Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Perusahaan anjeun gaduh aksés ka sababaraha sumber data anu ngandung input ti klien, konsumen, padamel, padagang, sareng anu sanésna. Data henteu terstruktur ieu nyepeng konci pikeun ngahontal tujuan pangalaman palanggan anjeun, tapi hasil ngevaluasi éta peryogi solusi spesialis.
Téknologi analitik téks nampilkeun téknik otomatis pikeun nganalisa sareng nampilkeun data téks anu henteu terstruktur pikeun ukuran kualitatif. Mertimbangkeun narima informasi actionable ti unggal média sosial pos, email, pesen obrolan, ngaluarkeun tikét, sarta survey.
Analisis téks ngamungkinkeun perusahaan anjeun mendakan langkung seueur ngeunaan naon anu diomongkeun, pamikiran, sareng perasaan para nasabah nalika aranjeunna berinteraksi sareng barang sareng jasa anjeun.
Dina postingan ieu, urang bakal ningali raket kana analitik téks, kumaha éta jalanna, bédana antara analitik téks sareng pertambangan téks, ogé mangpaatna, kasus pamakean, tantangan, sareng seueur deui.
Ku kituna, naon analytics téks?
Analisis téks mangrupikeun padika pikeun nurunkeun makna tina data anu henteu terstruktur, sapertos komunikasi tinulis sareng téks, pikeun ngukur faktor sapertos tanggapan pangguna, pendapat konsumen, rating produk, sareng métrik sanés.
Éta mangrupikeun metode pikeun ngarobih seueur data anu henteu terstruktur janten hal anu tiasa ditalungtik, dina basa sanés.
Nalika nganalisa artikel, tweets, tulisan média sosial, ulasan, koméntar, sareng jinis tulisan anu sanés, seueur firma ngagunakeun analitik téks pikeun nerapkeun téknik sareng algoritma pembelajaran mesin pikeun nimba harti sareng ngumpulkeun inpormasi.
Jenis Téks Analytics
Henteu sakabéh analytics téks dijieun sarua. Analisis téks, sapertos ranah analytics bisnis anu langkung lega, tiasa dibagi kana sababaraha daérah dumasar kana fungsi sareng hasil. Téhnik analisis téks biasana digolongkeun kana tilu golongan:
Analisis deskriptif
Prosedur analytics téks di wewengkon ieu puseur sabudeureun ngalaporkeun. Data dicokot tina téks teu terstruktur, dibere formulir logis, sarta nalungtik tren. Topik sareng téma dasar tiasa dikaitkeun pikeun nawiskeun pandangan anu langkung jelas ngeunaan wanda pangguna, pola balanja, sareng seueur deui kana waktosna.
Ngaduga Analitis
Analytics ramalan museurkeun kana projecting kajadian nu bakal datang. Bahan anu teu terstruktur dicandak sareng dianalisis dina analitik téks prediktif kalayan hasil ahir ieu dina pikiran.
Bentuk analitik ieu ngabantosan perusahaan dina ngahasilkeun unjuran anu akurat pikeun manajemén inventaris, paripolah pameseran, bahkan ngahindarkeun résiko.
Ngagunakeun tiket rojongan customer kabuka pikeun ngaidentipikasi jumlah optimal pagawé pikeun ngajaga on-telepon pikeun jenis husus husus tina bantuan mangrupa conto applicability analytics duga di lingkungan puseur kontak.
Analisis Resép
Analisis téks ogé tiasa janten preskriptif ku ngabantosan ngembangkeun rencana cadangan pikeun kajadian-kajadian anu bakal datang. Pendekatan analitik ieu ngagunakeun analitik prediktif pikeun nginpokeun evaluasi anu langkung saé.
Kusabab kapaké tina jinis analitik ieu, naha téks atanapi sanés, éta sering disukai diantara eksekutif perusahaan anu nyobian ningkatkeun pangsa pasar merekna.
Analisis téks Vs Pertambangan téks
Pikeun leres-leres nangkep analytics téks, anjeun ogé kedah wawuh sareng pertambangan téks sareng ngolah basa alami. Pertambangan téks ékstrak inpormasi tina sajumlah ageung data anu henteu terstruktur.
Tanpa téknik ieu, anjeun kedah layar sacara manual input téks sareng nangtoskeun naha éta kualitas luhur. Sakali data ieu geus sasari kana data terstruktur, éta bisa dievaluasi pikeun uncover wawasan berharga.
Analisis téks tiasa ngahasilkeun laporan, nyorot tren anu pikaresepeun, sareng masihan perusahaan alat énggal pikeun nyandak kaputusan anu didorong ku data.
Métode ngolah basa alami seueur dianggo dina pertambangan téks sareng analisis téks. Éta mangrupikeun jinis kacerdasan buatan mampuh ngarobah basa manusa kana format nu bisa dibaca komputer.
Pamaké tungtung henteu kedah terang kecap konci atanapi sintaksis anu tangtu supados komputer di sisi sanésna napsirkeun pamundutana. Gantina, ngolah basa alam nyokot alih.
Téknologi ieu ngagunakeun modél pikeun diajar tina data anu disayogikeun ka éta. Katepatan sareng relevansi wawasanna tumbuh sareng waktos, anu mangrupikeun wujud tina learning mesin prosés.
Kumaha analytics téks dianggo?
Metodeu analitik téks dimimitian ku ngumpulkeun jumlah data téks anu ageung. Gumantung kana lebar proyék anjeun sareng sumber daya anu sayogi, anjeun tiasa ngagambar tina koméntar média sosial, eusi halaman wéb, buku, survey anu teratur, tanggapan, atanapi rékaman telepon.
Anjeun tiasa damel sareng sakumpulan data atanapi mariksa seueur sumber daya agrégat. Sistem analitik téks ogé tiasa ngalebetkeun alat-alat pertambangan téks anu ngamungkinkeun pikeun ngamimitian nyortir data ieu.
Dina kaayaan nu tangtu, Anjeun bisa ngagabungkeun dua atawa leuwih métode pikeun meunangkeun sasari set data diperlukeun pikeun maluruh informasi relevan. Ngarecah frasa, tokenizing téks, sarta ngaropéa basa téh sakabéh conto naon kajadian dina tahap ieu prosés.
Kamampuh ngolah basa alami parangkat lunak tiasa ngarobih data ku sababaraha cara, sapertos panyiri, pangkelompok, sareng ngagolongkeunana. Tahap di handap pikeun alat analitik téks tiasa dilaksanakeun nalika pamrosésan dasar, tingkat rendah parantos réngsé.
Téhnik ieu sering dianggo pikeun ngalakukeun analisis sentimen dina bets data. Platformna tiasa nangtukeun tingkat kapuasan klien, subjek anu dipikaresep ku aranjeunna, sareng eupan balik anu penting dina pangalaman palanggan. Pikeun mastikeun pesen anu leres anu dikandung dina téks, éta nganalisis tata basa sareng kontéks sakurilingna.
Usaha anjeun tiasa nganggo analitik téks pikeun tambang set data ageung anu teu mungkin sacara manual ditaksir pikeun data panalungtikan anu mangpaat.
Inpormasi ieu tiasa dianggo pikeun panduan pamekaran produk, alokasi anggaran, prakték palayanan palanggan, inisiatif pamasaran, sareng sajumlah fungsi anu sanés.
Anjeun ngan perlu kalibet dina mimiti ngamekarkeun model learning jeung nyadiakeun sistem jeung sumber data, lajeng dina tungtungna ngajelaskeun kumaha analytics téks diatur data sabab mayoritas prosés ieu otomatis.
Téhnik analisis téks
Pangkelompok Kecap
Kumpulan kecap sering tiasa masihan langkung wawasan tibatan hiji frasa. Contona, lamun nunda babarengan frasa "expenses," "mahal," jeung "bulanan," Anjeun bisa alesan nganggap yén loba klien yakin waragad bulanan keur salah sahiji produk Anjeun atawa jasa mahal teuing. Najan kitu, anjeun salawasna bisa nempo komentar individu boga katingal ngadeukeutan.
Frékuénsi Kecap
Ieu mangrupikeun analitik téks anu paling dasar, dimana subjék (upamana, harga, jasa, akun, jsb.) dihitung sareng rengking gumantung kana frékuénsi anu dirujuk. Ieu mantuan pikeun gancang manggihan téma sering jeung kasusah nu muncul diantara datang anjeun.
Analisis séntimén
Analitik Sentimen mangrupikeun metode anu dianggo dina Pangolahan Basa Alami (NLP) anu ngamungkinkeun para pangguna ngira-ngira kaseriusan eupan balik dumasar kana panggunaan istilah anu positip, négatip, sareng nétral ogé sentimen anu aya hubunganana sareng frasa anu sering dianggo.
Ayeuna anjeun ngartos frekuensi sareng ngagolongkeun frasa khusus berkat strategi sateuacana, tapi naha tanggapan ieu nguntungkeun, henteu nguntungkeun, atanapi nétral?
Kéngingkeun wawasan ngeunaan sentimen henteu janten masalah upami anjeun gaduh alat anu leres sabab, untungna pikeun anjeun, konsumen anjeun condong ngabagikeun pendapat ngeunaan masalah anu aranjeunna perhatikeun pisan.
Klasifikasi téks
Éta mangrupikeun téknologi NLP (Natural Language Processing) anu paling nguntungkeun sabab henteu mandiri basa. Éta tiasa nyortir, ngatur, sareng ngabagi ampir sadaya data. Kategorisasi téks ngamungkinkeun data anu teu terstruktur dipasihan tag atanapi kategori anu tos ditangtukeun.
categorization téks ngawengku analisis sentimen, modeling topik, basa, jeung idéntifikasi maksud.
Modeling Topik
Topik modeling mantuan dina categorization bahan dumasar kana téma nu tangtu. Modeling topik kirang pribadi tur mantuan nyerna rupa-rupa téks jeung gagasan abstrak reoccurring. Kategori modeling subjék jeung nangtukeun persentase atawa cacah kecap dina unggal téks kana topik nu tangtu.
Pangakuan Éntitas Anu Dingaranan
Pangakuan Éntitas Anu Dingaranan mantuan dina idéntifikasi kecap barang dina susunan data. Pertimbangkeun angka anu dimimitian ku 'INR' janten moneter; sarua, "Cik." atawa "Mr." atawa "Ny." dituturkeun ku hiji atawa leuwih kecap kapital paling dipikaresep ngaran hiji jalma.
Isu utama éta, bari kecap barang tangtu ngajelaskeun kategori konci kayaning lokasi geografis, ngaran, atawa patut moneter, batur henteu, nu ngabalukarkeun loba kabingungan.
mangpaat
- Ngabantosan organisasi dina ngartos tren palanggan, kinerja produk, sareng kualitas jasa. Ieu ngakibatkeun gancang-pembuatan kaputusan, ningkat informasi bisnis, produktivitas luhur, sarta tabungan ongkos.
- Ngabantosan pamaréntah sareng éntitas pulitik nyandak kaputusan ku terang tren sareng sikep anu lega di masarakat.
- Ngidinan sarjana gancang ngayak ngaliwatan jumlah badag bahan tos aya, extracting naon pertinent ka ulikan maranéhanana. Ieu speeds up kamajuan ilmiah.
- Ku ngagolongkeun inpormasi anu sami, anjeun tiasa ningkatkeun sistem rekomendasi eusi pangguna.
- Pendekatan analitik téks ngabantosan ningkatkeun mesin pencari sareng sistem panéangan inpormasi, hasilna langkung gancang pangalaman pamaké.
Nganggo kasus
Analisis Média Sosial
Salian ti janten sarana pikeun tetep nyambung, média sosial ogé parantos mekar janten platform pikeun branding sareng pamasaran. Konsumén ngobrol ngeunaan perusahaan karesepna sareng ngabagi pangalamanana dina média sosial.
Ngagunakeun parabot analytics téks pikeun ngalakukeun analisis sentimen dina data média sosial mantuan pikeun ngaidentipikasi parasaan positif jeung negatif pamaké arah produk / jasa, kitu ogé pangaruh jeung hubungan pausahaan jeung konsumén maranéhanana.
Salajengna, analisa média sosial tiasa ngabantosan perusahaan nyiptakeun kapercayaan sareng para nasabahna.
Jualan & Pamasaran
Prospecting mangrupakeun ngimpina awon salesperson urang. Tim penjualan ngadamel unggal usaha pikeun ningkatkeun penjualan sareng kinerja. Alat analitik téks ngajadikeun otomatis padamelan manual ieu bari masihan wawasan penting sareng relevan pikeun ngasuh pamasaran.
Chatbots dianggo pikeun ngabales patarosan konsumen sacara real waktos. Nganalisis data ieu ngabantosan staf penjualan dina ngaramalkeun kasempetan konsumen mésér produk, ngalaksanakeun pamasaran target sareng iklan, sareng ngadamel perbaikan produk.
bisnis AKAL
Usaha tiasa nganggo analisis data pikeun nangtukeun "naon anu kajantenan?" tapi bajoang pikeun nangtukeun "naha ieu kajantenan?"
Aplikasi analitik téks ngabantosan organisasi pikeun ngaékstrak kontéks tina data numerik sareng nalar naha skenario parantos kajantenan, kajantenan atanapi tiasa kajantenan di hareup..
Contona, rupa-rupa hal mangaruhan kinerja jualan. Sedengkeun analisis data nyadiakeun angka numeris, pendekatan analytics téks bisa mantuan nangtukeun naha aya ngurangan atawa spike dina kinerja.
kacindekan
Analisis téks ngamungkinkeun usaha pikeun ngaidentipikasi inpormasi anu mangpaat tina rupa-rupa sumber data, tina paménta layanan palanggan ka interaksi média sosial.
Analitik téks tiasa mendakan pola, tren, sareng wawasan anu tiasa dilaksanakeun ku cara ngagabungkeun hasil analisis téks sareng ngagunakeun alat intelijen bisnis pikeun ngarobih statistik kana laporan sareng visualisasi anu gampang kahartos.
Saatos ngevaluasi koméntar palanggan atanapi marios eusi paménta dukungan palanggan nganggo alat analisis téks, anjeun tiasa nganggo analitik téks pikeun ngabantosan anjeun mendakan kasempetan pikeun perbaikan sareng nyaluyukeun produk atanapi jasa anjeun kana syarat sareng ekspektasi klien anjeun.
Leave a Reply