విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
క్లయింట్లు, వినియోగదారులు, కార్మికులు, విక్రేతలు మరియు ఇతరుల నుండి ఇన్పుట్ను కలిగి ఉన్న అనేక డేటా మూలాలకు మీ కంపెనీ యాక్సెస్ను కలిగి ఉంది. ఈ నిర్మాణాత్మక డేటా మీ కస్టమర్ అనుభవ లక్ష్యాలను చేరుకోవడానికి కీని కలిగి ఉంది, కానీ దానిని విజయవంతంగా మూల్యాంకనం చేయడం వలన ప్రత్యేక పరిష్కారాలు అవసరం.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ టెక్నాలజీ గుణాత్మక చర్యల కోసం నిర్మాణాత్మకమైన టెక్స్ట్ డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు ప్రదర్శించడానికి ఆటోమేటెడ్ టెక్నిక్ను అందిస్తుంది. ప్రతి ఒక్కరి నుండి చర్య తీసుకోదగిన సమాచారాన్ని స్వీకరించడాన్ని పరిగణించండి సాంఘిక ప్రసార మాధ్యమం పోస్ట్, ఇమెయిల్, చాట్ సందేశం, టికెట్ జారీ మరియు సర్వే.
కస్టమర్లు మీ వస్తువులు మరియు సేవలతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నప్పుడు కస్టమర్లు ఏమి చెప్తున్నారు, ఆలోచిస్తున్నారు మరియు అనుభూతి చెందుతున్నారనే దాని గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ మీ కంపెనీని అనుమతిస్తుంది.
ఈ పోస్ట్లో, మేము టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్, ఇది ఎలా పని చేస్తుంది, టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ మరియు టెక్స్ట్ మైనింగ్ మధ్య తేడాలు, అలాగే దాని ప్రయోజనాలు, వినియోగ కేసులు, సవాళ్లు మరియు మరిన్నింటిని నిశితంగా పరిశీలిస్తాము.
కాబట్టి, టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ అంటే ఏమిటి?
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ అనేది వినియోగదారు అభిప్రాయం, వినియోగదారు అభిప్రాయాలు, ఉత్పత్తి రేటింగ్లు మరియు ఇతర కొలమానాలు వంటి అంశాలను అంచనా వేయడానికి వ్రాతపూర్వక సమాచారాలు మరియు వచనం వంటి నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి అర్థాన్ని పొందే పద్ధతి.
ఇతర మాటలలో చెప్పాలంటే, చాలా నిర్మాణాత్మక డేటాను అధ్యయనం చేయగలిగేదిగా మార్చడానికి ఇది ఒక పద్ధతి.
కథనాలు, ట్వీట్లు, సోషల్ మీడియా పోస్ట్లు, సమీక్షలు, వ్యాఖ్యలు మరియు ఇతర రకాల రచనలను విశ్లేషించేటప్పుడు, అనేక సంస్థలు అర్థాన్ని సేకరించేందుకు మరియు సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్స్ మరియు అల్గారిథమ్లను వర్తింపజేయడానికి టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ను ఉపయోగిస్తాయి.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ రకాలు
అన్ని వచన విశ్లేషణలు సమానంగా సృష్టించబడవు. టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్, బిజినెస్ అనలిటిక్స్ యొక్క విస్తృత రంగం వలె, ఫంక్షన్ మరియు ఫలితాల ఆధారంగా అనేక ప్రాంతాలుగా విభజించవచ్చు. టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ పద్ధతులు సాధారణంగా మూడు గ్రూపులుగా వర్గీకరించబడతాయి:
వివరణాత్మక విశ్లేషణలు
ఈ ప్రాంతంలోని టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ విధానాలు రిపోర్టింగ్ చుట్టూ ఉన్నాయి. డేటా నిర్మాణాత్మక టెక్స్ట్ నుండి తీసుకోబడింది, తార్కిక రూపం ఇవ్వబడింది మరియు ట్రెండ్ల కోసం పరిశీలించబడుతుంది. కాలక్రమేణా మొత్తం వినియోగదారు మూడ్, షాపింగ్ ప్యాటర్న్లు మరియు మరెన్నో స్పష్టమైన వీక్షణను అందించడానికి అంశాలు మరియు ప్రాథమిక థీమ్లను ఒకదానితో ఒకటి లింక్ చేయవచ్చు.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ భవిష్యత్ సంఘటనలను అంచనా వేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఈ తుది ఫలితాన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని ప్రిడిక్టివ్ టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్లో నిర్మాణాత్మకమైన మెటీరియల్ క్యాప్చర్ చేయబడుతుంది మరియు విశ్లేషించబడుతుంది.
ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ, కొనుగోలు ప్రవర్తన మరియు రిస్క్ ఎగవేత కోసం ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడంలో ఈ రకమైన విశ్లేషణలు సంస్థలకు సహాయపడతాయి.
నిర్దిష్ట ప్రత్యేక రకమైన సహాయం కోసం ఆన్-కాల్ను నిర్వహించడానికి సరైన ఉద్యోగుల సంఖ్యను గుర్తించడానికి ఓపెన్ కస్టమర్ సపోర్ట్ టిక్కెట్లను ఉపయోగించడం అనేది కాంటాక్ట్ సెంటర్ వాతావరణంలో ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ వర్తింపుకు ఉదాహరణ.
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్
నిర్దిష్ట భవిష్యత్ సంఘటనల కోసం బ్యాకప్ ప్లాన్ని అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయం చేయడం ద్వారా టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ కూడా ప్రిస్క్రిప్టివ్ కావచ్చు. ఈ విధమైన విశ్లేషణ విధానం మూల్యాంకనాలను మెరుగ్గా తెలియజేయడానికి ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ను ఉపయోగిస్తుంది.
ఈ రకమైన విశ్లేషణల యొక్క స్వాభావిక ఉపయోగం కారణంగా, టెక్స్ట్ లేదా మరేదైనా, వారి బ్రాండ్ యొక్క మార్కెట్ వాటాను మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నిస్తున్న కంపెనీ ఎగ్జిక్యూటివ్లలో ఇది తరచుగా అనుకూలంగా ఉంటుంది.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ Vs టెక్స్ట్ మైనింగ్
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ను నిజంగా గ్రహించాలంటే, మీరు తప్పనిసరిగా టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ గురించి కూడా తెలిసి ఉండాలి. టెక్స్ట్ మైనింగ్ అపారమైన నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తుంది.
ఈ టెక్నిక్ లేకుండా, మీరు వచన ఇన్పుట్లను మాన్యువల్గా స్క్రీన్ చేయాలి మరియు అవి అధిక నాణ్యతతో ఉన్నాయో లేదో నిర్ణయించాలి. ఈ డేటా నిర్మాణాత్మక డేటాలోకి సంగ్రహించబడిన తర్వాత, విలువైన అంతర్దృష్టులను వెలికితీసేందుకు దాన్ని మూల్యాంకనం చేయవచ్చు.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ నివేదికలను రూపొందించగలదు, ఆసక్తికరమైన ట్రెండ్లను హైలైట్ చేయగలదు మరియు డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి కంపెనీలకు కొత్త సాధనాలను అందించగలదు.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. ఇది ఒక రకం కృత్రిమ మేధస్సు మానవ భాషను కంప్యూటర్ రీడబుల్ ఫార్మాట్కి మార్చగల సామర్థ్యం.
అవతలి వైపున ఉన్న కంప్యూటర్ వారి అభ్యర్థనను అర్థం చేసుకోవడానికి తుది వినియోగదారు నిర్దిష్ట కీలకపదాలు లేదా వాక్యనిర్మాణాన్ని తెలుసుకోవలసిన అవసరం లేదు. బదులుగా, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ తీసుకుంటుంది.
ఈ సాంకేతికత దానికి సరఫరా చేయబడిన డేటా నుండి తెలుసుకోవడానికి ఒక నమూనాను ఉపయోగిస్తుంది. దాని అంతర్దృష్టుల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు ఔచిత్యం సమయంతో పాటు పెరుగుతాయి, ఇది ఒక రూపం యంత్ర అభ్యాసం ప్రక్రియ.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ ఎలా పని చేస్తుంది?
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ పద్ధతి అపారమైన టెక్స్ట్ డేటా సేకరణతో ప్రారంభమవుతుంది. మీ ప్రాజెక్ట్ యొక్క వెడల్పు మరియు అందుబాటులో ఉన్న వనరులపై ఆధారపడి, మీరు సోషల్ మీడియా వ్యాఖ్యలు, వెబ్సైట్ కంటెంట్, పుస్తకాలు, వ్యవస్థీకృత సర్వేలు, ఫీడ్బ్యాక్ లేదా ఫోన్ రికార్డ్ల నుండి తీసుకోవచ్చు.
మీరు ఒకే డేటా సేకరణతో పని చేయవచ్చు లేదా అనేక సమగ్ర వనరులను పరిశీలించవచ్చు. టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ సిస్టమ్ ఈ డేటాను క్రమబద్ధీకరించడం ప్రారంభించడానికి అనుమతించే టెక్స్ట్ మైనింగ్ సాధనాలను కూడా కలిగి ఉంటుంది.
నిర్దిష్ట పరిస్థితులలో, సంబంధిత సమాచారాన్ని గుర్తించడానికి అవసరమైన సేకరించిన డేటా సెట్లను పొందడానికి మీరు రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పద్ధతులను మిళితం చేయవచ్చు. పదబంధాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయడం, వచనాన్ని టోకనైజ్ చేయడం మరియు భాషను అనుకూలీకరించడం ప్రక్రియ యొక్క ఈ దశలో ఏమి జరుగుతుందో అన్ని ఉదాహరణలు.
సాఫ్ట్వేర్ యొక్క సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సామర్ధ్యం డేటాను లేబులింగ్, గ్రూపింగ్ మరియు వర్గీకరించడం వంటి వివిధ మార్గాల్లో మార్చగలదు. ప్రాథమిక, తక్కువ-స్థాయి ప్రాసెసింగ్ పూర్తయినప్పుడు టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ సాధనం కోసం క్రింది దశను తీసుకోవచ్చు.
ఈ సాంకేతికత తరచుగా చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ డేటా బ్యాచ్పై. ప్లాట్ఫారమ్ క్లయింట్ యొక్క సంతృప్తి స్థాయిని, వారు ఉత్సాహంగా ఉన్న సబ్జెక్ట్లను మరియు కస్టమర్ అనుభవంపై ముఖ్యమైన అభిప్రాయాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. టెక్స్ట్ లోపల ఉన్న నిజమైన సందేశాన్ని నిర్ధారించడానికి, ఇది వ్యాకరణం మరియు పరిసర సందర్భాన్ని విశ్లేషిస్తుంది.
ఉపయోగకరమైన పరిశోధన డేటా కోసం మాన్యువల్గా అంచనా వేయడం సాధ్యం కాని పెద్ద డేటా సెట్లను మైన్ చేయడానికి మీ వ్యాపారం టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ని ఉపయోగించవచ్చు.
ఉత్పత్తి అభివృద్ధి, బడ్జెట్ కేటాయింపు, కస్టమర్ సేవా పద్ధతులు, మార్కెటింగ్ కార్యక్రమాలు మరియు అనేక ఇతర విధులకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఈ సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
మీరు అభ్యాస నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు సిస్టమ్కు డేటా మూలాధారాలతో సరఫరా చేయడానికి ప్రారంభంలో నిమగ్నమై ఉండాలి, ఆపై ఈ ప్రక్రియలో ఎక్కువ భాగం స్వయంచాలకంగా ఉన్నందున టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ డేటాను ఎలా నిర్వహించిందో వివరించండి.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ టెక్నిక్లు
వర్డ్ గ్రూపింగ్
పదాల సేకరణ తరచుగా ఒకే పదబంధం కంటే ఎక్కువ అంతర్దృష్టిని ఇస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు "ఖర్చులు," "ఖరీదైనవి" మరియు "నెలవారీ" అనే పదబంధాలను కలిపితే, మీ ఉత్పత్తులు లేదా సేవల్లో ఒకదాని కోసం నెలవారీ ఖర్చులు చాలా ఖరీదైనవని చాలా మంది క్లయింట్లు విశ్వసిస్తున్నారని మీరు సహేతుకంగా భావించవచ్చు. అయితే, మీరు ఎల్లప్పుడూ వ్యక్తిగత వ్యాఖ్యలను నిశితంగా పరిశీలించవచ్చు.
పద ఫ్రీక్వెన్సీ
ఇది అత్యంత ప్రాథమికమైన టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్, ఇక్కడ సబ్జెక్ట్లు (ఉదా, ధర, సేవ, ఖాతా మొదలైనవి) లెక్కించబడతాయి మరియు అవి సూచించబడిన ఫ్రీక్వెన్సీని బట్టి ర్యాంక్ చేయబడతాయి. మీ సందర్శకులలో తరచుగా కనిపించే థీమ్లు మరియు ఇబ్బందులను వేగంగా కనుగొనడంలో ఇది సహాయపడుతుంది.
సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ
సెంటిమెంట్ అనలిటిక్స్ అనేది నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఉపయోగించే ఒక పద్ధతి, ఇది పాజిటివ్, నెగటివ్ మరియు న్యూట్రల్ పదాల వినియోగం మరియు తరచుగా ఉపయోగించే పదబంధాలకు సంబంధించిన సెంటిమెంట్ ఆధారంగా ఫీడ్బ్యాక్ యొక్క తీవ్రతను అంచనా వేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది.
మునుపటి వ్యూహాలకు ధన్యవాదాలు, నిర్దిష్ట పదబంధాల ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు సమూహాన్ని మీరు ఇప్పుడు అర్థం చేసుకున్నారు, అయితే ఈ అభిప్రాయం అనుకూలమా, అననుకూలమా లేదా తటస్థమా?
అదృష్టవశాత్తూ మీ కోసం, మీ వినియోగదారులు వారు లోతుగా శ్రద్ధ వహించే సమస్యలపై వారి అభిప్రాయాలను పంచుకోవడానికి మొగ్గు చూపుతారు కాబట్టి, మీ వద్ద సరైన పరికరం ఉంటే సెంటిమెంట్పై అంతర్దృష్టిని పొందడం సమస్య కాదు.
టెక్స్ట్ వర్గీకరణ
ఇది భాష-స్వతంత్రమైనందున ఇది అత్యంత ప్రయోజనకరమైన NLP (నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్) సాంకేతికత. ఇది దాదాపు ఏదైనా డేటాను క్రమబద్ధీకరించగలదు, అమర్చగలదు మరియు విభజించగలదు. టెక్స్ట్ వర్గీకరణ ముందుగా నిర్ణయించిన ట్యాగ్లు లేదా వర్గాలను కేటాయించడానికి నిర్మాణాత్మక డేటాను అనుమతిస్తుంది.
టెక్స్ట్ వర్గీకరణ అనేది సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, టాపిక్ మోడలింగ్, భాష మరియు ఉద్దేశ్య గుర్తింపును కలిగి ఉంటుంది.
టాపిక్ మోడలింగ్
నిర్దిష్ట థీమ్ల ఆధారంగా పదార్థాల వర్గీకరణలో టాపిక్ మోడలింగ్ సహాయపడుతుంది. టాపిక్ మోడలింగ్ తక్కువ వ్యక్తిగతీకరించబడింది మరియు విభిన్న పాఠాలు మరియు వియుక్త పునరావృత ఆలోచనలను జీర్ణం చేయడంలో సహాయపడుతుంది. సబ్జెక్ట్ మోడలింగ్ కేటగిరీలు మరియు ఒక నిర్దిష్ట అంశానికి ప్రతి టెక్స్ట్లోని పదాల శాతాన్ని లేదా గణనను కేటాయిస్తుంది.
ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ అని పేరు పెట్టారు
ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ అని పేరు పెట్టారు డేటా సెట్లలో నామవాచకాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. 'INR' ముందు ఉన్న సంఖ్యలను ద్రవ్యంగా పరిగణించండి; అదేవిధంగా, "Ms." లేదా "మిస్టర్." లేదా "శ్రీమతి." ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పెద్ద పదాలను అనుసరించడం చాలా మటుకు వ్యక్తి పేరు.
ప్రధాన సమస్య ఏమిటంటే, నిర్దిష్ట నామవాచకాలు భౌగోళిక స్థానం, పేరు లేదా ద్రవ్య విలువ వంటి కీలక వర్గాలను వివరిస్తుండగా, ఇతరులు అలా చేయరు, ఇది చాలా గందరగోళానికి కారణమవుతుంది.
ప్రయోజనాలు
- కస్టమర్ పోకడలు, ఉత్పత్తి పనితీరు మరియు సేవా నాణ్యతను అర్థం చేసుకోవడంలో సంస్థలకు సహాయం చేయండి. ఇది వేగవంతమైన నిర్ణయాధికారం, మెరుగైన వ్యాపార సమాచారం, అధిక ఉత్పాదకత మరియు ఖర్చు ఆదాకు దారితీస్తుంది.
- సమాజంలోని విస్తృత పోకడలు మరియు వైఖరులను తెలుసుకోవడం ద్వారా ప్రభుత్వాలు మరియు రాజకీయ సంస్థలు నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడతాయి.
- విద్వాంసులు వారి అధ్యయనానికి సంబంధించిన వాటిని వెలికితీసి, ముందుగా ఉన్న పెద్ద మొత్తంలో మెటీరియల్ని త్వరగా జల్లెడ పట్టడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది శాస్త్రీయ పురోగతిని వేగవంతం చేస్తుంది.
- సారూప్య సమాచారాన్ని వర్గీకరించడం ద్వారా, మీరు వినియోగదారు కంటెంట్ సిఫార్సు సిస్టమ్లను మెరుగుపరచవచ్చు.
- టెక్స్ట్ అనలిటిక్ అప్రోచ్లు సెర్చ్ ఇంజన్లు మరియు ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్ సిస్టమ్లను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడతాయి, ఫలితంగా వేగంగా వినియోగదారు అనుభవాలు.
కేసులు వాడండి
సోషల్ మీడియా విశ్లేషణ
కనెక్ట్గా ఉండటానికి ఒక సాధనంగా కాకుండా, సోషల్ మీడియా బ్రాండింగ్ మరియు మార్కెటింగ్ కోసం ఒక వేదికగా కూడా అభివృద్ధి చెందింది. కస్టమర్లు తమకు ఇష్టమైన కంపెనీల గురించి చాట్ చేస్తారు మరియు వారి అనుభవాలను సోషల్ మీడియాలో పంచుకుంటారు.
సోషల్ మీడియా డేటాపై సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ చేయడానికి టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ సాధనాలను ఉపయోగించడం వల్ల ఉత్పత్తులు/సేవల పట్ల వినియోగదారుల యొక్క సానుకూల మరియు ప్రతికూల భావాలను, అలాగే వారి వినియోగదారులతో కంపెనీల ప్రభావం మరియు సంబంధాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
ఇంకా, సోషల్ మీడియా విశ్లేషణ కంపెనీలు తమ కస్టమర్లతో నమ్మకాన్ని ఏర్పరచుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.
సేల్స్ & మార్కెటింగ్
ప్రోస్పెక్టింగ్ అనేది సేల్స్పర్సన్ యొక్క చెత్త పీడకల. విక్రయ బృందాలు అమ్మకాలు మరియు పనితీరును పెంచడానికి ప్రతి ప్రయత్నం చేస్తాయి. టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ సాధనాలు మార్కెటింగ్ను పెంపొందించడానికి అవసరమైన మరియు సంబంధిత అంతర్దృష్టులను అందిస్తూ ఈ మాన్యువల్ ఉద్యోగాన్ని ఆటోమేట్ చేస్తాయి.
వినియోగదారుల విచారణలకు నిజ సమయంలో ప్రతిస్పందించడానికి చాట్బాట్లు ఉపయోగించబడతాయి. ఈ డేటాను విశ్లేషించడం వలన వినియోగదారు ఒక ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేసే అవకాశాన్ని అంచనా వేయడంలో, లక్ష్య మార్కెటింగ్ మరియు ప్రకటనలు చేయడం మరియు ఉత్పత్తి మెరుగుదలలు చేయడంలో విక్రయ సిబ్బందికి సహాయం చేస్తుంది.
బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్
వ్యాపారాలు డేటా విశ్లేషణను ఉపయోగించి "ఏమి జరుగుతోంది?" కానీ "ఇది ఎందుకు జరుగుతోంది?" అని గుర్తించడానికి కష్టపడుతోంది.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ అప్లికేషన్లు సంస్థలకు సంఖ్యా డేటా నుండి సందర్భాన్ని సంగ్రహించడంలో సహాయపడతాయి మరియు భవిష్యత్తులో ఎందుకు సంభవించింది, సంభవిస్తుంది లేదా సంభవించవచ్చు.
ఉదాహరణకు, వివిధ అంశాలు అమ్మకాల పనితీరును ప్రభావితం చేస్తాయి. డేటా విశ్లేషణ సంఖ్యా గణాంకాలను అందించినప్పటికీ, పనితీరులో తగ్గుదల లేదా స్పైక్ ఎందుకు ఉందో తెలుసుకోవడానికి టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ విధానాలు సహాయపడతాయి.
ముగింపు
వినియోగదారు సేవా అభ్యర్థనల నుండి సోషల్ మీడియా పరస్పర చర్యల వరకు విస్తృత శ్రేణి డేటా మూలాల నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని గుర్తించడానికి టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ వ్యాపారాలను అనుమతిస్తుంది.
టెక్స్ట్ అనలిటిక్స్ టెక్స్ట్ విశ్లేషణ ఫలితాలను కలపడం మరియు గణాంకాలను సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే నివేదికలు మరియు విజువలైజేషన్లుగా మార్చడానికి వ్యాపార గూఢచార సాధనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా నమూనాలు, ట్రెండ్లు మరియు కార్యాచరణ అంతర్దృష్టులను కనుగొనవచ్చు.
కస్టమర్ వ్యాఖ్యలను మూల్యాంకనం చేసిన తర్వాత లేదా టెక్స్ట్ విశ్లేషణ సాధనాలతో కస్టమర్ మద్దతు అభ్యర్థనల కంటెంట్ను సమీక్షించిన తర్వాత, మీరు మెరుగుదల అవకాశాలను వెలికితీసేందుకు మరియు మీ క్లయింట్ యొక్క అవసరాలు మరియు అంచనాలకు అనుగుణంగా మీ ఉత్పత్తి లేదా సేవను సర్దుబాటు చేయడంలో మీకు సహాయం చేయడానికి టెక్స్ట్ విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు.
సమాధానం ఇవ్వూ