Úgy gyűjtjük az adatokat, mint még soha, és 2025-re kb az adatok 80%-a strukturálatlan lesz. Az adatbányászat segít alakítani ezeket az adatokat, és a vállalkozásoknak be kell ruházniuk a strukturálatlan szövegelemzésbe, hogy bennfentes ismereteket szerezzenek teljesítményükről, ügyfeleikről, piaci trendekről stb.
A strukturálatlan adatok olyan rendezetlen és szétszórt információk, amelyek egy vállalkozás rendelkezésére állnak, de amelyeket egy program nem használhat fel, és nem érthető meg az emberek számára könnyen. Ezeket az adatokat egy adatmodell határozza meg, és nem felel meg semmilyen előre meghatározott struktúrának. Az adatbányászat lehetővé teszi nagy adathalmazok rendezését és feldolgozását, hogy olyan mintákat találjunk, amelyek segítenek a vállalkozásoknak válaszokat kapni és problémákat megoldani.
A strukturálatlan szövegelemzés kihívásai
Az adatok gyűjtése különböző formákban és forrásokban történik, beleértve az e-maileket, a közösségi médiát, a felhasználók által generált tartalmakat, a fórumokat, cikkeket, híreket és miegymást. Tekintettel az adatok nagy mennyiségére, a vállalkozások valószínűleg figyelmen kívül hagyják azok feldolgozását az időkorlátok és a költségvetési kihívások miatt. Íme néhány kulcsfontosságú adatbányászati kihívás a strukturálatlan adatokkal kapcsolatban:
Az adatok természete
Mivel nincs határozott struktúra, az adatok természetének ismerete nagy kihívás. Ez még nehezebbé és összetettebbé teszi a betekintések megtalálását, ami nagy visszatartó erővé válik a vállalkozás számára a feldolgozás megkezdésében, mivel nincs követendő irány.
Rendszer- és technológiai követelmények
A strukturálatlan adatok nem elemezhetők a meglévő rendszerekkel, adatbázisokkal és eszközökkel. Ezért a vállalkozásoknak nagy kapacitású és speciálisan tervezett rendszerekre van szükségük a strukturálatlan adatok kinyeréséhez, megkereséséhez és elemzéséhez.
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
A strukturálatlan adatok szöveges elemzéséhez NLP-technikákra van szükség, mint például a hangulatelemzés, a témamodellezés és a nevesített entitás felismerés (NER). Ezek a rendszerek műszaki szakértelmet és fejlett gépeket igényelnek nagy adathalmazokhoz.
Előfeldolgozási technikák az adatbányászatban
Az adatok előfeldolgozása magában foglalja az adatok tisztítását, átalakítását és integrálását az elemzésre való elküldés előtt. A következő technikák használatával az elemzők javítják az adatok minőségét az egyszerű adatbányászat érdekében.
Szöveg tisztítása
A szövegtisztítás az irreleváns adatok eltávolítását jelenti az adatkészletekből. Ez magában foglalja a HTML-címkék, speciális karakterek, számok, írásjelek és a szöveg egyéb aspektusainak eltávolítását. A cél a szöveges adatok normalizálása, a stopszavak eltávolítása és minden olyan elem eltávolítása, amely gátolhatja az elemzési folyamatot.tokenizálás
Az adatbányászati folyamat felépítésekor adattokenizálásra van szükség a strukturálatlan adatok lebontásához, mivel ez hatással van a folyamat többi részére. A strukturálatlan adatok tokenizálása magában foglalja a kisebb és hasonló adategységek létrehozását, ami hatékony reprezentációt eredményez.Beszédrész-címkézés
A beszédrészes címkézés magában foglalja minden token főnévvel, melléknévvel, igével, határozószóval, kötőszóval stb. való címkézését. Ez segít egy nyelvtanilag helyes adatstruktúra létrehozásában, amely kulcsfontosságú az NLP-funkciók széles körében.Elnevezett entitás-felismerés (NER)
A NER folyamat magában foglalja az entitások címkézését a strukturálatlan adatokban meghatározott szerepekkel és kategóriákkal. A kategóriák közé tartoznak többek között személyek, szervezetek és helyek. Ez segít egy tudásbázis felépítésében a következő lépéshez, különösen akkor, amikor az NLP működésbe lép.
A szövegtisztítás az irreleváns adatok eltávolítását jelenti az adatkészletekből. Ez magában foglalja a HTML-címkék, speciális karakterek, számok, írásjelek és a szöveg egyéb aspektusainak eltávolítását. A cél a szöveges adatok normalizálása, a stopszavak eltávolítása és minden olyan elem eltávolítása, amely gátolhatja az elemzési folyamatot.
Az adatbányászati folyamat felépítésekor adattokenizálásra van szükség a strukturálatlan adatok lebontásához, mivel ez hatással van a folyamat többi részére. A strukturálatlan adatok tokenizálása magában foglalja a kisebb és hasonló adategységek létrehozását, ami hatékony reprezentációt eredményez.
A beszédrészes címkézés magában foglalja minden token főnévvel, melléknévvel, igével, határozószóval, kötőszóval stb. való címkézését. Ez segít egy nyelvtanilag helyes adatstruktúra létrehozásában, amely kulcsfontosságú az NLP-funkciók széles körében.
A NER folyamat magában foglalja az entitások címkézését a strukturálatlan adatokban meghatározott szerepekkel és kategóriákkal. A kategóriák közé tartoznak többek között személyek, szervezetek és helyek. Ez segít egy tudásbázis felépítésében a következő lépéshez, különösen akkor, amikor az NLP működésbe lép.Szövegbányászati folyamat áttekintése
A szövegbányászat lépésenkénti feladatvégrehajtást foglal magában, hogy feltárja a használható információkat a strukturálatlan szövegből és adatokból. Ezen a folyamaton belül mesterséges intelligenciát, gépi tanulást és NLP-t használunk a hasznos információk kinyerésére.
- Előfeldolgozás: A szövegpro-feldolgozás számos különböző feladatot foglal magában, beleértve a szövegtisztítást (a szükségtelen információk eltávolítását), a tokenizálást (a szöveg kisebb darabokra osztását), a szűrést (az irreleváns információk eltávolítása), a törzsképzést (a szavak alapformájának azonosítását) és a lemmatizálást. (a szó átszervezése eredeti nyelvi formájába).
- Funkció kiválasztása: A szolgáltatás kiválasztása magában foglalja a legrelevánsabb jellemzők kinyerését egy adatkészletből. Ez a lépés különösen a gépi tanulásban használatos, és magában foglalja az adatok osztályozását, regresszióját és klaszterezését is.
- Szöveg átalakítása: A két modell, a Szavak zsákja vagy a Vektortér-modell jellemzői kiválasztásával valamelyikének használata az adatkészletben a hasonlóság jellemzőinek (azonosításának) generálásához.
- Adatbányászat: Végül különböző alkalmazható technikák és megközelítések segítségével bányásznak adatokat, amelyeket aztán további elemzésre használnak fel.
A kibányászott adatokkal a vállalkozások mesterséges intelligencia modelleket képezhetnek a az OCR feldolgozás segítsége. Ennek eredményeként hiteles intelligenciát alkalmazhatnak, hogy pontos betekintést nyerjenek.
A szövegbányászat legfontosabb alkalmazásai
Customer Feedback
A vállalkozások jobban megérthetik ügyfeleiket a trendek és a felhasználók által generált adatokból, közösségimédia-bejegyzésekből, tweetekből és ügyfélszolgálati kérésekből kinyert adatok elemzésével. Ezen információk felhasználásával jobb termékeket készíthetnek, és jobb megoldásokat kínálhatnak.
Márkamegfigyelés
Mivel az adatbányászati technikák segíthetnek a különböző forrásokból származó adatok forrásában és kinyerésében, így a márkák is tudják, mit mondanak ügyfeleik. Ennek segítségével márkafigyelési és márkahírnév-kezelési stratégiákat valósíthatnak meg. Ennek eredményeként a márkák kárelhárítási technikákat alkalmazhatnak hírnevük megőrzése érdekében.
Csalások felderítése
Mivel az adatbányászat segíthet a mélyen gyökerező információk kinyerésében, beleértve a pénzügyi elemzéseket, a tranzakciós előzményeket és a biztosítási kárigényeket, a vállalkozások megállapíthatják a csaló tevékenységeket. Ez segít megelőzni a nem kívánt veszteségeket, és elegendő időt ad nekik hírnevük mentésére.
Tartalmi ajánlás
A különböző forrásokból kinyert adatok megértésével a vállalkozások felhasználhatják azokat, hogy személyre szabott ajánlásokat adhassanak ügyfeleiknek. A személyre szabás fontos szerepet játszik az üzleti bevételek és az ügyfélélmény növelésében.
Manufacturing Insights
Ahol a vásárlói betekintések felhasználhatók preferenciáik megismerésére, ugyanez felhasználható a gyártási folyamatok javítására. A felhasználói tapasztalatok és visszajelzések figyelembevételével a gyártók termékfejlesztési mechanizmusokat alkalmazhatnak, és módosíthatják a gyártási folyamatot.
E-mail szűrés
Az e-mail-szűrésben az adatbányászat segít megkülönböztetni a kéretlen leveleket, a rosszindulatú tartalmakat és a valódi üzeneteket. Ezen információk birtokában a vállalkozások megvédhetik magukat a kibertámadásoktól, és felvilágosíthatják alkalmazottaikat és ügyfeleiket, hogy elkerüljék bizonyos típusú e-mailek kezelését.
Versenyképes marketing elemzés
Ahol az adatbányászat segítségével a cégek sokat tudnak magukról és ügyfeleikről, ott a versenytársaikra is fény derülhet. Elemezhetik a versenytársak közösségimédia-profil-aktivitását, a webhely teljesítményét és az interneten elérhető egyéb információkat. Itt is azonosíthatják a trendeket és betekintést, ugyanakkor felhasználhatják ezeket az információkat marketingstratégiáik felépítéséhez.
Következtetés
A strukturálatlan szövegekből történő adatbányászat alapvető gyakorlattá válik, ahogy haladunk az adatintenzív világba. A vállalkozások új trendeket és betekintést akarnak majd felfedezni, hogy jobb termékeket készítsenek és javítsák az ügyfelek élményét. Ahol manapság a működési és költségkihívások a legszembetűnőbbek, ott az adatbányászati technikák nagyszabású bevezetésével mérsékelhetők. A Shaip szakértelemmel rendelkezik az adatgyűjtés, -kinyerés és annotálás terén, segítve a vállalkozásokat ügyfeleik, piacaik és termékeik jobb megértésében. Mi segítünk a vállalkozások javítják OCR-adatkinyerésüket és gyűjtemény előre kiképzett mesterséges intelligencia modellekkel, amelyek lenyűgöző digitalizálást biztosítanak. Lépjen kapcsolatba velünk, hogy megtudja, hogyan segíthetünk a strukturálatlan adatok feldolgozásakor és megszüntetésében.
