کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
آپ کی کمپنی کو متعدد ڈیٹا ذرائع تک رسائی حاصل ہے جس میں کلائنٹس، صارفین، کارکنوں، وینڈرز اور دیگر کے ان پٹ شامل ہیں۔ یہ غیر ساختہ ڈیٹا آپ کے گاہک کے تجربے کے اہداف تک پہنچنے کی کلید رکھتا ہے، لیکن اس کا کامیابی سے جائزہ لینے کے لیے ماہرین کے حل کی ضرورت ہوتی ہے۔
متنی تجزیات کی ٹیکنالوجی معیار کے اقدامات کے لیے غیر ساختہ ٹیکسٹ ڈیٹا کا تجزیہ اور ڈسپلے کرنے کے لیے ایک خودکار تکنیک پیش کرتی ہے۔ ہر ایک سے قابل عمل معلومات حاصل کرنے پر غور کریں۔ سوشل میڈیا پوسٹ، ای میل، چیٹ میسج، ایشو ٹکٹ، اور سروے۔
ٹیکسٹ اینالیٹکس آپ کی کمپنی کو اس بات کے بارے میں مزید دریافت کرنے کے قابل بناتا ہے کہ گاہک آپ کے سامان اور خدمات کے ساتھ تعامل کرتے وقت کیا کہہ رہے ہیں، کیا سوچ رہے ہیں اور محسوس کر رہے ہیں۔
اس پوسٹ میں، ہم متن کے تجزیات کو قریب سے دیکھیں گے، یہ کیسے کام کرتا ہے، ٹیکسٹ اینالیٹکس اور ٹیکسٹ مائننگ کے درمیان فرق، نیز اس کے فوائد، استعمال کے معاملات، چیلنجز اور بہت کچھ۔
تو، ٹیکسٹ اینالیٹکس کیا ہے؟
متن کے تجزیات غیر ساختہ ڈیٹا، جیسے تحریری مواصلات اور متن سے معنی اخذ کرنے کا ایک طریقہ ہے، تاکہ صارف کے تاثرات، صارفین کی رائے، مصنوعات کی درجہ بندی، اور دیگر میٹرکس جیسے عوامل کا اندازہ لگایا جا سکے۔
یہ بہت سارے غیر ساختہ ڈیٹا کو کسی ایسی چیز میں تبدیل کرنے کا ایک طریقہ ہے جس کا مطالعہ کیا جا سکتا ہے، دوسرے لفظوں میں۔
مضامین، ٹویٹس، سوشل میڈیا پوسٹس، جائزے، تبصرے، اور تحریر کی دیگر اقسام کا تجزیہ کرتے وقت، بہت سی فرمیں مشین لرننگ کی تکنیکوں اور الگورتھم کو لاگو کرنے کے لیے ٹیکسٹ اینالیٹکس کا استعمال کرتی ہیں تاکہ معنی نکالنے اور معلومات اکٹھی کی جا سکیں۔
متنی تجزیات کی اقسام
تمام متن کے تجزیات برابر نہیں بنائے جاتے ہیں۔ متن کے تجزیات، جیسے کاروباری تجزیات کے وسیع دائرے کو، فنکشن اور نتائج کی بنیاد پر کئی شعبوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ متن کے تجزیات کی تکنیکوں کو عام طور پر تین گروہوں میں تقسیم کیا جاتا ہے:
وضاحتی تجزیات
اس علاقے میں متن کے تجزیاتی طریقہ کار رپورٹنگ کے آس پاس ہیں۔ ڈیٹا غیر ساختہ متن سے لیا جاتا ہے، منطقی شکل دی جاتی ہے، اور رجحانات کے لیے جانچ پڑتال کی جاتی ہے۔ وقت کے ساتھ ساتھ صارف کے مجموعی مزاج، خریداری کے نمونوں اور مزید بہت کچھ کا واضح منظر پیش کرنے کے لیے موضوعات اور بنیادی تھیمز کو ایک ساتھ جوڑا جا سکتا ہے۔
پیش گوئی کے تجزیات
پیشین گوئی کے تجزیات مستقبل کے واقعات کو پیش کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے. اس حتمی نتیجے کو ذہن میں رکھتے ہوئے پیش گوئی متن کے تجزیات میں غیر ساختہ مواد کو پکڑا اور تجزیہ کیا جاتا ہے۔
تجزیات کی یہ شکل انوینٹری کے انتظام، خریداری کے رویے، اور یہاں تک کہ خطرے سے بچنے کے لیے درست تخمینے تیار کرنے میں فرموں کی مدد کرتی ہے۔
کسی خاص قسم کی مدد کے لیے آن کال کو برقرار رکھنے کے لیے ملازمین کی زیادہ سے زیادہ تعداد کی نشاندہی کرنے کے لیے اوپن کسٹمر سپورٹ ٹکٹ کا استعمال، رابطہ مرکز کے ماحول میں پیشین گوئی کے تجزیات کے قابل اطلاق ہونے کی ایک مثال ہے۔
نسخہ تجزیات
متنی تجزیات مستقبل میں پیش آنے والے خاص واقعات کے لیے بیک اپ پلان کی تیاری میں مدد کر کے بھی نسخہ جات کا حامل ہو سکتا ہے۔ اس قسم کے تجزیاتی نقطہ نظر میں تشخیص کو بہتر طریقے سے آگاہ کرنے کے لیے پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کا استعمال کیا جاتا ہے۔
اس قسم کے تجزیات کی موروثی افادیت کی وجہ سے، خواہ متن ہو یا دوسری صورت میں، یہ کمپنی کے ایگزیکٹوز کے درمیان اکثر پسند کیا جاتا ہے جو اپنے برانڈ کے مارکیٹ شیئر کو بڑھانے کی کوشش کرتے ہیں۔
ٹیکسٹ اینالیٹکس بمقابلہ ٹیکسٹ مائننگ
متن کے تجزیات کو صحیح معنوں میں سمجھنے کے لیے، آپ کو متن کی کان کنی اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ سے بھی واقف ہونا چاہیے۔ ٹیکسٹ مائننگ غیر ساختہ ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار سے معلومات نکالتی ہے۔
اس تکنیک کے بغیر، آپ کو دستی طور پر متنی آدانوں کی اسکریننگ کرنی ہوگی اور یہ تعین کرنا ہوگا کہ آیا وہ اعلیٰ معیار کے ہیں۔ ایک بار جب یہ ڈیٹا سٹرکچرڈ ڈیٹا میں نکالا جاتا ہے، تو قیمتی بصیرت سے پردہ اٹھانے کے لیے اس کا جائزہ لیا جا سکتا ہے۔
متن کے تجزیات رپورٹیں تیار کر سکتے ہیں، دلچسپ رجحانات کو نمایاں کر سکتے ہیں، اور کمپنیوں کو ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے کے لیے نئے ٹولز دے سکتے ہیں۔
قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے طریقے ٹیکسٹ مائننگ اور ٹیکسٹ اینالیٹکس میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔ یہ ایک قسم ہے۔ مصنوعی ذہانت انسانی زبان کو کمپیوٹر پڑھنے کے قابل فارمیٹ میں تبدیل کرنے کے قابل۔
آخری صارف کو کچھ مطلوبہ الفاظ یا نحو کو جاننے کی ضرورت نہیں ہے تاکہ دوسرے سرے پر موجود کمپیوٹر ان کی درخواست کی ترجمانی کرے۔ اس کے بجائے، قدرتی زبان کی پروسیسنگ پر قبضہ کر لیتا ہے.
یہ ٹیکنالوجی اس کو فراہم کردہ ڈیٹا سے سیکھنے کے لیے ایک ماڈل کا استعمال کرتی ہے۔ اس کی بصیرت کی درستگی اور مطابقت وقت کے ساتھ بڑھتی ہے، جو کہ کی ایک شکل ہے۔ مشین لرننگ عمل.
ٹیکسٹ اینالیٹکس کیسے کام کرتا ہے؟
متن کے تجزیات کا طریقہ متنی ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کے جمع کرنے سے شروع ہوتا ہے۔ آپ کے پروجیکٹ کی وسعت اور دستیاب وسائل پر منحصر ہے، آپ سوشل میڈیا کے تبصروں، ویب سائٹ کے مواد، کتابوں، منظم سروے، تاثرات، یا فون ریکارڈز سے حاصل کر سکتے ہیں۔
آپ ڈیٹا کے ایک مجموعہ کے ساتھ کام کر سکتے ہیں یا متعدد مجموعی وسائل کی جانچ کر سکتے ہیں۔ ٹیکسٹ اینالیٹکس سسٹم میں ٹیکسٹ مائننگ ٹولز بھی شامل ہو سکتے ہیں جو اسے اس ڈیٹا کو چھانٹنا شروع کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
بعض حالات میں، آپ متعلقہ معلومات کو تلاش کرنے کے لیے درکار ڈیٹا سیٹ حاصل کرنے کے لیے دو یا زیادہ طریقوں کو یکجا کر سکتے ہیں۔ فقرے کو توڑنا، متن کو ٹوکنائز کرنا، اور زبان کو اپنی مرضی کے مطابق بنانا یہ تمام مثالیں ہیں کہ عمل کے اس مرحلے پر کیا ہوتا ہے۔
سافٹ ویئر کی قدرتی زبان کی پروسیسنگ کی صلاحیت ڈیٹا کو مختلف طریقوں سے تبدیل کر سکتی ہے، جیسے کہ لیبل لگانا، گروپ بندی کرنا اور اس کی درجہ بندی کرنا۔ ٹیکسٹ اینالیٹکس ٹول کے لیے درج ذیل مرحلہ اس وقت لیا جا سکتا ہے جب بنیادی، کم سطحی پروسیسنگ مکمل ہو جائے۔
یہ تکنیک اکثر ایسا کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے جذبات تجزیہ ڈیٹا کے بیچ پر۔ پلیٹ فارم کلائنٹ کے اطمینان کی سطح، وہ مضامین جن کے بارے میں وہ پرجوش ہیں، اور کسٹمر کے تجربے پر اہم تاثرات کا تعین کر سکتا ہے۔ متن کے اندر موجود حقیقی پیغام کا پتہ لگانے کے لیے، یہ گرامر اور ارد گرد کے سیاق و سباق کا تجزیہ کرتا ہے۔
آپ کا کاروبار ٹیکسٹ اینالیٹکس کا استعمال کر کے بڑے ڈیٹا سیٹس کو تیار کر سکتا ہے جن کا دستی طور پر مفید تحقیقی ڈیٹا کا اندازہ لگانا ناممکن ہے۔
اس معلومات کو مصنوعات کی ترقی، بجٹ مختص کرنے، کسٹمر سروس کے طریقوں، مارکیٹنگ کے اقدامات، اور بہت سے دوسرے کاموں کی رہنمائی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
آپ کو صرف سیکھنے کے ماڈل تیار کرنے اور سسٹم کو ڈیٹا کے ذرائع فراہم کرنے کے لیے شروع میں مشغول ہونے کی ضرورت ہے، اور پھر آخر میں یہ بیان کریں کہ ٹیکسٹ اینالیٹکس نے ڈیٹا کو کیسے ہینڈل کیا کیونکہ اس عمل کی اکثریت خودکار ہے۔
متن کے تجزیات کی تکنیک
ورڈ گروپنگ
الفاظ کا مجموعہ اکثر ایک جملہ سے زیادہ بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ "اخراجات"، "مہنگے" اور "ماہانہ" کے جملے جمع کرتے ہیں تو آپ معقول طور پر یہ فرض کر سکتے ہیں کہ بہت سے کلائنٹس کا خیال ہے کہ آپ کی مصنوعات یا خدمات میں سے ایک کے ماہانہ اخراجات بہت مہنگے ہیں۔ تاہم، قریب سے دیکھنے کے لیے آپ ہمیشہ انفرادی تبصرے دیکھ سکتے ہیں۔
الفاظ کی تعدد
یہ سب سے بنیادی طور پر متنی تجزیات ہے، جہاں مضامین (مثلاً، قیمتوں کا تعین، سروس، اکاؤنٹ، وغیرہ) کی تعدد اور درجہ بندی کی جاتی ہے جس کے ساتھ ان کا حوالہ دیا جاتا ہے۔ یہ آپ کے مہمانوں کے درمیان ابھرنے والے بار بار موضوعات اور مشکلات کو تیزی سے تلاش کرنے میں مددگار ہے۔
احساس تجزیہ
جذباتی تجزیات ایک ایسا طریقہ ہے جو نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں استعمال ہوتا ہے جو صارفین کو مثبت، منفی اور غیر جانبدار اصطلاحات کے ساتھ ساتھ اکثر استعمال ہونے والے فقروں سے جڑے جذبات کی بنیاد پر تاثرات کی سنجیدگی کا اندازہ کرنے کے قابل بناتا ہے۔
اب آپ پچھلی حکمت عملیوں کی بدولت مخصوص فقروں کی تعدد اور گروپ بندی کو سمجھتے ہیں، لیکن کیا یہ رائے سازگار، ناموافق یا غیر جانبدار ہے؟
اگر آپ کے پاس صحیح آلہ موجود ہے تو جذبات کے بارے میں بصیرت حاصل کرنا کوئی مسئلہ نہیں ہونا چاہیے کیونکہ خوش قسمتی سے آپ کے لیے، آپ کے صارفین ان مسائل کے بارے میں اپنی رائے کا اظہار کرنے کے لیے مائل ہوتے ہیں جن کی وہ گہری فکر کرتے ہیں۔
متن کی درجہ بندی
یہ سب سے زیادہ فائدہ مند NLP (نیچرل لینگویج پروسیسنگ) ٹیکنالوجی ہے کیونکہ یہ زبان سے آزاد ہے۔ یہ تقریباً کسی بھی ڈیٹا کو ترتیب دے سکتا ہے، ترتیب دے سکتا ہے اور سیگمنٹ کر سکتا ہے۔ متن کی درجہ بندی غیر ساختہ ڈیٹا کو پہلے سے طے شدہ ٹیگ یا زمرے تفویض کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
متن کی درجہ بندی میں جذبات کا تجزیہ، موضوع کی ماڈلنگ، زبان، اور ارادے کی شناخت شامل ہے۔
موضوع ماڈلنگ
ٹاپک ماڈلنگ کچھ تھیمز پر مبنی مواد کی درجہ بندی میں مدد کرتی ہے۔ موضوع کی ماڈلنگ کم ذاتی نوعیت کی ہے اور متنوع تحریروں اور تجریدی دوبارہ ہونے والے خیالات کو ہضم کرنے میں مدد کرتی ہے۔ موضوع ماڈلنگ کے زمرے اور ہر متن میں الفاظ کا فیصد یا شمار کسی خاص موضوع کو تفویض کرتا ہے۔
نام کی ہستی کی پہچان
نام کی ہستی کی پہچان ڈیٹا سیٹس میں اسم کی شناخت میں مدد کرتا ہے۔ 'INR' سے پہلے نمبروں کو مانیٹری سمجھیں۔ اسی طرح، "محترمہ" یا "مسٹر" یا "مسز" ایک یا زیادہ بڑے الفاظ کے بعد زیادہ تر ممکنہ طور پر کسی شخص کا نام ہوتا ہے۔
اہم مسئلہ یہ ہے کہ، جب کہ بعض اسم کلیدی زمروں کو بیان کرتے ہیں جیسے کہ جغرافیائی محل وقوع، نام، یا مالیاتی مالیت، دوسرے ایسا نہیں کرتے، جس کی وجہ سے بہت زیادہ الجھن ہوتی ہے۔
فوائد
- گاہک کے رجحانات، مصنوعات کی کارکردگی، اور سروس کے معیار کو سمجھنے میں تنظیموں کی مدد کریں۔ یہ تیز رفتار فیصلہ سازی، بہتر کاروباری معلومات، اعلی پیداواریت، اور لاگت کی بچت کا باعث بنتا ہے۔
- معاشرے میں وسیع رجحانات اور رویوں کو جان کر فیصلے کرنے میں حکومتوں اور سیاسی اداروں کی مدد کرتا ہے۔
- اسکالرز کو پہلے سے موجود مواد کی ایک بڑی مقدار کو تیزی سے چھاننے کی اجازت دیتا ہے، جو ان کے مطالعے کے لیے موزوں ہے۔ یہ سائنسی ترقی کو تیز کرتا ہے۔
- اسی طرح کی معلومات کی درجہ بندی کرکے، آپ صارف کے مواد کی سفارش کے نظام کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
- متن کے تجزیاتی نقطہ نظر سرچ انجنوں اور معلومات کی بازیافت کے نظام کی بہتری میں مدد کرتے ہیں، جس کے نتیجے میں تیزی سے صارف کے تجربات.
استعمال کے مقدمات
سوشل میڈیا تجزیہ
منسلک رہنے کا ایک ذریعہ ہونے کے علاوہ، سوشل میڈیا برانڈنگ اور مارکیٹنگ کے لیے ایک پلیٹ فارم میں بھی تیار ہوا ہے۔ صارفین اپنی پسندیدہ کمپنیوں کے بارے میں بات کرتے ہیں اور سوشل میڈیا پر اپنے تجربات شیئر کرتے ہیں۔
سوشل میڈیا ڈیٹا پر جذباتی تجزیہ کرنے کے لیے ٹیکسٹ اینالیٹکس ٹولز کا استعمال مصنوعات/سروسز کے تئیں صارفین کے مثبت اور منفی احساسات کے ساتھ ساتھ کمپنیوں کے صارفین کے ساتھ اثر و رسوخ اور تعلقات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے۔
مزید برآں، سوشل میڈیا کا تجزیہ کمپنیوں کو اپنے صارفین کے ساتھ اعتماد پیدا کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
فروخت اور مارکیٹنگ
پراسپیکٹنگ سیلز پرسن کا سب سے برا خواب ہے۔ سیلز ٹیمیں سیلز اور کارکردگی کو بڑھانے کی ہر ممکن کوشش کرتی ہیں۔ ٹیکسٹ اینالیٹکس ٹولز اس دستی کام کو خودکار بناتے ہیں جبکہ مارکیٹنگ کو پروان چڑھانے کے لیے ضروری اور متعلقہ بصیرتیں فراہم کرتے ہیں۔
چیٹ بوٹس کا استعمال صارفین کی پوچھ گچھ کا حقیقی وقت میں جواب دینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس ڈیٹا کا تجزیہ سیلز کے عملے کی مدد کرتا ہے کہ صارف کسی پروڈکٹ کو خریدنے، ٹارگٹ مارکیٹنگ اور ایڈورٹائزنگ کرنے اور پروڈکٹ میں بہتری لانے کے امکانات کا اندازہ لگا سکے۔
کاروباری انٹیلی جنس
کاروبار "کیا ہو رہا ہے؟" کا تعین کرنے کے لیے ڈیٹا کے تجزیہ کا استعمال کر سکتے ہیں۔ لیکن اس بات کا تعین کرنے کے لیے جدوجہد کر رہے ہیں کہ "یہ کیوں ہو رہا ہے؟"
متنی تجزیاتی ایپلی کیشنز تنظیموں کو عددی اعداد و شمار سے سیاق و سباق نکالنے میں مدد کرتی ہیں اور یہ استدلال کرتی ہیں کہ کوئی منظرنامہ کیوں پیش آیا، واقع ہو رہا ہے یا مستقبل میں ہو سکتا ہے۔.
مثال کے طور پر، مختلف چیزیں فروخت کی کارکردگی کو متاثر کرتی ہیں۔ اگرچہ ڈیٹا کا تجزیہ عددی اعداد و شمار فراہم کرتا ہے، لیکن متن کے تجزیات کے نقطہ نظر اس بات کا تعین کرنے میں مدد کر سکتے ہیں کہ کارکردگی میں کمی یا اضافہ کیوں ہے۔
نتیجہ
ٹیکسٹ اینالیٹکس کاروباروں کو ڈیٹا ذرائع کی ایک وسیع رینج سے، کسٹمر سروس کی درخواستوں سے لے کر سوشل میڈیا کے تعاملات تک مفید معلومات کی شناخت کرنے کے قابل بناتا ہے۔
متنی تجزیات متن کے تجزیے کے نتائج کو یکجا کرکے اور اعدادوشمار کو سمجھنے میں آسان رپورٹس اور تصورات میں تبدیل کرنے کے لیے کاروباری ذہانت کے اوزار استعمال کرکے پیٹرن، رجحانات، اور قابل عمل بصیرت تلاش کرسکتے ہیں۔
کسٹمر کے تبصروں کا جائزہ لینے کے بعد یا ٹیکسٹ اینالیسس ٹولز کے ساتھ کسٹمر سپورٹ کی درخواستوں کے مواد کا جائزہ لینے کے بعد، آپ ٹیکسٹ اینالیٹکس کا استعمال کر سکتے ہیں تاکہ آپ کو بہتری کے امکانات کا پتہ لگانے اور اپنے پروڈکٹ یا سروس کو اپنے کلائنٹ کی ضروریات اور توقعات کے مطابق ایڈجسٹ کرنے میں مدد ملے۔
جواب دیجئے