Schulung zur Textanalyse20.10.2020 | Ross Metusalem
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Die zentralen Thesen
- Frei oder unstrukturiert Texte (z. B. Kundenkommentare) können ebenso wie andere Datenarten statistisch ausgewertet werden
- Jede Branche hat Verwendung für Textanalysen, sogar Hersteller
- Nicht jeder weiß, was mit Textanalyse möglich ist, also müssen wir vielleicht helfen, die Vision zu entwickeln
- Text Explorer macht Textanalysen für Personen ohne spezialisierten Hintergrund zugänglich
- Der größte Wert des Text-Explorers liegt in JMP Pro
Was ist Textanalyse?
Informative Muster finden in frei oder unstrukturiert Texte wie Kundenkommentare, klinische Berichte, Wartungsprotokolle, Tweets usw.
Werterklärung
Die Textanalyse verwendet Statistiken und Data Mining, um Informationen aus Textquellen abzuleiten, damit Unternehmen Geschäftsentscheidungen effektiver treffen können.
Typisches Publikum
- Dienstleistungsbranchen: Analysten verwenden Kundenkommentare, Interaktionen und Bewertungen, um Dienstleistungen zu verbessern und das Kaufverhalten vorherzusagen
- Fertigung: Qualitätsteams verwenden Protokolle, Garantieansprüche und Kundenkommentare, um Produkte zu verbessern und die Verwendung in der Praxis zu verstehen
- Biowissenschaften, Pharma: Forscher verwenden Protokolle, Erzählungen und Notizen, um die Wirksamkeit und Compliance zu bewerten
- Regierung: Analysten verwenden öffentliche Kommentare, um Meinungen, Berichte oder Erzählungen zu bewerten, um reale Situationen oder Ergebnisse zu charakterisieren oder vorherzusagen
Probleme/Schmerzpunkte, die von der Textanalyse angesprochen werden
- Text mag für statistische Analysen undurchdringlich erscheinen, aber die Textanalyse ermöglicht es, Text wie andere Daten zu analysieren
- Die Textanalyse ermöglicht die Verarbeitung von Text in einem Umfang und einer Konsistenz, die beim menschlichen Lesen nicht möglich sind
- Textanalysen können Informationen in Texten finden, die sonst vielleicht nie gefunden würden
Begriffe/Phrasen zum Hören
Arten von Daten:
- „frei“, „unstrukturiert“, „natürlich“
- Schriftliche Berichte, Protokolle, Notizen
- Umfragen
- Freie Antwort
- Erzählungen
- Ansprüche
- Bewertungen
- Kommentare, Beschwerden
- Beiträge
- Anrufe, Chats, Transkripte
- Wörtlich
Arten von Bedürfnissen:
- Schlüsselwörter, Phrasen
- Text- (oder Wort-) Ähnlichkeiten, Unterschiede
- Themen, Themen, Themen, Konzepte
- Gruppen- / Flaggen- / Beschriftungstexte
- Meinungen, Gefühle, Gefühle
Fachbegriffe:
- Text-Mining
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Wortwolke
- Dokument-Term-Matrix
- Dokumentenklassifizierung / Clustering
- Latente semantische Analyse
- Themenanalyse
- Stimmungsanalyse
Entdeckungsfragen zu stellen
- Sie haben schriftliche Inhalte oder Texte, die Sie statistisch auswerten möchten?
- Wer (oder was) erstellt den Text? Was enthält es? Können Sie ein Beispiel nennen?
- Was möchten Sie, dass Ihr Text Ihnen sagen könnte?
- Analysieren Sie gerade Ihre Textdaten? Wie?
JMP vs. JMP Pro
- JMP findet Schlüsselwörter und Phrasen und erstellt Wortwolken
- JMP Pro verfügt über Text-Mining-Techniken zum Auffinden komplexerer Muster
- JMP Pro 16 verfügt über Stimmungsanalyse zur Bewertung positiver-negativer Meinungen in schriftlichen Kommentaren
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AusbildungBetreff: Schulung zur TextanalyseVielen Dank, @ Rebecca Surendra .Ich bin froh, dass es hilfreich war.Klingt so, als hätten viele Teams bei ihren eigenen Kunden auf interessante Anwendungsfälle für die Textanalyse gestoßen. An alle: Fühlen Sie sich frei, Ihre eigenen Beispiele hier als zusätzliche Ressource für uns alle zu posten. Lassen Sie uns dieses gemeinsame Wissen öffentlich machen.
Betreff: Schulung zur Textanalyse@rossmetusalem tolle Session heute, danke!! Ich habe viel gelernt, und Sie haben den Vergleich zwischen JMP und JMP Pro für die Textanalyse wirklich vereinfacht (unsere Frage Nr. 1). Mir gefällt sehr, wie Sie Anwendungsfälle nach Branchen dargestellt haben. Das hilft uns, bessere Gespräche zu führen. Danke noch einmal!!
