ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਗਾਹਕਾਂ, ਖਪਤਕਾਰਾਂ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਇਨਪੁਟ ਵਾਲੇ ਕਈ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਇਹ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਟੀਚਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਹਰ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਗੁਣਾਤਮਕ ਉਪਾਵਾਂ ਲਈ ਅਸੰਤਰਿਤ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਵੈਚਾਲਤ ਤਕਨੀਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਪੋਸਟ, ਈਮੇਲ, ਚੈਟ ਸੁਨੇਹਾ, ਜਾਰੀ ਟਿਕਟ, ਅਤੇ ਸਰਵੇਖਣ।
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਖੋਜਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਕੀ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ, ਕੀ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ, ਨਾਲ ਹੀ ਇਸਦੇ ਲਾਭ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਇਸ ਲਈ, ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀ ਹੈ?
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਾਏ, ਉਤਪਾਦ ਰੇਟਿੰਗਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਿਖਤੀ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਅਰਥ ਕੱਢਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ।
ਲੇਖਾਂ, ਟਵੀਟਸ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟਾਂ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਲਿਖਤਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਅਰਥ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਸਾਰੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਖੇਤਰ, ਨੂੰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਾਠ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਵਰਣਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਰਕਪੂਰਨ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਮੁੱਚੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੂਡ, ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਮੂਲ ਥੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਅਸੰਤਰਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪਾਠ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇਹ ਰੂਪ ਵਸਤੂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿਵਹਾਰ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਫਰਮਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਆਨ-ਕਾਲ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਓਪਨ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸੰਪਰਕ ਕੇਂਦਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।
ਤਜਵੀਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕੀ ਵੀ ਖਾਸ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਲਈ ਬੈਕਅੱਪ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਕੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣੀ ਪਹੁੰਚ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਭਾਵੇਂ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਹੋਰ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਪਨੀ ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਨਾਮ ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਵੀ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਦਿਲਚਸਪ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹੈ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ-ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ।
ਦੂਜੇ ਸਿਰੇ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕੁਝ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਸੰਟੈਕਸ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸੂਝ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਤੁਸੀਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ, ਕਿਤਾਬਾਂ, ਸੰਗਠਿਤ ਸਰਵੇਖਣਾਂ, ਫੀਡਬੈਕ, ਜਾਂ ਫ਼ੋਨ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਤੋਂ ਖਿੱਚ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕਲੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਟੂਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਜਾਂ ਵੱਧ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵਾਕਾਂਸ਼ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ।
ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਲਈ ਹੇਠਲਾ ਪੜਾਅ ਉਦੋਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ, ਨੀਵੇਂ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਅਕਸਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡਾਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਬੈਚ 'ਤੇ. ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਪੱਧਰ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਬਾਰੇ ਜੋ ਉਹ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੀਡਬੈਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਾਠ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੌਜੂਦ ਸਹੀ ਸੰਦੇਸ਼ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ, ਇਹ ਵਿਆਕਰਣ ਅਤੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀ ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹਨ।
ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ, ਬਜਟ ਵੰਡ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸਪਲਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝੇ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸਾ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਸ਼ਬਦ ਗਰੁੱਪਿੰਗ
ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ "ਖਰਚ", "ਮਹਿੰਗੇ" ਅਤੇ "ਮਾਸਿਕ" ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਈ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਖਰਚੇ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਦੇਖਣ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸ਼ਬਦ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ
ਇਹ ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਕੀਮਤ, ਸੇਵਾ, ਖਾਤਾ, ਆਦਿ) ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜ਼ਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਭਰਨ ਵਾਲੇ ਥੀਮਾਂ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ।
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਅਕਸਰ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਪਿਛਲੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਖਾਸ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਕੀ ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਅਨੁਕੂਲ, ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ?
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਹੀ ਸਾਧਨ ਹੈ ਤਾਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਖਪਤਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਲਈ ਝੁਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਹ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਇਦੇਮੰਦ NLP (ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ-ਸੁਤੰਤਰ ਹੈ। ਇਹ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ, ਵਿਵਸਥਿਤ ਅਤੇ ਭਾਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਟੈਗਸ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪਾਠ ਵਰਗੀਕਰਨ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ
ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਘੱਟ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਪਾਠਾਂ ਅਤੇ ਅਮੂਰਤ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹਜ਼ਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ ਹਰੇਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਜਾਂ ਗਿਣਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਂਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। 'INR' ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁਦਰਾ ਮੰਨੋ; ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, "ਸ਼੍ਰੀਮਤੀ." ਜਾਂ "ਸ੍ਰੀਮਾਨ" ਜਾਂ "ਸ਼੍ਰੀਮਤੀ" ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਡੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਨਾਮ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਨਾਂਵ ਮੁੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਿਤੀ, ਨਾਮ, ਜਾਂ ਮੁਦਰਾ ਮੁੱਲ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦੂਸਰੇ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਉਲਝਣਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲਾਭ
- ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਬਿਹਤਰ ਵਪਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਉੱਚ ਉਤਪਾਦਕਤਾ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਬਚਤ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਰਵੱਈਏ ਨੂੰ ਜਾਣ ਕੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੋਜਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ.
- ਸਮਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਹੁੰਚ ਸਹਾਇਤਾ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ.
ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਆਪਣੀਆਂ ਮਨਪਸੰਦ ਕੰਪਨੀਆਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਭਵ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦਾਂ/ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ
ਸੰਭਾਵਨਾ ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ਪਰਸਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਭੈੜਾ ਸੁਪਨਾ ਹੈ। ਸੇਲਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਹਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੈਕਸਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਟੂਲ ਇਸ ਮੈਨੂਅਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨੂੰ ਪਾਲਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸੇਲਜ਼ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦਣ, ਟਾਰਗੇਟ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਿਜਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ
ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ "ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ?" ਪਰ "ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ?" ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਾ
ਟੈਕਸਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਇਹ ਤਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਕਿਉਂ ਵਾਪਰਿਆ ਹੈ, ਵਾਪਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।.
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅੰਕੜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਜਾਂ ਵਾਧਾ ਕਿਉਂ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ, ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਪਾਰਕ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੈਟਰਨ, ਰੁਝਾਨ, ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਸੁਧਾਰ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ