Capacitación en análisis de texto20.10.2020 | Ross Metusalem
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Conclusiones clave
- Libre o desestructurado el texto (p. ej., los comentarios de los clientes) se puede analizar estadísticamente al igual que otros tipos de datos
- Todas las industrias tienen uso para el análisis de texto, incluso los fabricantes.
- No todos se dan cuenta de lo que es posible con el análisis de texto, por lo que es posible que debamos ayudar a construir la visión.
- Text Explorer hace que el análisis de texto sea accesible para aquellos sin antecedentes especializados
- La mayoría del valor de Text Explorer está en JMP Pro
¿Qué es el análisis de texto?
Encontrar patrones informativos en libre o desestructurado textos como comentarios de clientes, narraciones clínicas, registros de mantenimiento, tweets, etc.
Declaración de valor
El análisis de texto utiliza estadísticas y minería de datos para obtener información de fuentes de texto para que las organizaciones puedan tomar decisiones comerciales de manera más efectiva.
Audiencia típica
- Industrias de servicios: los analistas utilizan los comentarios, las interacciones y las reseñas de los clientes para mejorar los servicios y predecir el comportamiento de compra.
- Fabricación: los equipos de calidad usan registros, reclamos de garantía, comentarios de clientes para mejorar los productos y comprender el uso en el mundo real
- Ciencias biológicas, farmacéutica: los investigadores utilizan registros, narraciones y notas para evaluar la eficacia y el cumplimiento
- Gobierno: los analistas usan comentarios públicos para evaluar opiniones, informes o narraciones para caracterizar o predecir situaciones o resultados del mundo real.
Problemas/puntos débiles abordados por el análisis de texto
- El texto puede parecer impenetrable para el análisis estadístico, pero el análisis de texto hace posible analizar el texto como otros datos.
- El análisis de texto permite el procesamiento de texto a una escala y consistencia que no es posible a través de la lectura humana
- El análisis de texto puede encontrar información en el texto que nunca se podría encontrar de otra manera
Términos/frases para escuchar
Tipos de datos:
- “libre”, “no estructurado”, “natural”
- Informes escritos, registros, notas
- Encuestas
- Respuesta libre
- Narrativas
- Reclamación (es
- Reseñas
- comentarios, quejas
- Publicaciones
- Llamadas, chats, transcripciones
- Literal
Tipos de necesidades:
- Palabras clave, frases
- Texto (o palabra) similitudes, diferencias
- Temas, tópicos, materias, conceptos.
- Textos de grupos / banderas / etiquetas
- Opiniones, sentimientos, sentimiento
Términos técnicos:
- Extracción de textos
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
- Nube de palabras
- Matriz Documento-Término
- Clasificación de documentos / agrupamiento
- Análisis semántico latente
- Análisis del tema
- Análisis de los sentimientos
Preguntas de descubrimiento para hacer
- ¿Tienes algún contenido escrito o texto que quieras analizar estadísticamente?
- ¿Quién (o qué) genera el texto? ¿Qué contiene? ¿Puede dar un ejemplo?
- ¿Qué te gustaría que te dijera tu texto?
- ¿Estás analizando tus datos de texto ahora? ¿Cómo?
JMP frente a JMP Pro
- JMP encuentra palabras clave y frases, produce nubes de palabras
- JMP Pro tiene técnicas de minería de texto para encontrar patrones más complejos
- JMP Pro 16 tendrá análisis de sentimiento para evaluar opiniones positivas-negativas en comentarios escritos
Recursos Relacionados
CapacitaciónRe: Capacitación en análisis de textoGracias, @RebeccaSurendra .Me alegro de que haya sido útil.Parece que muchos equipos han encontrado casos de uso de análisis de texto interesantes con sus propios clientes. Para todos: siéntase libre de publicar sus propios ejemplos aquí como un recurso adicional para todos nosotros. Saquemos a la luz ese conocimiento comunitario.
Re: Capacitación en análisis de texto@rossmetusalem Gran sesión hoy, gracias!! Aprendí mucho y realmente simplificó JMP vs JMP Pro para análisis de texto (nuestra pregunta n. ° 1). Me gusta mucho cómo presentaste los casos de uso por industria. Esto nos ayuda a tener mejores conversaciones. ¡¡gracias de nuevo!!
