Mundarija[Yashirish][Show]
Sizning kompaniyangiz mijozlar, iste'molchilar, ishchilar, sotuvchilar va boshqalardan olingan ma'lumotlarni o'z ichiga olgan bir nechta ma'lumotlar manbalariga kirish huquqiga ega. Ushbu tuzilmagan ma'lumotlar mijozlar tajribasi maqsadlariga erishish kalitini o'z ichiga oladi, ammo ularni muvaffaqiyatli baholash uchun maxsus echimlar kerak bo'ladi.
Matnni tahlil qilish texnologiyasi sifat ko'rsatkichlari uchun tuzilmagan matn ma'lumotlarini tahlil qilish va ko'rsatish uchun avtomatlashtirilgan texnikani taqdim etadi. Har biridan amaliy ma'lumot olishni o'ylab ko'ring ijtimoiy media xabar, elektron pochta, chat xabari, chipta chiqarish va so'rov.
Matnni tahlil qilish kompaniyangizga mijozlar nima deyishi, o'ylashi va sizning mahsulotingiz va xizmatlaringiz bilan o'zaro aloqada bo'layotgan his-tuyg'ulari haqida ko'proq ma'lumot olish imkonini beradi.
Ushbu postda biz matn tahlilini, uning qanday ishlashini, matn tahlili va matn qazib olish o'rtasidagi farqlarni, shuningdek, uning afzalliklari, foydalanish holatlari, qiyinchiliklar va boshqa ko'p narsalarni batafsil ko'rib chiqamiz.
Xo'sh, matn tahlili nima?
Matnni tahlil qilish - foydalanuvchilarning fikr-mulohazalari, iste'molchilar fikri, mahsulot reytinglari va boshqa ko'rsatkichlar kabi omillarni o'lchash uchun yozma aloqa va matn kabi tuzilmagan ma'lumotlardan ma'no chiqarish usuli.
Bu ko'plab tuzilmagan ma'lumotlarni o'rganish mumkin bo'lgan narsaga aylantirish usuli, boshqacha qilib aytganda.
Maqolalar, tvitlar, ijtimoiy tarmoqlardagi postlar, sharhlar, sharhlar va boshqa turdagi yozuvlarni tahlil qilishda ko'plab firmalar ma'no chiqarish va ma'lumot to'plash uchun mashina o'rganish texnikasi va algoritmlarini qo'llash uchun matn tahlilidan foydalanadilar.
Matnni tahlil qilish turlari
Hamma matn tahlillari bir xil yaratilmagan. Matn tahlili, biznes tahlilining kengroq sohasi kabi, funktsiya va natijalarga ko'ra bir necha sohalarga bo'linishi mumkin. Matnni tahlil qilish usullari odatda uch guruhga bo'linadi:
Ta'riflovchi tahlil
Ushbu sohadagi matn tahlili jarayonlari hisobotga asoslanadi. Ma'lumotlar mantiqiy shakl berilgan tuzilmagan matndan olinadi va tendentsiyalar uchun tekshiriladi. Mavzular va asosiy mavzular vaqt o'tishi bilan umumiy foydalanuvchi kayfiyati, xarid qilish tartibi va boshqalarni aniqroq ko'rish uchun bir-biriga bog'lanishi mumkin.
Bashoratli tahlil
Bashoratli tahlil kelajakdagi hodisalarni prognoz qilishga qaratilgan. Strukturaviy bo'lmagan material ushbu yakuniy natijani hisobga olgan holda bashoratli matn tahlilida olinadi va tahlil qilinadi.
Tahlilning ushbu shakli firmalarga inventarni boshqarish, sotib olish xulq-atvori va hatto xavf-xatarlardan qochish uchun aniq prognozlarni ishlab chiqishda yordam beradi.
Muayyan ixtisoslashgan yordam turiga qo'ng'iroq qilish uchun xodimlarning maqbul sonini aniqlash uchun ochiq mijozlarni qo'llab-quvvatlash chiptalaridan foydalanish aloqa markazi muhitida bashoratli tahlilning qo'llanilishiga misoldir.
Tavsiya etilgan tahlil
Matnni tahlil qilish, shuningdek, kelajakdagi muayyan hodisalar uchun zaxira rejasini ishlab chiqishda yordam berish orqali retsept bo'lishi mumkin. Ushbu turdagi tahliliy yondashuv baholashlarni yaxshiroq xabardor qilish uchun bashoratli tahlillardan foydalanadi.
Ushbu turdagi tahlilning o'ziga xos foydaliligi tufayli, matn yoki boshqa yo'l bilan, u o'z brendining bozor ulushini oshirishga harakat qilayotgan kompaniya rahbarlari orasida tez-tez ma'qullanadi.
Matn tahlili va matnni qazib olish
Matn tahlilini chinakam tushunish uchun siz matnni qazib olish va tabiiy tilni qayta ishlashni ham yaxshi bilishingiz kerak. Matnni qazib olish juda katta hajmdagi tuzilmagan ma'lumotlardan ma'lumotlarni chiqaradi.
Ushbu texnikasiz siz matnli kirishlarni qo'lda ekranga tushirishingiz va ularning yuqori sifatli yoki yo'qligini aniqlashingiz kerak bo'ladi. Ushbu ma'lumotlar tuzilgan ma'lumotlarga ajratilgandan so'ng, ular qimmatli tushunchalarni ochish uchun baholanishi mumkin.
Matn tahlili hisobotlarni yaratishi, qiziqarli tendentsiyalarni ta'kidlashi va kompaniyalarga ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish uchun yangi vositalarni berishi mumkin.
Tabiiy tilni qayta ishlash usullari matn qazib olish va matn tahlilida keng qo'llaniladi. ning bir turi sun'iy intellekt inson tilini kompyuterda o'qiladigan formatga o'tkazishga qodir.
Boshqa tarafdagi kompyuter ularning so'rovini sharhlashi uchun oxirgi foydalanuvchidan ma'lum kalit so'zlarni yoki sintaksisni bilish talab qilinmaydi. Buning o'rniga, tabiiy tilni qayta ishlash o'z zimmasiga oladi.
Ushbu texnologiya unga taqdim etilgan ma'lumotlardan o'rganish uchun modeldan foydalanadi. Uning tushunchalarining aniqligi va dolzarbligi vaqt o'tishi bilan o'sib boradi, bu esa bir ko'rinishdir kompyuterni o'rganish jarayon.
Matn tahlili qanday ishlaydi?
Matnni tahlil qilish usuli juda katta hajmdagi matn ma'lumotlarini to'plashdan boshlanadi. Loyihangizning kengligi va mavjud resurslarga qarab, siz ijtimoiy media sharhlari, veb-sayt tarkibi, kitoblar, tashkil etilgan so'rovlar, fikr-mulohazalar yoki telefon yozuvlaridan olishingiz mumkin.
Siz bitta ma'lumotlar to'plami bilan ishlashingiz yoki ko'plab jamlangan resurslarni tekshirishingiz mumkin. Matnni tahlil qilish tizimi, shuningdek, ushbu ma'lumotlarni saralashni boshlashga imkon beruvchi matn qazib olish vositalarini ham o'z ichiga olishi mumkin.
Muayyan holatlarda, tegishli ma'lumotlarni topish uchun zarur bo'lgan ajratilgan ma'lumotlar to'plamini olish uchun ikki yoki undan ortiq usullarni birlashtirishingiz mumkin. Jumlani parchalash, matnni tokenizatsiya qilish va tilni moslashtirish - bu jarayonning ushbu bosqichida sodir bo'layotgan voqealarga misoldir.
Dasturiy ta'minotning tabiiy tilni qayta ishlash qobiliyati ma'lumotlarni turli yo'llar bilan o'zgartirishi mumkin, masalan, ularni etiketlash, guruhlash va turkumlash. Matnni tahlil qilish vositasi uchun quyidagi bosqich fundamental, past darajadagi ishlov berish tugagandan so'ng olinishi mumkin.
Ushbu texnika tez-tez bajarish uchun ishlatiladi hissiyotlarni tahlil qilish ma'lumotlar to'plamida. Platforma mijozning qoniqish darajasini, ular qiziqqan mavzularni va mijozlar tajribasi bo'yicha muhim fikr-mulohazalarini aniqlashi mumkin. Matn ichidagi haqiqiy xabarni aniqlash uchun u grammatikani va uning atrofidagi kontekstni tahlil qiladi.
Sizning biznesingiz foydali tadqiqot ma'lumotlarini qo'lda baholash mumkin bo'lmagan katta ma'lumotlar to'plamini qazib olish uchun matn tahlilidan foydalanishi mumkin.
Ushbu ma'lumotlar mahsulotni ishlab chiqish, byudjetni taqsimlash, mijozlarga xizmat ko'rsatish amaliyoti, marketing tashabbuslari va bir qator boshqa funktsiyalarni boshqarish uchun ishlatilishi mumkin.
Siz boshidanoq o'quv modellarini ishlab chiqish va tizimni ma'lumotlar manbalari bilan ta'minlash bilan shug'ullanishingiz kerak, so'ngra oxirida matn tahlili ma'lumotlar bilan qanday ishlaganini tasvirlab bering, chunki bu jarayonning aksariyati avtomatlashtirilgan.
Matnni tahlil qilish texnikasi
So'zlarni guruhlash
So'zlar to'plami ko'pincha bitta iboradan ko'ra ko'proq tushuncha berishi mumkin. Misol uchun, agar siz "xarajatlar", "qimmat" va "oylik" iboralarini jamlasangiz, ko'p mijozlar mahsulot yoki xizmatlaringizdan birining oylik xarajatlari juda qimmat deb hisoblashingiz mumkin. Biroq, yaqinroq ko'rish uchun har doim alohida sharhlarni ko'rishingiz mumkin.
So'z chastotasi
Bu eng oddiy matn tahlili boʻlib, bu yerda mavzular (masalan, narxlar, xizmat, hisob va boshqalar) sanab oʻtiladi va ularga havola qilinish chastotasiga qarab tartiblanadi. Bu tashrif buyuruvchilar orasida tez-tez uchraydigan mavzular va qiyinchiliklarni tezda topish uchun foydalidir.
Tuyg'ularni tahlil qilish
Tuyg'ularni tahlil qilish - bu tabiiy tilni qayta ishlashda (NLP) qo'llaniladigan usul bo'lib, foydalanuvchilarga ijobiy, salbiy va neytral atamalardan foydalanish, shuningdek, tez-tez ishlatiladigan iboralar bilan bog'liq his-tuyg'ularga asoslangan fikr-mulohazalarning jiddiyligini baholash imkonini beradi.
Oldingi strategiyalar tufayli siz ma'lum iboralarning chastotasi va guruhlanishini endi tushundingiz, ammo bu fikr ijobiymi, noqulaymi yoki neytralmi?
Agar sizda to'g'ri vosita bo'lsa, his-tuyg'ularni tushunish muammo bo'lmasligi kerak, chunki sizning baxtingizga iste'molchilaringiz o'zlarini qiziqtirgan masalalar bo'yicha o'z fikrlarini baham ko'rishga moyil.
Matn tasnifi
Bu eng foydali NLP (tabiiy tilni qayta ishlash) texnologiyasidir, chunki u tildan mustaqil. U deyarli har qanday ma'lumotlarni saralashi, tartibga solish va segmentlarga ajratishi mumkin. Matnni turkumlashtirish tuzilmagan ma'lumotlarga oldindan belgilangan teglar yoki toifalarni tayinlash imkonini beradi.
Matnni turkumlashtirish hissiyotlarni tahlil qilish, mavzuni modellashtirish, til va niyatlarni aniqlashni o'z ichiga oladi.
Mavzuni modellashtirish
Mavzuni modellashtirish ma'lum mavzular asosida materiallarni turkumlashda yordam beradi. Mavzuni modellashtirish kamroq shaxsiylashtiriladi va turli matnlarni va mavhum takrorlanadigan g'oyalarni hazm qilishga yordam beradi. Mavzuni modellashtirish kategoriyalari va ma'lum bir mavzuga har bir matndagi so'zlarning foizini yoki sonini belgilaydi.
Shaxsni tanib olish deb nomlangan
Shaxsni tanib olish deb nomlangan ma'lumotlar to'plamidagi otlarni aniqlashda yordam beradi. Oldinda "INR" qo'yilgan raqamlarni pul deb hisoblang; xuddi shunday, "Xonim" yoki "janob" yoki "Xonim" keyin bir yoki bir nechta bosh so'zdan keyin odamning ismi bo'lishi mumkin.
Asosiy masala shundaki, ba'zi otlar geografik joylashuv, ism yoki pul qiymati kabi asosiy toifalarni tavsiflagan bo'lsa-da, boshqalari yo'q, bu juda ko'p chalkashliklarni keltirib chiqaradi.
foydasi
- Tashkilotlarga mijozlar tendentsiyalari, mahsulot samaradorligi va xizmat sifatini tushunishda yordam berish. Bu tezroq qaror qabul qilish, biznes ma'lumotlarini yaxshilash, yuqori mahsuldorlik va xarajatlarni tejashga olib keladi.
- Jamiyatdagi keng tendentsiyalar va munosabatlarni bilish orqali hukumatlar va siyosiy tuzilmalarga qaror qabul qilishda yordam beradi.
- Olimlarga oldindan mavjud bo'lgan katta hajmdagi materiallarni tezda elakdan o'tkazish, o'rganishga tegishli bo'lgan narsalarni olish imkonini beradi. Bu ilmiy taraqqiyotni tezlashtiradi.
- Shu kabi ma'lumotlarni tasniflash orqali siz foydalanuvchi kontentini tavsiya qilish tizimlarini yaxshilashingiz mumkin.
- Matnni tahliliy yondashuvlar qidiruv tizimlari va axborot qidirish tizimlarini takomillashtirishga yordam beradi, bu esa tezroq ishlashga yordam beradi. foydalanuvchi tajribalari.
Vaziyatlardan foydalaning
Ijtimoiy media tahlili
Ijtimoiy media aloqada bo'lish vositasi bo'lishdan tashqari, brending va marketing uchun platformaga aylandi. Mijozlar o'zlarining sevimli kompaniyalari haqida suhbatlashadilar va ijtimoiy tarmoqlarda o'z tajribalari bilan o'rtoqlashadilar.
Ijtimoiy media ma'lumotlarida his-tuyg'ularni tahlil qilish uchun matnli tahlil vositalaridan foydalanish foydalanuvchilarning mahsulot/xizmatlarga nisbatan ijobiy va salbiy his-tuyg'ularini, shuningdek, kompaniyalarning o'z iste'molchilari bilan ta'siri va munosabatlarini aniqlashga yordam beradi.
Bundan tashqari, ijtimoiy media tahlillari kompaniyalarga o'z mijozlari bilan ishonchni shakllantirishga yordam beradi.
Savdo va marketing
Qidiruv sotuvchining eng yomon tushidir. Savdo guruhlari savdo va samaradorlikni oshirish uchun har qanday harakatni amalga oshiradilar. Matnni tahlil qilish vositalari ushbu qo'lda ishlaydigan ishni avtomatlashtiradi va marketingni rivojlantirish uchun muhim va tegishli tushunchalarni beradi.
Chatbotlar real vaqtda iste'molchilarning so'rovlariga javob berish uchun ishlatiladi. Ushbu ma'lumotlarni tahlil qilish savdo xodimlariga iste'molchining mahsulotni sotib olish imkoniyatini bashorat qilishda, maqsadli marketing va reklama qilishda va mahsulotni yaxshilashda yordam beradi.
Ish zakovati
Korxonalar "nima bo'layotganini" aniqlash uchun ma'lumotlar tahlilidan foydalanishlari mumkin. lekin "nima uchun bu sodir bo'layotganini" aniqlash uchun kurashing.
Matnni tahlil qilish ilovalari tashkilotlarga raqamli ma'lumotlardan kontekstni ajratib olish va stsenariy nima uchun sodir bo'lganligi, sodir bo'lganligi yoki kelajakda sodir bo'lishi mumkinligini tushunishga yordam beradi..
Misol uchun, turli xil narsalar savdo ko'rsatkichlariga ta'sir qiladi. Ma'lumotlar tahlili raqamli raqamlar bilan ta'minlangan bo'lsa-da, matnni tahlil qilish yondashuvlari nima uchun unumdorlikning pasayishi yoki o'sishini aniqlashga yordam beradi.
Xulosa
Matn tahlili korxonalarga mijozlarga xizmat koʻrsatish soʻrovlaridan tortib, ijtimoiy tarmoqlardagi oʻzaro aloqalargacha boʻlgan turli xil maʼlumotlar manbalaridan foydali maʼlumotlarni aniqlash imkonini beradi.
Matn tahlili matn tahlili natijalarini birlashtirib, statistikani tushunarli hisobotlar va vizualizatsiyaga aylantirish uchun biznes razvedkasi vositalaridan foydalangan holda naqshlar, tendentsiyalar va amaliy tushunchalarni topishi mumkin.
Mijozlarning fikr-mulohazalarini baholash yoki mijozlarni qo'llab-quvvatlash so'rovlari mazmunini matn tahlil qilish vositalari bilan ko'rib chiqqandan so'ng, siz yaxshilash imkoniyatlarini aniqlashga va mahsulot yoki xizmatingizni mijozingiz talablari va kutishlariga moslashtirishga yordam berish uchun matn tahlilidan foydalanishingiz mumkin.
Leave a Reply