대다수의 비즈니스 관련 정보는 트랜잭션 시스템에서 오는 구조화 된 데이터베이스에서만 발견되지 않습니다. Alta Plana Corp.의 Seth Grimes는 왜 구조화되지 않은 데이터를 분석해야하는지 설명합니다.
"구조화 된 데이터는 과일이 적고 분석하기 쉽습니다. Grimes는 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 등 정말 멋진 과일을 찾아야합니다.
<script>LITHIUM.OoyalaPlayer.addVideo('https:\/\/player.ooyala.com\/static\/v4\/production\/', 'lia-vid-hoYW85ZTE6-naLZkLkQJEgZJldErml6jw320h180r960', 'hoYW85ZTE6-naLZkLkQJEgZJldErml6j', {"pcode":"ltbGkyOjMl3V3pZ3Trn6T2z1_rjF","playerBrandingId":"ODI0MmQ3NjNhYWVjODliZTgzY2ZkMDdi","width":"320px","height":"180px"});(내 비디오에서보기)
Grimes는 자연 언어 처리 (NLP), 텍스트 분석 및 정서 분석 기술과 비즈니스 응용 프로그램을 다루는 업계의 선도적 인 분석가입니다. 에서 전체 인터뷰 그는 이러한 방법의 비즈니스 애플리케이션 및 이점뿐만 아니라 성공적으로 자본화 된 산업에 대해서도 이야기합니다.
그와 분석적 말하기 호스트 Anne Milley 표지 :
- 텍스트 분석이 기존 비즈니스 인텔리전스보다 빠른 속도로 성장하는 이유.
- 개방형 데이터 수집 및 대화 마이닝의 힘.
- 텍스트 데이터를 이용하려는 조직을위한 조언.
- 컴퓨팅 및 모바일 기술의 혁신이 데이터 분석을 변화시키고 있습니다.
- 엔지니어에게 마케팅 분석 교육.
더 알아보기
고급 텍스트 탐색을 사용하여 부적합, 불만 사항, 유지 관리 보고서, 고객 피드백 및 직원 만족도 설문과 같은 비정형 데이터를 신속하게 분석하는 방법을 배우고 자하는 분은 시작하는 데 도움이되는 많은 리소스를 보유하고 있습니다.
권장 사항 :
