Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Соҳибкорон то соли 2021 ба даст овардани маълумоти муштараки истеъмолкунандагонро азхуд хоҳанд кард.
Аз тарафи дигар, эътимоди аз ҳад зиёд ба ин нуктаҳои додаҳо, аксар вақт боиси он мегардад, ки созмонҳо вориди муштариёнро ҳамчун омор баррасӣ мекунанд - як равиши якченака барои гӯш кардани овози муштарӣ.
Овози муштариро нишон додан ё ба рақам табдил додан мумкин нест.
Онро хондан, мухтасар кардан ва пеш аз хама фахмидан лозим аст.
Далели он аст, ки ширкатҳо бояд фаъолона гӯш кунанд, ки истеъмолкунандагонашон дар ҳар як канале, ки тавассути онҳо бо онҳо муошират мекунанд, чӣ мегӯянд, хоҳ он тавассути зангҳои телефонӣ, почтаи электронӣ ё чати зинда.
Ҳар як ширкат бояд ба мониторинг ва арзёбии эҳсосоти фикру мулоҳизаҳои истеъмолкунандагон авлавият диҳад, аммо ширкатҳо одатан барои коркарди ин маълумот ва табдил додани он ба иктишофии пурмазмун мубориза мебурданд.
Ин дигар бо таҳлили эҳсосот нест.
Дар ин дастур, мо ба таҳлили эҳсосот, бартариҳои он ва чӣ гуна истифода бурдани НЛТК китобхона барои таҳлили эҳсосот оид ба маълумот.
Таҳлили эҳсосот чист?
Таҳлили ҳиссиёт, ки одатан ҳамчун истихроҷи гуфтугӯ маълум аст, як усули таҳлили эҳсосот, фикрҳо ва нуқтаи назари одамон мебошад.
Таҳлили эҳсосот ба тиҷорат имкон медиҳад, ки дар бораи истеъмолкунандагони худ фаҳмиши беҳтаре ба даст оранд, даромадро афзоиш диҳанд ва маҳсулот ва хидматҳои худро дар асоси вуруди муштарӣ такмил диҳанд.
Тафовут байни системаи нармафзоре, ки қодир аст эҳсоси муштариёнро таҳлил кунад ва як фурӯшанда/намояндаи хидматрасонии муштариён, ки кӯшиши хулоса баровардани онро дорад, қобилияти комилан ба даст овардани натиҷаҳои объективӣ аз матни хом аст - ин пеш аз ҳама тавассути коркарди забони табиӣ (NLP) анҷом дода мешавад ва омӯзиши машқҳо техникаи.
Аз муайянкунии эҳсосот то гурӯҳбандии матн, таҳлили ҳиссиёт доираи васеи барномаҳоро дорад. Мо таҳлили эҳсосотро дар маълумоти матнӣ истифода мебарем, то ба ширкат дар назорат кардани эҳсосоти арзёбии маҳсулот ё фикру мулоҳизаҳои истеъмолкунандагон кӯмак расонем.
Сомонаҳои гуногуни васоити ахбори иҷтимоӣ аз он барои арзёбии эҳсоси интишорҳо истифода мекунанд ва агар эҳсосот аз ҳад қавӣ ё зӯроварӣ бошад ё аз ҳадди онҳо поён афтад, ин паём ё ҳазф ё пинҳон карда мешавад.
Таҳлили эҳсосотро барои ҳама чиз аз муайянкунии эҳсосот то гурӯҳбандии матн истифода бурдан мумкин аст.
Истифодаи маъмултарини таҳлили эҳсосот дар маълумоти матнӣ мебошад, ки он барои кӯмак ба ширкат дар пайгирии эҳсосоти арзёбии маҳсулот ё шарҳҳои истеъмолкунандагон истифода мешавад.
Сомонаҳои гуногуни васоити ахбори иҷтимоӣ низ онро барои арзёбии эҳсоси интишорҳо истифода мебаранд ва агар эҳсосот аз ҳад қавӣ ё зӯроварӣ бошад ё аз ҳадди худ поён афтад, онҳо ин паёмро ҳазф мекунанд ё пинҳон мекунанд.
Манфиатҳои таҳлили эҳсосот
Инҳоянд баъзе аз бартариҳои муҳимтарини таҳлили эҳсосот, ки набояд сарфи назар карда шаванд.
- Кӯмак дар арзёбии дарки бренди шумо дар байни демографии мақсадноки шумо.
- Алоқаи мустақими муштарӣ барои кӯмак ба шумо дар таҳияи маҳсулоти шумо пешниҳод карда мешавад.
- Даромади фурӯш ва ҷустуҷӯро зиёд мекунад.
- Имкониятҳои фурӯш барои қаҳрамонони маҳсулоти шумо зиёд шуданд.
- Хидматрасонии фаъол ба мизоҷон як варианти амалӣ аст.
Рақамҳо метавонанд ба шумо маълумотро ба монанди иҷрои хоми маъракаи маркетингӣ, миқдори иштирок дар занги ҷустуҷӯӣ ва шумораи чиптаҳое, ки дар дастгирии муштариён интизоранд, пешниҳод кунанд.
Бо вуҷуди ин, он ба шумо намегӯяд, ки чаро ҳодисаи мушаххас рух дод ва ё ба он чӣ сабаб шуд. Масалан, асбобҳои таҳлилӣ ба монанди Google ва Facebook метавонанд ба шумо дар арзёбии самаранокии кӯшишҳои маркетингии шумо кӯмак расонанд.
Аммо онҳо ба шумо дониши амиқ дар бораи он ки чаро ин маъракаи мушаххас муваффақ буд, намедиҳанд.
Таҳлили ҳиссиёт дорои потенсиали тағир додани бозиро дар ин маврид дорад.
Таҳлили эҳсосот - Изҳороти мушкилот
Ҳадаф муайян кардани он аст, ки твит бар асоси твитҳо эҳсосоти мусоид, манфӣ ё бетарафро нисбат ба шаш ширкати ҳавопаймоии ИМА дорад.
Ин кори таълимии стандартии назоратшаванда аст, ки дар он мо бояд сатри матнро ба категорияҳои пешакӣ муайяншуда бо сатри матн гурӯҳбандӣ кунем.
ҳал
Мо барои ҳалли ин мушкилот раванди омӯзиши стандартии мошинро истифода хоҳем бурд. Мо аз ворид кардани китобхонаҳо ва маҷмӯи додаҳои зарурӣ оғоз мекунем.
Сипас, мо баъзе таҳлили маълумотро анҷом медиҳем, то муайян кунем, ки оё ягон намуна дар маълумот вуҷуд дорад. Пас аз он, мо коркарди пешакии матнро анҷом медиҳем, то маълумоти рақамии вуруди матниро, ки а омӯзиши машқҳо система метавонад истифода барад.
Дар ниҳоят, мо моделҳои таҳлили эҳсосоти худро бо истифода аз усулҳои омӯзиши мошинсозӣ таълим медиҳем ва арзёбӣ мекунем.
1. Воридоти китобхонаҳо
Китобхонаҳои заруриро бор кунед.
2. Маҷмӯи маълумотро ворид кунед
Ин мақола ба маҷмӯаи маълумоте асос меёбад, ки дар он пайдо мешавад Github. Маҷмӯи додаҳо бо истифода аз функсияи хондани CSV Pandas, тавре ки дар зер дида мешавад, ворид карда мешавад:
Бо истифода аз функсияи head(), панҷ сатри аввали маҷмӯи маълумотро тафтиш кунед:
Натиҷа:
3. Таҳлили маълумот
Биёед маълумотро тафтиш кунем, то муайян кунем, ки оё ягон тамоюл вуҷуд дорад. Аммо аввал, мо андозаи пешфарзро тағир медиҳем, то диаграммаҳо намоёнтар шаванд.
Биёед аз шумораи твитҳои аз ҷониби ҳар як ширкати ҳавопаймоӣ гирифташуда оғоз кунем. Барои ин мо диаграммаи пирогро истифода мебарем:
Фоизи твитҳои оммавӣ барои ҳар як ширкати ҳавопаймоӣ дар баромад нишон дода мешавад.
Биёед бубинем, ки чӣ гуна эҳсосот дар ҳама твитҳо тақсим карда мешаванд.
Натиҷа:
Биёед ҳоло тақсимоти эҳсосотро барои ҳар як ширкати ҳавопаймоии мушаххас тафтиш кунем.
Тибқи натиҷаҳо, қисми зиёди твитҳо барои тақрибан ҳамаи ширкатҳои ҳавопаймоӣ номусоид буда, твитҳои бетараф ва хуб пайравӣ мекунанд. Вирҷинияи Амрико шояд ягона ширкати ҳавопаймоӣ бошад, ки дар он таносуби се эҳсос қобили муқоиса аст.
Натиҷа:
Дар ниҳоят, мо китобхонаи Seabornро истифода мебарем, то сатҳи миёнаи эътимодро барои твитҳо аз се категорияи эҳсосот ба даст орем.
Натиҷа:
Натиҷа нишон медиҳад, ки сатҳи эътимод барои твитҳои манфӣ нисбат ба твитҳои мусбат ё бетараф баландтар аст.
4. Тоза кардани маълумот
Дар твитҳо бисёр истилоҳҳои жаргонӣ ва аломатҳои пунктуатсияро пайдо кардан мумкин аст. Пеш аз он ки мо модели омӯзиши мошинро омӯзем, мо бояд твитҳои худро тоза кунем.
Аммо, пеш аз оғози тоза кардани твитҳо, мо бояд маҷмӯи додаҳои худро ба маҷмӯи хусусиятҳо ва нишонаҳо ҷудо кунем.
Вақте ки мо онро ба хусусиятҳо ва маҷмӯаҳои омӯзишӣ ҷудо кардем, мо метавонем маълумотро тоза кунем. Барои ин кор ибораҳои муқаррарӣ истифода хоҳанд шуд.
5. Намоиши ададии матн
Барои таълими моделҳои омӯзиши мошинсозӣ, алгоритмҳои оморӣ математикаро истифода мебаранд. Математика, аз тарафи дигар, танҳо бо рақамҳо кор мекунад.
Мо бояд аввал матнро ба рақамҳо табдил диҳем, то алгоритмҳои оморӣ бо он мубориза баранд. Се роҳи асосии ин кор вуҷуд дорад: халтаи калимаҳо, TF-IDF ва Word2Vec.
Хушбахтона, синфи TfidfVectorizer дар модули Scikit-Learn-и Python метавонад барои табдил додани хусусиятҳои матн ба векторҳои хусусияти TF-IDF истифода шавад.
6. Эҷоди маҷмӯаҳои омӯзишӣ ва тестӣ, ки ба маълумот асос ёфтааст
Ниҳоят, мо бояд пеш аз омӯзиши алгоритмҳои худ маълумоти худро ба маҷмӯи омӯзишҳо ва санҷишҳо тақсим кунем.
Маҷмӯи омӯзишӣ барои омӯзиши алгоритм истифода мешавад ва маҷмӯи тестӣ барои арзёбии иҷрои модели омӯзиши мошин истифода мешавад.
7. Таҳияи модел
Пас аз тақсим кардани маълумот ба маҷмӯаҳои омӯзишӣ ва санҷишӣ, усулҳои омӯзиши мошинсозӣ барои омӯхтани маълумоти омӯзишӣ истифода мешаванд.
Шумо метавонед ҳама гуна алгоритми омӯзиши мошинро истифода баред. Бо вуҷуди ин, равиши Random Forest аз сабаби қобилияти он барои мубориза бо маълумоти муқаррарнашуда истифода мешавад.
8. Пешгӯиҳо ва баҳодиҳии намунавӣ
Пас аз омӯзонидани модел, марҳилаи ниҳоӣ пешгӯӣ кардан аст. Барои ин, мо бояд усули пешгӯиро ба объекти синфи RandomForestClassifier, ки мо таълим додаем, татбиқ кунем.
Ниҳоят, ченакҳои таснифӣ ба монанди метрикаи нофаҳмиҳо, ченакҳои F1, дақиқӣ ва ғайра метавонанд барои арзёбии кори моделҳои омӯзиши мошинсозӣ истифода шаванд.
Натиҷа:
Алгоритми мо ба дақиқии 75.30 ноил шуд, ки аз рӯи натиҷаҳо дида мешавад.
хулоса
Таҳлили эҳсосот яке аз ҷойҳои маъмултарини NLP мебошад, зеро он ба муайян кардани афкори умумии ҷомеа дар як масъалаи мушаххас кӯмак мекунад.
Мо дидем, ки чӣ тавр якчанд китобхонаҳои Python метавонанд дар таҳлили эҳсосот кӯмак кунанд.
Мо омӯзиши твитҳои оммавиро дар бораи шаш ширкати ҳавопаймоии ИМА анҷом додем ва ба дақиқии тақрибан 75% расидем.
Ман тавсия медиҳам, ки ба шумо як алгоритми омӯзиши дигари мошинсозӣ, ба монанди регрессияи логистикӣ, SVM ё KNN -ро санҷед, то бубинед, ки оё шумо метавонед ба натиҷаҳои беҳтар ноил шавед.
Дин ва мазҳаб