Мазмұны[Жасыру][Көрсету]
Сіздің компанияңыз клиенттерден, тұтынушылардан, жұмысшылардан, жеткізушілерден және басқалардан алынған мәліметтерді қамтитын бірнеше деректер көздеріне қол жеткізе алады. Бұл құрылымдалмаған деректер тұтынушы тәжірибесінің мақсаттарына жету кілтін сақтайды, бірақ оны сәтті бағалау арнайы шешімдерді қажет етеді.
Мәтіндік аналитика технологиясы сапалы өлшемдер үшін құрылымдалмаған мәтіндік деректерді талдау және көрсету үшін автоматтандырылған әдістемені ұсынады. Әрқайсысынан әрекет етуге болатын ақпаратты алуды қарастырыңыз әлеуметтік медиа хабарлама, электрондық пошта, чат хабары, билет беру және сауалнама.
Мәтіндік аналитика компанияңызға тұтынушылардың тауарларыңыз бен қызметтеріңізбен өзара әрекеттесу кезінде не айтатыны, не ойлайтыны және сезінуі туралы көбірек білуге мүмкіндік береді.
Бұл постта біз мәтіндік аналитиканы, оның қалай жұмыс істейтінін, мәтіндік аналитика мен мәтінді өңдеудің арасындағы айырмашылықтарды, сондай-ақ оның артықшылықтарын, пайдалану жағдайларын, қиындықтарды және т.б. қарастырамыз.
Сонымен, мәтіндік талдау дегеніміз не?
Мәтіндік аналитика — пайдаланушы пікірі, тұтынушы пікірлері, өнім рейтингтері және басқа көрсеткіштер сияқты факторларды өлшеу үшін жазбаша байланыстар және мәтін сияқты құрылымдалмаған деректерден мағына шығару әдісі.
Бұл көптеген құрылымдалмаған деректерді зерттеуге болатын нәрсеге түрлендіру әдісі, басқаша айтқанда.
Мақалаларды, твиттерді, әлеуметтік желілердегі жазбаларды, шолуларды, түсініктемелерді және жазудың басқа түрлерін талдау кезінде көптеген фирмалар мағынаны шығару және ақпаратты жинау үшін машиналық оқыту әдістері мен алгоритмдерін қолдану үшін мәтіндік талдауды пайдаланады.
Мәтіндік талдаудың түрлері
Барлық мәтіндік талдаулар бірдей жасалмайды. Мәтіндік аналитика бизнес-аналитиканың кең саласы сияқты функция мен нәтижелерге байланысты бірнеше салаға бөлінуі мүмкін. Мәтіндік талдау әдістері әдетте үш топқа жіктеледі:
Сипаттамалық талдау
Бұл аймақтағы мәтіндік аналитикалық процедуралар есеп беруге негізделген. Деректер құрылымдалмаған мәтіннен, берілген логикалық пішіннен алынады және трендтерге тексеріледі. Уақыт өте келе пайдаланушының жалпы көңіл-күйін, сатып алу үлгілерін және т.б. айқынырақ көрінісін ұсыну үшін тақырыптар мен негізгі тақырыптарды бір-бірімен байланыстыруға болады.
Болжамдық талдау
Болжамды аналитика болашақ оқиғаларды болжауға назар аударады. Құрылымы жоқ материал осы соңғы нәтижені ескере отырып болжамды мәтіндік аналитикада алынады және талданады.
Аналитиканың бұл түрі фирмаларға тауарлық-материалдық қорларды басқару, сатып алу тәртібі және тіпті тәуекелді болдырмау үшін дәл болжамдар жасауға көмектеседі.
Белгілі бір мамандандырылған көмек түріне шақыру бойынша қызмет көрсету үшін қызметкерлердің оңтайлы санын анықтау үшін ашық тұтынушыларға қолдау көрсету билеттерін пайдалану байланыс орталығының ортасында болжамды талдауды қолдану мүмкіндігінің мысалы болып табылады.
Рецептикалық талдау
Мәтіндік аналитика нақты болашақ оқиғалардың сақтық көшірме жоспарын әзірлеуге көмектесу арқылы да нұсқаушы болуы мүмкін. Аналитикалық тәсілдің бұл түрі бағалауларды жақсырақ ақпараттандыру үшін болжамды талдауды пайдаланады.
Аналитиканың бұл түрінің пайдалылығына байланысты, мәтін немесе басқаша, ол өз брендінің нарықтағы үлесін арттыруға тырысатын компания басшылары арасында жиі ұнайды.
Мәтіндік талдау Vs Мәтінді өңдеу
Мәтіндік аналитиканы шынымен түсіну үшін мәтінді өңдеу және табиғи тілді өңдеумен де таныс болуыңыз керек. Мәтінді өңдеу құрылымданбаған деректердің үлкен көлемінен ақпаратты шығарады.
Бұл әдіс болмаса, мәтіндік енгізулерді қолмен экрандауға және олардың сапасы жоғары екенін анықтауға тура келеді. Бұл деректер құрылымдық деректерге шығарылғаннан кейін оны құнды түсініктерді ашу үшін бағалауға болады.
Мәтіндік аналитика есептерді жасай алады, қызықты трендтерді белгілей алады және компанияларға деректерге негізделген шешімдер қабылдау үшін жаңа құралдарды бере алады.
Табиғи тілді өңдеу әдістері мәтінді өңдеуде және мәтіндік аналитикада кеңінен қолданылады. Бұл бір түрі жасанды интеллект адам тілін компьютер оқитын форматқа түрлендіруге қабілетті.
Екінші жағындағы компьютер олардың сұрауын түсіндіруі үшін соңғы пайдаланушыдан белгілі бір кілт сөздерді немесе синтаксисті білу талап етілмейді. Оның орнына табиғи тілді өңдеуді алады.
Бұл технология оған берілген деректерден үйрену үшін үлгіні пайдаланады. Оның түсініктерінің дәлдігі мен өзектілігі уақыт өте келе өседі, бұл оның бір түрі болып табылады машина оқыту процесс.
Мәтіндік талдау қалай жұмыс істейді?
Мәтіндік талдау әдісі мәтіндік деректердің орасан зор көлемін жинаудан басталады. Жобаңыздың кеңдігіне және қол жетімді ресурстарға байланысты сіз әлеуметтік медиа пікірлерінен, веб-сайт мазмұнынан, кітаптардан, ұйымдастырылған сауалнамалардан, кері байланыс немесе телефон жазбаларынан тарта аласыз.
Деректер жиынтығымен жұмыс істеуге немесе көптеген жинақталған ресурстарды тексеруге болады. Мәтіндік талдау жүйесі сонымен қатар осы деректерді сұрыптауды бастауға мүмкіндік беретін мәтінді өңдеу құралдарын қамтуы мүмкін.
Белгілі бір жағдайларда тиісті ақпаратты табу үшін қажетті алынған деректер жиынын алу үшін екі немесе одан да көп әдістерді біріктіре аласыз. Фразаны бөлшектеу, мәтінді лексемалау және тілді теңшеу - бұл процестің осы кезеңінде болатын нәрселердің мысалдары.
Бағдарламалық құралдың табиғи тілді өңдеу мүмкіндігі деректерді таңбалау, топтау және санаттау сияқты әртүрлі жолдармен өзгерте алады. Негізгі, төмен деңгейлі өңдеу аяқталған кезде мәтіндік талдау құралының келесі кезеңін алуға болады.
Бұл әдісті орындау үшін жиі қолданылады көңіл-күйді талдау деректер топтамасында. Платформа клиенттің қанағаттану деңгейін, олар ынталы тақырыптарды және тұтынушы тәжірибесі туралы маңызды кері байланысты анықтай алады. Мәтіннің ішіндегі шынайы хабарды анықтау үшін ол грамматиканы және қоршаған контекстті талдайды.
Сіздің бизнесіңіз пайдалы зерттеу деректерін қолмен бағалау мүмкін емес үлкен деректер жиынын өндіру үшін мәтіндік талдауды пайдалана алады.
Бұл ақпаратты өнімді әзірлеуді, бюджетті бөлуді, тұтынушыларға қызмет көрсету тәжірибесін, маркетингтік бастамаларды және бірқатар басқа функцияларды басқару үшін пайдалануға болады.
Сізге оқу үлгілерін әзірлеу және жүйені деректер көздерімен қамтамасыз ету үшін басында айналысу керек, содан кейін мәтіндік аналитика деректерді қалай өңдегенін сипаттау керек, себебі бұл процестің көпшілігі автоматтандырылған.
Мәтінді талдау әдістері
Сөздерді топтастыру
Сөздер жинағы көбінесе бір сөз тіркесіне қарағанда көбірек түсінік бере алады. Мысалы, «шығындар», «қымбат» және «ай сайынғы» тіркестерін біріктірсеңіз, көптеген клиенттер сіздің өнімдеріңіздің немесе қызметтеріңіздің біріне ай сайынғы шығындар тым қымбат деп санайды. Дегенмен, жақынырақ қарау үшін жеке пікірлерді әрқашан көре аласыз.
Сөз жиілігі
Бұл ең негізгі мәтіндік талдау, мұнда тақырыптар (мысалы, баға белгілеу, қызмет, тіркелгі және т.б.) олардың сілтеу жиілігіне байланысты есептеліп, дәрежеленеді. Бұл келушілер арасында жиі кездесетін тақырыптар мен қиындықтарды жылдам табуға көмектеседі.
Сезім талдауы
Сезім аналитикасы – табиғи тілді өңдеуде (NLP) қолданылатын әдіс, ол пайдаланушыларға оң, теріс және бейтарап терминдерді, сондай-ақ жиі қолданылатын фразалармен байланысты көңіл-күйді пайдалану негізінде кері байланыстың маңыздылығын бағалауға мүмкіндік береді.
Алдыңғы стратегиялардың арқасында сіз белгілі бір сөз тіркестерінің жиілігі мен топтастырылуын енді түсіндіңіз, бірақ бұл кері байланыс қолайлы ма, қолайсыз ба немесе бейтарап па?
Егер сізде дұрыс құрал болса, көңіл-күйді түсіну қиындық тудырмауы керек, өйткені сіздің бақытыңызға орай, тұтынушыларыңыз өздерін қызықтыратын мәселелер бойынша өз пікірлерімен бөлісуге бейім.
Мәтіннің классификациясы
Бұл ең тиімді NLP (табиғи тілді өңдеу) технологиясы, өйткені ол тілден тәуелсіз. Ол кез келген дерлік деректерді сұрыптай, реттей және сегменттей алады. Мәтінді санаттау құрылымдалмаған деректерге алдын ала анықталған тегтерді немесе санаттарды тағайындауға мүмкіндік береді.
Мәтінді санаттау сезімді талдауды, тақырыпты модельдеуді, тілді және ниетті анықтауды қамтиды.
Тақырыпты модельдеу
Тақырыпты модельдеу белгілі бір тақырыптарға негізделген материалдарды санаттауға көмектеседі. Тақырыпты модельдеу азырақ жекелендірілген және әртүрлі мәтіндер мен дерексіз қайталанатын идеяларды қорытуға көмектеседі. Пәнді модельдеу категорияларын бөліп, белгілі бір тақырыпқа әрбір мәтіндегі сөздердің пайызын немесе санын тағайындайды.
Субъектіні тану деп аталды
Субъектіні тану деп аталды деректер жиынындағы зат есімдерді анықтауға көмектеседі. «INR» алдында тұрған сандарды ақшалай деп санаңыз; сол сияқты, «ханым». немесе «Мистер» немесе «ханым» бір немесе бірнеше бас сөзден кейін адамның аты болуы мүмкін.
Негізгі мәселе мынада, белгілі бір зат есімдер географиялық орын, атау немесе ақшалай құндылық сияқты негізгі санаттарды сипаттаса, басқалары жоқ, бұл көптеген шатасуларды тудырады.
артықшылықтары
- Ұйымдарға тұтынушылардың үрдістерін, өнім өнімділігін және қызмет көрсету сапасын түсінуге көмектесу. Бұл тезірек шешім қабылдауға, бизнес туралы ақпаратты жақсартуға, жоғары өнімділікке және шығындарды үнемдеуге әкеледі.
- Қоғамдағы кең тенденциялар мен көзқарастарды білу арқылы үкіметтер мен саяси құрылымдарға шешім қабылдауға көмектеседі.
- Ғалымдарға бұрыннан бар материалдың үлкен көлемін жылдам електен өткізуге, олардың зерттеуіне сәйкес нәрсені шығаруға мүмкіндік береді. Бұл ғылыми прогресті жылдамдатады.
- Ұқсас ақпаратты жіктеу арқылы пайдаланушы мазмұнын ұсыну жүйелерін жақсартуға болады.
- Мәтіндік аналитикалық тәсілдер іздеу жүйелері мен ақпаратты іздеу жүйелерін жақсартуға көмектеседі, нәтижесінде жылдамырақ болады. пайдаланушы тәжірибесі.
Жағдайларды пайдаланыңыз
Әлеуметтік медианы талдау
Әлеуметтік медиа байланыста болу құралы болумен қатар, брендинг пен маркетинг платформасына айналды. Клиенттер өздерінің сүйікті компаниялары туралы әңгімелесіп, әлеуметтік желілерде тәжірибелерімен бөліседі.
Әлеуметтік медиа деректерінде көңіл-күйді талдау үшін мәтіндік аналитика құралдарын пайдалану пайдаланушылардың өнімдерге/қызметтерге деген оң және теріс сезімдерін, сондай-ақ компаниялардың тұтынушыларымен әсері мен қарым-қатынастарын анықтауға көмектеседі.
Сонымен қатар, әлеуметтік медианы талдау компанияларға өз тұтынушыларымен сенім орнатуға көмектеседі.
Сату және маркетинг
Іздеу - сатушының ең қорқынышты арманы. Сату топтары сатылымдар мен өнімділікті арттыру үшін барлық әрекеттерді жасайды. Мәтіндік талдау құралдары маркетингті дамыту үшін маңызды және маңызды түсініктер бере отырып, осы қол жұмысын автоматтандырады.
Чатботтар нақты уақытта тұтынушылардың сұрауларына жауап беру үшін қолданылады. Бұл деректерді талдау сату қызметкерлеріне тұтынушының өнімді сатып алу мүмкіндігін болжауға, мақсатты маркетинг пен жарнаманы жүргізуге және өнімді жақсартуға көмектеседі.
Business Intelligence
Кәсіпорындар «не болып жатқанын» анықтау үшін деректерді талдауды пайдалана алады. бірақ «бұл неліктен болып жатыр?» Деп анықтауға тырысады.
Мәтіндік аналитикалық қолданбалар ұйымдарға сандық деректерден мәтінмәнді шығаруға және сценарийдің неліктен орын алғанын, орын алғанын немесе болашақта болуы мүмкін екенін дәлелдеуге көмектеседі..
Мысалы, әртүрлі заттар сату өнімділігіне әсер етеді. Деректерді талдау сандық сандарды қамтамасыз еткенімен, мәтіндік талдау тәсілдері өнімділіктің неліктен төмендегенін немесе жоғарылағанын анықтауға көмектеседі.
қорытынды
Мәтіндік аналитика бизнеске тұтынушыларға қызмет көрсету сұрауларынан әлеуметтік медиа өзара әрекеттесуге дейінгі деректер көздерінің кең ауқымынан пайдалы ақпаратты анықтауға мүмкіндік береді.
Мәтіндік талдау мәтінді талдау нәтижелерін біріктіру және статистиканы түсінуге оңай есептер мен визуализацияға түрлендіру үшін іскерлік сараптау құралдарын қолдану арқылы үлгілерді, трендтерді және әрекет ететін түсініктерді таба алады.
Тұтынушылардың пікірлерін бағалағаннан кейін немесе мәтіндік талдау құралдарының көмегімен тұтынушыларға қолдау көрсету сұрауларының мазмұнын қарап шыққаннан кейін, жақсарту мүмкіндіктерін ашуға және өніміңізді немесе қызметіңізді клиенттің талаптары мен күтулеріне сәйкес реттеуге көмектесу үшін мәтіндік талдауды пайдалануға болады.
пікір қалдыру