan pertambangan teks lan pangolahan basa alami. Penambangan teks njupuk informasi saka data sing ora terstruktur sing akeh banget.
Tanpa teknik iki, sampeyan kudu nampilake input teks kanthi manual lan nemtokake manawa kualitase dhuwur. Sawise data iki wis diekstrak dadi data terstruktur, bisa dievaluasi kanggo nemokake wawasan sing penting.
Analisis teks bisa ngasilake laporan, nyorot tren sing menarik, lan menehi perusahaan alat anyar kanggo nggawe keputusan sing didorong data.
Cara pangolahan basa alami akeh digunakake ing pertambangan teks lan analisis teks. Iku jinis Kacerdhasan gawéyan bisa ngowahi basa manungsa dadi format sing bisa diwaca komputer.
Pangguna pungkasan ora perlu ngerti tembung kunci utawa sintaks tartamtu supaya komputer ing sisih liya bisa napsirake panjaluke. Nanging, pangolahan basa alam njupuk alih.
Teknologi iki nggunakake model kanggo sinau saka data sing diwenehake. Akurasi lan relevansi wawasane tuwuh kanthi wektu, yaiku wujud saka learning machine proses.
Kepiye cara analisis teks?
Metode analisis teks diwiwiti kanthi nglumpukake data teks sing akeh banget. Gumantung saka ambane proyek lan sumber daya sing kasedhiya, sampeyan bisa njupuk saka komentar media sosial, konten situs web, buku, survey sing diatur, umpan balik, utawa cathetan telpon.
Sampeyan bisa nggarap siji koleksi data utawa mriksa akeh sumber daya sing dikumpulake. Sistem analisis teks uga bisa nyakup alat pertambangan teks sing ngidini kanggo miwiti ngurutake data iki.
Ing kahanan tartamtu, sampeyan bisa nggabungake rong cara utawa luwih kanggo njupuk set data sing diekstrak sing dibutuhake kanggo nemokake informasi sing cocog. Mbusak frasa, menehi tandha teks, lan ngatur basa iku kabeh conto saka apa sing kedadeyan ing tahap proses iki.
Kapabilitas pangolahan basa alami piranti lunak bisa ngganti data kanthi macem-macem cara, kayata menehi label, ngelompokake, lan nggolongake. Tahap ing ngisor iki kanggo alat analisis teks bisa ditindakake nalika proses dhasar lan tingkat rendah wis rampung.
Teknik iki asring digunakake kanggo nindakake analisis sentimen ing kumpulan data. Platform kasebut bisa nemtokake tingkat kepuasan klien, subyek sing disenengi, lan umpan balik sing signifikan babagan pengalaman pelanggan. Kanggo mesthekake pesen sing bener sing ana ing njero teks, analisis gramatika lan konteks sekitar.
Bisnis sampeyan bisa nggunakake analytics teks kanggo mine set data gedhe sing ora bisa ditaksir kanthi manual kanggo data riset sing migunani.
Informasi iki bisa digunakake kanggo nuntun pangembangan produk, alokasi anggaran, praktik layanan pelanggan, inisiatif pemasaran, lan sawetara fungsi liyane.
Sampeyan mung kudu melu ing wiwitan kanggo ngembangake model pembelajaran lan nyedhiyakake sistem karo sumber data, banjur ing pungkasan njlèntrèhaké cara analisis teks nangani data amarga mayoritas proses iki otomatis.
Teknik analisis teks
Pengelompokan Tembung
Koleksi tembung asring bisa menehi wawasan luwih saka siji frase. Contone, yen sampeyan nggabungake frasa "biaya," "larang," lan "saben wulan," sampeyan bisa uga nganggep manawa akeh klien percaya yen biaya saben wulan kanggo salah sawijining produk utawa layanan sampeyan larang banget. Nanging, sampeyan bisa tansah ndeleng komentar individu kanggo ndeleng luwih cedhak.
Tembung Frekuensi
Iki minangka analisis teks sing paling dhasar, ing ngendi subyek (contone, rega, layanan, akun, lsp.) dihitung lan dirating gumantung saka frekuensi sing dirujuk. Iki mbantu kanthi cepet nemokake tema lan kesulitan sing kerep muncul ing antarane pengunjung.
Analisis sentimen
Analisis sentimen minangka cara sing digunakake ing Natural Language Processing (NLP) sing ngidini pangguna ngevaluasi keseriusan umpan balik adhedhasar panggunaan istilah sing positif, negatif, lan netral uga sentimen sing ana gandhengane karo frasa sing asring digunakake.
Saiki sampeyan ngerti frekuensi lan panglompokan frasa tartamtu amarga strategi sadurunge, nanging apa umpan balik iki apik, ora apik, utawa netral?
Entuk wawasan babagan sentimen ora dadi masalah yen sampeyan duwe instrumen sing bener amarga, untunge kanggo sampeyan, para konsumen sampeyan cenderung nuduhake pendapat babagan masalah sing digatekake.
Klasifikasi teks
Iki minangka teknologi NLP (Natural Language Processing) sing paling mupangati amarga ora mandiri basa. Bisa ngurutake, ngatur, lan mbagi meh kabeh data. Kategorisasi teks ngidini data sing ora terstruktur diwenehi tag utawa kategori sing wis ditemtokake.
Kategorisasi teks nyakup analisis sentimen, modeling topik, basa, lan identifikasi maksud.
Modeling Topik
Pemodelan topik mbantu nggolongake materi adhedhasar tema tartamtu. Pemodelan topik kurang dipersonalisasi lan mbantu nyerna macem-macem teks lan ide abstrak sing kedadeyan maneh. Kategori modeling subyek lan nemtokake persentase utawa jumlah tembung ing saben teks menyang topik tartamtu.
Pengakuan Entitas sing Jeneng
Pengakuan Entitas sing Jeneng mbantu ing identifikasi nomina ing set data. Coba angka sadurunge 'INR' minangka moneter; padha, "Ms." utawa "Pak." utawa "Mbak." ngiring dening siji utawa luwih tembung kapital iku paling kamungkinan jeneng wong.
Masalah utama yaiku, nalika tembung-tembung tartamtu njlèntrèhaké kategori utama kayata lokasi geografis, jeneng, utawa regane dhuwit, liyane ora, sing nyebabake akeh kebingungan.
Wuku
- Mbantu organisasi ngerteni tren pelanggan, kinerja produk, lan kualitas layanan. Iki nyebabake nggawe keputusan sing luwih cepet, informasi bisnis sing luwih apik, produktivitas sing luwih dhuwur, lan irit biaya.
- Mbantu pamrentah lan entitas politik nggawe keputusan kanthi ngerti tren lan sikap ing masyarakat.
- Ngidini para sarjana kanthi cepet nyaring akeh materi sing wis ana, ngekstrak apa sing ana gandhengane karo sinau. Iki nyepetake kemajuan ilmiah.
- Kanthi klasifikasi informasi sing padha, sampeyan bisa nambah sistem rekomendasi konten pangguna.
- Pendekatan analitik teks mbantu ningkatake mesin telusur lan sistem telusur informasi, sing ngasilake luwih cepet pengalaman panganggo.
Gunakake kasus
Analisis Media Sosial
Saliyane minangka sarana kanggo tetep nyambung, media sosial uga wis berkembang dadi platform kanggo branding lan marketing. Pelanggan ngobrol babagan perusahaan favorit lan nuduhake pengalaman ing media sosial.
Nggunakake alat analisis teks kanggo nindakake analisis sentimen ing data media sosial mbantu ngenali perasaan positif lan negatif pangguna marang produk / layanan, uga pengaruh lan hubungan perusahaan karo konsumen.
Salajengipun, analisis media sosial bisa mbantu perusahaan nggawe kapercayan karo para pelanggan.
Sales & Marketing
Prospecting minangka ngipi elek paling ala salesperson. Tim sales nggawe kabeh upaya kanggo nambah dodolan lan kinerja. Alat analitik teks ngotomatisasi tugas manual iki nalika menehi wawasan penting lan relevan kanggo nurture marketing.
Chatbots digunakake kanggo nanggapi pitakon konsumen ing wektu nyata. Nganalisa data iki mbantu staf dodolan kanggo prédhiksi kasempatan konsumen tuku produk, nindakake target marketing lan iklan, lan nggawe dandan produk.
Business Intelligence
Bisnis bisa nggunakake analisis data kanggo nemtokake "apa sing kedadeyan?" nanging perjuangan kanggo nemtokake "kenapa iki kedadeyan?"
Aplikasi analisis teks mbantu organisasi ngekstrak konteks saka data numerik lan alasan kenapa skenario wis kedadeyan, kedadeyan utawa bisa kedadeyan ing mangsa ngarep..
Contone, macem-macem perkara mengaruhi kinerja dodolan. Nalika analisis data nyedhiyakake angka numerik, pendekatan analisis teks bisa mbantu nemtokake kenapa ana pangurangan utawa lonjakan kinerja.
kesimpulan
Analisis teks ngidini bisnis ngenali informasi sing migunani saka macem-macem sumber data, saka panjalukan layanan pelanggan nganti interaksi media sosial.
Analisis teks bisa nemokake pola, tren, lan wawasan sing bisa ditindakake kanthi nggabungake asil analisis teks lan nggunakake alat intelijen bisnis kanggo ngowahi statistik dadi laporan lan visualisasi sing gampang dimangerteni.
Sawise ngevaluasi komentar pelanggan utawa mriksa isi panjalukan dhukungan pelanggan nganggo alat analisis teks, sampeyan bisa nggunakake analisis teks kanggo mbantu sampeyan nemokake kemungkinan perbaikan lan nyetel produk utawa layanan sampeyan miturut syarat lan pangarepan klien.
Ninggalake a Reply