Zbieramy dane jak nigdy dotąd, a do 2025 r. ok 80% tych danych będzie nieustrukturyzowany. Eksploracja danych pomaga kształtować te dane, a firmy muszą inwestować w nieustrukturyzowaną analizę tekstu, aby uzyskać poufną wiedzę na temat swoich wyników, klientów, trendów rynkowych itp.
Dane nieustrukturyzowane to niezorganizowane i rozproszone informacje dostępne dla firmy, których nie można wykorzystać w programie ani łatwo zrozumieć dla ludzi. Dane te są zdefiniowane przez model danych i nie są zgodne z żadną predefiniowaną strukturą. Eksploracja danych pozwala nam sortować i przetwarzać duże zbiory danych w celu znalezienia wzorców, które pomogą firmom uzyskać odpowiedzi i rozwiązać problemy.
Wyzwania w analizie tekstu nieustrukturyzowanego
Dane są gromadzone w różnych formach i źródłach, w tym w wiadomościach e-mail, mediach społecznościowych, treściach generowanych przez użytkowników, forach, artykułach, wiadomościach i tak dalej. Biorąc pod uwagę dużą ilość danych, firmy prawdopodobnie zignorują ich przetwarzanie ze względu na ograniczenia czasowe i wyzwania budżetowe. Oto kilka kluczowych wyzwań związanych z eksploracją danych nieustrukturyzowanych:
Charakter danych
Ponieważ nie ma określonej struktury, znajomość natury danych jest dużym wyzwaniem. To sprawia, że znajdowanie spostrzeżeń jest jeszcze trudniejsze i bardziej złożone, co stanowi dużą przeszkodę dla firmy do rozpoczęcia przetwarzania, ponieważ nie ma kierunku, w którym ma podążać.
Wymagania systemowe i technologiczne
Nieustrukturyzowanych danych nie można analizować za pomocą istniejących systemów, baz danych i narzędzi. Dlatego firmy potrzebują specjalnie zaprojektowanych systemów o dużej pojemności do wydobywania, lokalizowania i analizowania nieustrukturyzowanych danych.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Analiza tekstu nieustrukturyzowanych danych wymaga technik NLP, takie jak analiza nastrojów, modelowanie tematów i rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER). Systemy te wymagają wiedzy technicznej i zaawansowanych maszyn do obsługi dużych zbiorów danych.
Techniki wstępnego przetwarzania w eksploracji danych
Wstępne przetwarzanie danych obejmuje czyszczenie, przekształcanie i integrowanie danych przed wysłaniem ich do analizy. Korzystając z poniższych technik, analitycy poprawiają jakość danych w celu ułatwienia ich eksploracji.
Czyszczenie tekstu
Czyszczenie tekstu polega na usuwaniu nieistotnych danych ze zbiorów danych. Obejmuje usuwanie znaczników HTML, znaków specjalnych, cyfr, znaków interpunkcyjnych i innych aspektów tekstu. Celem jest normalizacja danych tekstowych, usunięcie słów kończących i usunięcie wszelkich elementów, które mogą utrudniać proces analizy.tokenizacja
Podczas budowania potoku eksploracji danych wymagana jest tokenizacja danych w celu rozbicia nieustrukturyzowanych danych, ponieważ ma to wpływ na resztę procesu. Tokenizowanie nieustrukturyzowanych danych obejmuje tworzenie mniejszych i podobnych jednostek danych, co prowadzi do efektywnej reprezentacji.Znakowanie części mowy
Tagowanie części mowy obejmuje etykietowanie każdego tokenu w rzeczownik, przymiotnik, czasownik, przysłówek, spójnik itp. Pomaga to stworzyć poprawną gramatycznie strukturę danych, która jest kluczowa dla szerokiego zakresu funkcji NLP.Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)
Proces NER obejmuje oznaczanie jednostek w nieustrukturyzowanych danych określonymi rolami i kategoriami. Kategorie obejmują między innymi osoby, organizacje i lokalizacje. Pomaga to w budowaniu bazy wiedzy do następnego kroku, zwłaszcza gdy NLP wchodzi w życie.
Czyszczenie tekstu polega na usuwaniu nieistotnych danych ze zbiorów danych. Obejmuje usuwanie znaczników HTML, znaków specjalnych, cyfr, znaków interpunkcyjnych i innych aspektów tekstu. Celem jest normalizacja danych tekstowych, usunięcie słów kończących i usunięcie wszelkich elementów, które mogą utrudniać proces analizy.
Podczas budowania potoku eksploracji danych wymagana jest tokenizacja danych w celu rozbicia nieustrukturyzowanych danych, ponieważ ma to wpływ na resztę procesu. Tokenizowanie nieustrukturyzowanych danych obejmuje tworzenie mniejszych i podobnych jednostek danych, co prowadzi do efektywnej reprezentacji.
Tagowanie części mowy obejmuje etykietowanie każdego tokenu w rzeczownik, przymiotnik, czasownik, przysłówek, spójnik itp. Pomaga to stworzyć poprawną gramatycznie strukturę danych, która jest kluczowa dla szerokiego zakresu funkcji NLP.
Proces NER obejmuje oznaczanie jednostek w nieustrukturyzowanych danych określonymi rolami i kategoriami. Kategorie obejmują między innymi osoby, organizacje i lokalizacje. Pomaga to w budowaniu bazy wiedzy do następnego kroku, zwłaszcza gdy NLP wchodzi w życie.Omówienie procesu eksploracji tekstu
Eksploracja tekstu polega na wykonywaniu zadań krok po kroku w celu wydobycia przydatnych informacji z nieustrukturyzowanego tekstu i danych. W ramach tego procesu wykorzystujemy sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i NLP w celu wydobycia przydatnych informacji.
- Przetwarzanie wstępne: Pro-przetwarzanie tekstu obejmuje szereg różnych zadań, w tym oczyszczanie tekstu (usuwanie niepotrzebnych informacji), tokenizację (dzielenie tekstu na mniejsze fragmenty), filtrowanie (usuwanie nieistotnych informacji), stemming (identyfikowanie podstawowej formy słów) i lematyzację (reorganizacja słowa do jego oryginalnej formy językowej).
- Wybór funkcji: Wybór cech polega na wyodrębnieniu najbardziej odpowiednich cech ze zbioru danych. Ten krok, szczególnie używany w uczeniu maszynowym, obejmuje również klasyfikację danych, regresję i grupowanie.
- Transformacja tekstu: Użycie jednego z dwóch modeli, Bag of Words lub Vector Space Model z wyborem cech, w celu wygenerowania cech (identyfikacji) podobieństwa w zbiorze danych.
- Eksploracja danych: Ostatecznie, za pomocą różnych stosowanych technik i podejść, wydobywa się dane, które następnie wykorzystuje się do dalszej analizy.
Dzięki wydobytym danym firmy mogą trenować modele sztucznej inteligencji za pomocą pomoc w przetwarzaniu OCR. W rezultacie mogą wykorzystać autentyczną inteligencję, aby uzyskać precyzyjne informacje.
Kluczowe zastosowania eksploracji tekstu
Opinie Klientów
Firmy mogą lepiej zrozumieć swoich klientów, analizując trendy i dane wyodrębnione z danych generowanych przez użytkowników, postów w mediach społecznościowych, tweetów i próśb o obsługę klienta. Korzystając z tych informacji, mogą tworzyć lepsze produkty i zapewniać lepsze rozwiązania.
Monitorowanie marki
Ponieważ techniki eksploracji danych mogą pomóc w pozyskiwaniu i wydobywaniu danych z różnych źródeł, mogą pomóc markom dowiedzieć się, co mówią ich klienci. Dzięki temu mogą wdrażać strategie monitorowania marki i zarządzania reputacją marki. W rezultacie marki mogą wdrożyć techniki kontroli szkód, aby uratować swoją reputację.
Wykrywanie oszustw
Ponieważ eksploracja danych może pomóc w wydobyciu głęboko zakorzenionych informacji, w tym analiz finansowych, historii transakcji i roszczeń ubezpieczeniowych, firmy mogą wykryć oszukańcze działania. Pomaga to zapobiegać niechcianym stratom i daje im wystarczająco dużo czasu na uratowanie swojej reputacji.
Zalecenie dotyczące treści
Rozumiejąc dane pochodzące z różnych źródeł, firmy mogą je wykorzystać do zapewnienia swoim klientom spersonalizowanych rekomendacji. Personalizacja odgrywa ważną rolę w zwiększaniu przychodów firmy i jakości obsługi klienta.
Spostrzeżenia dotyczące produkcji
Tam, gdzie można wykorzystać wiedzę klientów do poznania ich preferencji, to samo można wykorzystać do usprawnienia procesów produkcyjnych. Biorąc pod uwagę opinie i opinie użytkowników, producenci mogą wdrażać mechanizmy udoskonalania produktów i modyfikować proces produkcyjny.
Filtrowanie wiadomości e-mail
Eksploracja danych podczas filtrowania wiadomości e-mail pomaga odróżnić spam, złośliwą treść i oryginalne wiadomości. Dzięki tym informacjom firmy mogą chronić się przed cyberatakami oraz edukować swoich pracowników i klientów, aby unikali interakcji z niektórymi rodzajami wiadomości e-mail.
Analiza marketingu konkurencyjnego
Tam, gdzie eksploracja danych może pomóc firmom dowiedzieć się dużo o sobie i swoich klientach, może również rzucić światło na konkurencję. Mogą analizować aktywność profili konkurentów w mediach społecznościowych, wydajność witryny i wszelkie inne informacje dostępne w sieci. Tutaj ponownie mogą identyfikować trendy i spostrzeżenia, jednocześnie wykorzystując te informacje do budowania swoich strategii marketingowych.
Wnioski
Eksploracja danych z tekstu nieustrukturyzowanego stanie się podstawową praktyką w miarę wchodzenia w świat intensywnie przetwarzający dane. Firmy będą chciały odkrywać nowe trendy i spostrzeżenia, aby tworzyć lepsze produkty i poprawiać doświadczenia klientów. Tam, gdzie wyzwania operacyjne i kosztowe są obecnie najbardziej widoczne, można je przezwyciężyć poprzez wdrożenie na dużą skalę technik eksploracji danych. Shaip ma wiedzę w zakresie gromadzenia, ekstrakcji i adnotacji danych, pomagając firmom lepiej zrozumieć swoich klientów, rynki i produkty. Pomagamy firmy usprawniają ekstrakcję danych OCR oraz zbiór wstępnie wyszkolonych modeli sztucznej inteligencji zapewniających imponującą cyfryzację. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak możemy pomóc Ci w przetwarzaniu i porządkowaniu nieustrukturyzowanych danych.
