ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ບໍລິສັດຂອງທ່ານມີການເຂົ້າເຖິງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນຈາກລູກຄ້າ, ຜູ້ບໍລິໂພກ, ຄົນງານ, ຜູ້ຂາຍ, ແລະອື່ນໆ. ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງນີ້ຖືເປັນກຸນແຈເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍປະສົບການຂອງລູກຄ້າຂອງທ່ານ, ແຕ່ການປະເມີນສົບຜົນສໍາເລັດມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີການແກ້ໄຂຜູ້ຊ່ຽວຊານ.
ເທກໂນໂລຍີການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມນໍາສະເຫນີເຕັກນິກອັດຕະໂນມັດສໍາລັບການວິເຄາະແລະການສະແດງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງສໍາລັບມາດຕະການທີ່ມີຄຸນນະພາບ. ພິຈາລະນາໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນການປະຕິບັດຈາກທຸກໆ ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ ປະກາດ, ອີເມວ, ຂໍ້ຄວາມສົນທະນາ, ອອກປີ້, ແລະການສໍາຫຼວດ.
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຂອງທ່ານສາມາດຄົ້ນພົບເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ລູກຄ້າກໍາລັງເວົ້າ, ຄິດ, ແລະຄວາມຮູ້ສຶກໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາພົວພັນກັບສິນຄ້າແລະການບໍລິການຂອງທ່ານ.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຢ່າງໃກ້ຊິດ, ວິທີການເຮັດວຽກ, ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນ, ກໍລະນີການນໍາໃຊ້, ສິ່ງທ້າທາຍ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ດັ່ງນັ້ນ, ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມແມ່ນຫຍັງ?
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມແມ່ນວິທີການທີ່ມີຄວາມຫມາຍຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ເຊັ່ນ: ການສື່ສານລາຍລັກອັກສອນແລະຂໍ້ຄວາມ, ເພື່ອວັດແທກປັດໄຈຕ່າງໆເຊັ່ນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຜູ້ໃຊ້, ຄວາມຄິດເຫັນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ການຈັດອັນດັບຜະລິດຕະພັນແລະຕົວຊີ້ບອກອື່ນໆ.
ມັນເປັນວິທີການປ່ຽນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຫຼາຍເຂົ້າໄປໃນສິ່ງທີ່ສາມາດສຶກສາໄດ້, ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ.
ໃນເວລາທີ່ການວິເຄາະບົດຄວາມ, tweets, ຂໍ້ຄວາມສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ການທົບທວນຄືນ, ຄໍາເຫັນ, ແລະປະເພດອື່ນໆຂອງການຂຽນ, ບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍຈ້າງການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເພື່ອນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອສະກັດຄວາມຫມາຍແລະເກັບກໍາຂໍ້ມູນ.
ປະເພດຂອງການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ
ບໍ່ແມ່ນການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທັງໝົດຖືກສ້າງຂື້ນເທົ່າກັນ. ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, ເຊັ່ນດຽວກັບພື້ນທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງການວິເຄາະທຸລະກິດ, ສາມາດແບ່ງອອກເປັນຫຼາຍຂົງເຂດໂດຍອີງໃສ່ຫນ້າທີ່ແລະຜົນໄດ້ຮັບ. ເຕັກນິກການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມປົກກະຕິແລ້ວຖືກຈັດເປັນສາມກຸ່ມ:
ລາຍລະອຽດການວິເຄາະ
ຂັ້ນຕອນການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຢູ່ໃນພື້ນທີ່ນີ້ສູນກາງກ່ຽວກັບການລາຍງານ. ຂໍ້ມູນແມ່ນເອົາມາຈາກຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ຮູບແບບທີ່ມີເຫດຜົນ, ແລະກວດສອບແນວໂນ້ມ. ຫົວຂໍ້ແລະຫົວຂໍ້ພື້ນຖານສາມາດເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັນໄດ້ເພື່ອສະເຫນີທັດສະນະທີ່ຊັດເຈນກວ່າກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຜູ້ໃຊ້ໂດຍລວມ, ຮູບແບບການຊື້ເຄື່ອງ, ແລະອື່ນໆອີກໃນໄລຍະເວລາ.
ການວິເຄາະການຄາດເດົາ
ການວິເຄາະຄາດຄະເນ ສຸມໃສ່ການຄາດຄະເນການເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ. ວັດສະດຸທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຖືກຈັບແລະວິເຄາະໃນການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ຄາດເດົາດ້ວຍຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍນີ້ຢູ່ໃນໃຈ.
ຮູບແບບການວິເຄາະນີ້ຊ່ວຍບໍລິສັດໃນການຜະລິດການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ, ພຶດຕິກໍາການຊື້, ແລະແມ້ກະທັ້ງການຫຼີກເວັ້ນຄວາມສ່ຽງ.
ການນໍາໃຊ້ປີ້ສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າແບບເປີດເພື່ອກໍານົດຈໍານວນພະນັກງານທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອຮັກສາການໂທຫາການຊ່ວຍເຫຼືອສະເພາະບາງປະເພດແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງການປະຕິບັດການວິເຄາະຄາດຄະເນໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງສູນຕິດຕໍ່.
ບົດວິເຄາະທີ່ ກຳ ນົດໄວ້
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຍັງສາມາດຖືກສັ່ງໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການພັດທະນາແຜນການສໍາຮອງສໍາລັບການປະກົດຕົວໃນອະນາຄົດໂດຍສະເພາະ. ການຈັດລຽງຂອງວິທີການວິເຄາະນີ້ໃຊ້ການວິເຄາະການຄາດເດົາເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນການປະເມີນຜົນດີຂຶ້ນ.
ເນື່ອງຈາກວ່າມີປະໂຍດຂອງການວິເຄາະປະເພດນີ້, ບໍ່ວ່າຈະເປັນຂໍ້ຄວາມຫຼືທາງອື່ນ, ມັນມັກຈະເປັນທີ່ນິຍົມໃນບັນດາຜູ້ບໍລິຫານບໍລິສັດທີ່ພະຍາຍາມເສີມຂະຫຍາຍສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດຂອງຍີ່ຫໍ້ຂອງພວກເຂົາ.
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ Vs ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມ
ເພື່ອເຂົ້າໃຈການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຢ່າງແທ້ຈິງ, ທ່ານຍັງຕ້ອງຄຸ້ນເຄີຍກັບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມສະກັດຂໍ້ມູນຈາກຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ຖ້າບໍ່ມີເຕັກນິກນີ້, ທ່ານ ຈຳ ເປັນຕ້ອງກວດເບິ່ງວັດສະດຸປ້ອນຂໍ້ຄວາມດ້ວຍຕົນເອງແລະ ກຳ ນົດວ່າພວກມັນມີຄຸນນະພາບສູງຫຼືບໍ່. ເມື່ອຂໍ້ມູນນີ້ໄດ້ຖືກສະກັດເຂົ້າໄປໃນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ມັນສາມາດຖືກປະເມີນເພື່ອເປີດເຜີຍຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າ.
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມສາມາດສ້າງບົດລາຍງານ, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນແນວໂນ້ມທີ່ຫນ້າສົນໃຈ, ແລະໃຫ້ບໍລິສັດທີ່ມີເຄື່ອງມືໃຫມ່ໃນການຕັດສິນໃຈຂໍ້ມູນ.
ວິທີການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມແລະການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ. ມັນເປັນປະເພດຂອງ ປັນຍາປະດິດ ສາມາດປ່ຽນພາສາຂອງມະນຸດໃຫ້ເປັນຮູບແບບທີ່ສາມາດອ່ານໄດ້ໃນຄອມພິວເຕີ.
ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ຄໍາສໍາຄັນຫຼື syntax ບາງຢ່າງເພື່ອໃຫ້ຄອມພິວເຕີໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງຕີຄວາມຫມາຍຄໍາຮ້ອງຂໍຂອງພວກເຂົາ. ແທນທີ່ຈະ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າ.
ເທກໂນໂລຍີນີ້ໃຊ້ຕົວແບບເພື່ອຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ສະຫນອງໃຫ້ມັນ. ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງມັນເຕີບໂຕຂຶ້ນກັບເວລາ, ເຊິ່ງເປັນຮູບແບບຂອງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຂະບວນການ.
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເຮັດວຽກແນວໃດ?
ວິທີການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການລວບລວມຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ອີງຕາມຄວາມກວ້າງຂອງໂຄງການຂອງທ່ານແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຢູ່, ທ່ານສາມາດແຕ້ມຈາກຄໍາຄິດຄໍາເຫັນກ່ຽວກັບສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ເນື້ອຫາເວັບໄຊທ໌, ປຶ້ມ, ການສໍາຫຼວດທີ່ມີການຈັດຕັ້ງ, ຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນ, ຫຼືບັນທຶກໂທລະສັບ.
ທ່ານສາມາດເຮັດວຽກກັບການເກັບກໍາຂໍ້ມູນດຽວຫຼືກວດເບິ່ງຊັບພະຍາກອນລວມຈໍານວນຫລາຍ. ລະບົບການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຍັງສາມາດລວມເອົາເຄື່ອງມືຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມັນເລີ່ມຕົ້ນການຈັດລຽງຂໍ້ມູນນີ້.
ໃນບາງສະຖານະການ, ທ່ານອາດຈະສົມທົບສອງວິທີຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະກັດອອກທີ່ຕ້ອງການເພື່ອຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ການທໍາລາຍປະໂຫຍກ, ການອອກສຽງຂໍ້ຄວາມ, ແລະການປັບແຕ່ງພາສາແມ່ນຕົວຢ່າງທັງຫມົດຂອງສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນໃນຂັ້ນຕອນຂອງຂະບວນການນີ້.
ຄວາມສາມາດປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດຂອງຊອບແວສາມາດປ່ຽນຂໍ້ມູນໄດ້ໃນຫຼາຍວິທີເຊັ່ນ: ການຕິດສະຫຼາກ, ການຈັດກຸ່ມ ແລະການຈັດໝວດໝູ່. ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປນີ້ສໍາລັບເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມສາມາດປະຕິບັດໄດ້ເມື່ອການປຸງແຕ່ງຂັ້ນພື້ນຖານ, ລະດັບຕ່ໍາແມ່ນສໍາເລັດ.
ເຕັກນິກນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆເພື່ອເຮັດ ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ ຢູ່ໃນຊຸດຂອງຂໍ້ມູນ. ເວທີສາມາດກໍານົດລະດັບຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ, ຫົວຂໍ້ທີ່ເຂົາເຈົ້າມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນກ່ຽວກັບ, ແລະຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບປະສົບການຂອງລູກຄ້າ. ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ຄວາມທີ່ແທ້ຈິງທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ຄວາມ, ມັນວິເຄາະໄວຍາກອນແລະສະພາບການອ້ອມຂ້າງ.
ທຸລະກິດຂອງທ່ານສາມາດໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເພື່ອຂຸດຄົ້ນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະປະເມີນດ້ວຍຕົນເອງສໍາລັບຂໍ້ມູນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.
ຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອນໍາພາການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ, ການຈັດສັນງົບປະມານ, ການປະຕິບັດການບໍລິການລູກຄ້າ, ການລິເລີ່ມການຕະຫຼາດ, ແລະຫນ້າທີ່ອື່ນໆຈໍານວນຫນຶ່ງ.
ທ່ານພຽງແຕ່ຕ້ອງການມີສ່ວນຮ່ວມໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອພັດທະນາຮູບແບບການຮຽນຮູ້ແລະສະຫນອງລະບົບທີ່ມີແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນໃນຕອນທ້າຍອະທິບາຍວິທີການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຈັດການກັບຂໍ້ມູນເພາະວ່າສ່ວນໃຫຍ່ຂອງຂະບວນການນີ້ແມ່ນອັດຕະໂນມັດ.
ເຕັກນິກການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ
ການຈັດກຸ່ມຄໍາ
ການລວບລວມຄໍາສັບມັກຈະສາມາດໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍກວ່າປະໂຫຍກດຽວ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າທ່ານເອົາປະໂຫຍກທີ່ວ່າ "ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ," "ແພງ," ແລະ "ລາຍເດືອນ", ທ່ານອາດຈະສົມເຫດຜົນວ່າລູກຄ້າຫຼາຍຄົນເຊື່ອວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປະຈໍາເດືອນສໍາລັບຜະລິດຕະພັນຫຼືບໍລິການຫນຶ່ງຂອງທ່ານແມ່ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເກີນໄປ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທ່ານສາມາດເບິ່ງຄໍາຄິດເຫັນຂອງແຕ່ລະຄົນເພື່ອເບິ່ງໃກ້ຊິດ.
ຄວາມຖີ່ຂອງຄໍາສັບ
ນີ້ແມ່ນການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຢູ່ໃນພື້ນຖານທີ່ສຸດຂອງຕົນ, ບ່ອນທີ່ຫົວຂໍ້ (ເຊັ່ນ, ລາຄາ, ການບໍລິການ, ບັນຊີ, ແລະອື່ນໆ) ແມ່ນການບັນຊີແລະການຈັດອັນດັບຂຶ້ນກັບຄວາມຖີ່ຂອງການທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກອ້າງອີງ. ນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຊອກຫາຫົວຂໍ້ເລື້ອຍໆເລື້ອຍໆແລະຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ເກີດຂື້ນໃນບັນດາຜູ້ມາຢ້ຽມຢາມຂອງທ່ານ.
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກແມ່ນວິທີການທີ່ໃຊ້ໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປະເມີນຄວາມຮ້າຍແຮງຂອງຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນໂດຍອີງໃສ່ການໃຊ້ຄໍາສັບໃນທາງບວກ, ລົບ, ແລະເປັນກາງເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບປະໂຫຍກທີ່ໃຊ້ເລື້ອຍໆ.
ຕອນນີ້ເຈົ້າເຂົ້າໃຈຄວາມຖີ່ ແລະການຈັດກຸ່ມຂອງປະໂຫຍກໂດຍສະເພາະຍ້ອນກົນລະຍຸດກ່ອນໜ້າ, ແຕ່ຄຳຄິດເຫັນນີ້ເໝາະສົມ, ບໍ່ເອື້ອອຳນວຍ, ຫຼືເປັນກາງບໍ?
ການໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ສຶກບໍ່ຄວນເປັນບັນຫາຖ້າທ່ານມີເຄື່ອງມືທີ່ຖືກຕ້ອງຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ໂຊກດີສໍາລັບທ່ານ, ຜູ້ບໍລິໂພກຂອງທ່ານມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະແບ່ງປັນຄວາມຄິດເຫັນຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບບັນຫາທີ່ພວກເຂົາສົນໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.
ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ
ມັນເປັນເຕັກໂນໂລຊີ NLP (ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ) ໄດ້ປຽບທີ່ສຸດເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນພາສາທີ່ເປັນເອກະລາດ. ມັນສາມາດຈັດຮຽງ, ຈັດລຽງ, ແລະແບ່ງສ່ວນເກືອບທຸກຂໍ້ມູນ. ການຈັດໝວດໝູ່ຂໍ້ຄວາມອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຖືກມອບໝາຍແທັກ ຫຼືໝວດໝູ່ທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ.
ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມກວມເອົາການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້, ພາສາ, ແລະການກໍານົດຄວາມຕັ້ງໃຈ.
ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້
ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ຊ່ວຍໃນການຈັດປະເພດຂອງວັດສະດຸໂດຍອີງໃສ່ຫົວຂໍ້ສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ແມ່ນເປັນສ່ວນບຸກຄົນຫນ້ອຍລົງແລະຊ່ວຍຍ່ອຍບົດເລື່ອງທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະແນວຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ. ການສ້າງແບບຈໍາລອງປະເພດຫົວຂໍ້ແລະກໍານົດອັດຕາສ່ວນຫຼືຈໍານວນຄໍາໃນແຕ່ລະຂໍ້ຄວາມໃຫ້ກັບຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງ.
ຊື່ການຮັບຮູ້ຂອງ ໜ່ວຍ ງານ
ຊື່ການຮັບຮູ້ຂອງ ໜ່ວຍ ງານ ຊ່ວຍໃນການກໍານົດຄໍານາມໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ພິຈາລະນາຕົວເລກທີ່ນຳໜ້າດ້ວຍ 'INR' ເປັນເງິນ; ເຊັ່ນດຽວກັນ, "ນາງ." ຫຼື "ທ່ານ." ຫຼື "ນາງ." ຕິດຕາມມາດ້ວຍໜຶ່ງ ຫຼືຫຼາຍຄຳທີ່ມັກເປັນຊື່ຂອງບຸກຄົນ.
ບັນຫາຕົ້ນຕໍແມ່ນວ່າ, ໃນຂະນະທີ່ບາງຄໍານາມອະທິບາຍປະເພດທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ສະຖານທີ່ຕັ້ງພູມສາດ, ຊື່, ຫຼືມູນຄ່າການເງິນ, ຄົນອື່ນບໍ່ໄດ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສັບສົນຫຼາຍ.
ຜົນປະໂຫຍດ
- ຊ່ວຍເຫຼືອອົງການຈັດຕັ້ງໃນການເຂົ້າໃຈແນວໂນ້ມຂອງລູກຄ້າ, ປະສິດທິພາບຜະລິດຕະພັນ, ແລະຄຸນນະພາບການບໍລິການ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈໄວຂຶ້ນ, ການປັບປຸງຂໍ້ມູນທຸລະກິດ, ຜົນຜະລິດທີ່ສູງຂຶ້ນ, ແລະການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.
- ຊ່ວຍໃຫ້ລັດຖະບານ ແລະ ໜ່ວຍງານທາງດ້ານການເມືອງເຮັດການຕັດສິນໃຈໂດຍການຮູ້ທ່າອ່ຽງ ແລະ ທັດສະນະຄະຕິໃນສັງຄົມຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
- ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກວິຊາການໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ sift ໂດຍຜ່ານຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງອຸປະກອນການກ່ອນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ສະກັດສິ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສຶກສາຂອງເຂົາເຈົ້າ. ນີ້ເລັ່ງຄວາມກ້າວຫນ້າທາງວິທະຍາສາດ.
- ໂດຍການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ທ່ານສາມາດປັບປຸງລະບົບການແນະນໍາເນື້ອຫາຂອງຜູ້ໃຊ້.
- ວິທີການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຊ່ວຍໃນການປັບປຸງເຄື່ອງຈັກຊອກຫາແລະລະບົບການດຶງຂໍ້ມູນ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ໄວຂຶ້ນ. ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້.
ໃຊ້ກໍລະນີ
ການວິເຄາະສື່ສັງຄົມ
ນອກເຫນືອຈາກການເປັນວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຍັງເຫຼືອ, ສື່ມວນຊົນສັງຄົມຍັງໄດ້ພັດທະນາໄປສູ່ເວທີສໍາລັບຍີ່ຫໍ້ແລະການຕະຫຼາດ. ລູກຄ້າສົນທະນາກ່ຽວກັບບໍລິສັດທີ່ເຂົາເຈົ້າມັກແລະແບ່ງປັນປະສົບການຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບສື່ມວນຊົນສັງຄົມ.
ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເພື່ອເຮັດການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນສື່ມວນຊົນສັງຄົມຊ່ວຍກໍານົດຄວາມຮູ້ສຶກໃນທາງບວກແລະທາງລົບຂອງຜູ້ໃຊ້ຕໍ່ຜະລິດຕະພັນ / ບໍລິການ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບອິດທິພົນແລະຄວາມສໍາພັນຂອງບໍລິສັດກັບຜູ້ບໍລິໂພກຂອງພວກເຂົາ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະສື່ມວນຊົນສັງຄົມສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈກັບລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ.
ການຂາຍແລະການຕະຫຼາດ
ການຄາດຫວັງແມ່ນຝັນຮ້າຍທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດຂອງພະນັກງານຂາຍ. ທີມງານຂາຍເຮັດທຸກຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອເພີ່ມຍອດຂາຍແລະປະສິດທິພາບ. ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເຮັດໃຫ້ວຽກງານຄູ່ມືນີ້ອັດຕະໂນມັດໃນຂະນະທີ່ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນແລະກ່ຽວຂ້ອງເພື່ອບໍາລຸງລ້ຽງການຕະຫຼາດ.
Chatbots ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຕອບສະຫນອງການສອບຖາມຂອງຜູ້ບໍລິໂພກໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນນີ້ຊ່ວຍພະນັກງານຂາຍໃນການຄາດຄະເນໂອກາດຂອງຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ຈະຊື້ຜະລິດຕະພັນ, ການຕະຫຼາດເປົ້າຫມາຍແລະການໂຄສະນາ, ແລະປັບປຸງຜະລິດຕະພັນ.
ປັນຍາທຸລະກິດ
ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອກໍານົດ "ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ?" ແຕ່ການຕໍ່ສູ້ເພື່ອກໍານົດ "ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເກີດຂຶ້ນ?"
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຊ່ວຍອົງການຈັດຕັ້ງໃນການສະກັດເອົາເນື້ອໃນຈາກຂໍ້ມູນຕົວເລກແລະໃຫ້ເຫດຜົນວ່າເປັນຫຍັງສະຖານະການເກີດຂຶ້ນ, ເກີດຂຶ້ນຫຼືອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ..
ຕົວຢ່າງ, ຫຼາຍໆສິ່ງທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ການປະຕິບັດການຂາຍ. ໃນຂະນະທີ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫ້ຕົວເລກຕົວເລກ, ວິທີການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມສາມາດຊ່ວຍກໍານົດວ່າເປັນຫຍັງມີການຫຼຸດຜ່ອນຫຼືເພີ່ມຂຶ້ນໃນການປະຕິບັດ.
ສະຫຼຸບ
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດກໍານົດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຈາກການຮ້ອງຂໍການບໍລິການລູກຄ້າຈົນເຖິງການໂຕ້ຕອບສື່ມວນຊົນສັງຄົມ.
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມສາມາດຊອກຫາຮູບແບບ, ແນວໂນ້ມ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້ໂດຍການລວມເອົາຜົນໄດ້ຮັບຂອງການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມແລະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທາງທຸລະກິດເພື່ອປ່ຽນສະຖິຕິເປັນບົດລາຍງານທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍແລະການສ້າງຕາ.
ຫຼັງຈາກການປະເມີນຄວາມຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າຫຼືທົບທວນເນື້ອໃນຂອງຄໍາຮ້ອງຂໍການສະຫນັບສະຫນູນຂອງລູກຄ້າດ້ວຍເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເປີດເຜີຍໂອກາດໃນການປັບປຸງແລະປັບຜະລິດຕະພັນຫຼືບໍລິການຂອງທ່ານຕາມຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມຄາດຫວັງຂອງລູກຄ້າຂອງທ່ານ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ