Data Mining

Nestrukturovaný text v dolování dat: Odemknutí statistik ve zpracování dokumentů

Shromažďujeme data jako nikdy předtím a do roku 2025 přibližně 80 % těchto údajů bude nestrukturovaná. Data mining pomáhá utvářet tato data a podniky musí investovat do nestrukturované textové analýzy, aby získaly zasvěcené znalosti o jejich výkonu, zákaznících, tržních trendech atd.

Nestrukturovaná data jsou neorganizované a roztroušené informace, které má firma k dispozici, ale které nemohou být použity programem a které lidé nemohou snadno pochopit. Tato data jsou definována datovým modelem a neodpovídají ani žádné předem definované struktuře. Data mining nám umožňuje třídit a zpracovávat velké soubory dat, abychom našli vzory, které podnikům pomáhají získat odpovědi a řešit problémy.

Výzvy v analýze nestrukturovaného textu

Data jsou shromažďována v různých formách a zdrojích, včetně e-mailů, sociálních médií, obsahu vytvářeného uživateli, fór, článků, zpráv a podobně. Vzhledem k velkému množství dat budou podniky pravděpodobně jejich zpracování ignorovat z důvodu časových omezení a rozpočtových problémů. Zde jsou některé klíčové výzvy pro dolování nestrukturovaných dat:

  • Povaha dat

    Protože neexistuje žádná jednoznačná struktura, znalost povahy dat je velkou výzvou. Díky tomu je hledání postřehů ještě obtížnější a složitější, což firmu velmi odrazuje od zahájení zpracování, protože nemají směr, kterým by se měli ubírat.

  • Systémové a technologické požadavky

    Nestrukturovaná data nelze analyzovat pomocí stávajících systémů, databází a nástrojů. Podniky proto potřebují vysokokapacitní a speciálně navržené systémy pro extrakci, lokalizaci a analýzu nestrukturovaných dat.

  • Zpracování přirozeného jazyka (NLP)

    Textová analýza nestrukturovaných dat vyžaduje techniky NLP, jako je analýza sentimentu, modelování témat a rozpoznávání pojmenovaných entit (NER). Tyto systémy vyžadují technické znalosti a pokročilé strojní vybavení pro velké soubory dat.

Techniky předběžného zpracování v dolování dat

Předzpracování dat zahrnuje čištění, transformaci a integraci dat před jejich odesláním k analýze. Pomocí následujících technik zlepšují analytici kvalitu dat pro snadné získávání dat.

  • Čištění textu

    Čištění textu Čištění textu je o odstranění irelevantních dat z datových sad. Zahrnuje odstranění značek HTML, speciálních znaků, čísel, interpunkčních znamének a dalších aspektů textu. Účelem je normalizovat textová data, odstranit zastavovací slova a odstranit jakýkoli prvek, který může bránit procesu analýzy.

  • Tokenizace

    Tokenizace Při budování kanálu dolování dat je vyžadována tokenizace dat, aby se rozložila nestrukturovaná data, protože to ovlivňuje zbytek procesu. Tokenizace nestrukturovaných dat zahrnuje vytváření menších a podobných jednotek dat, což vede k efektivní reprezentaci.

  • Part-of-Speech Tagging

    Slovní značkování Part-of-Speech tagování zahrnuje označení každého tokenu na podstatné jméno, přídavné jméno, sloveso, příslovce, spojku atd. To pomáhá vytvořit gramaticky správnou datovou strukturu, která je zásadní pro širokou škálu funkcí NLP.

  • Rozpoznání pojmenované entity (NER)

    Rozpoznání pojmenované entity Proces NER zahrnuje označování entit v nestrukturovaných datech s určitými rolemi a kategoriemi. Kategorie zahrnují mimo jiné osoby, organizace a místa. To pomáhá vybudovat znalostní základnu pro další krok, zvláště když NLP vstoupí do akce.

Přehled procesu těžby textu

Dolování textu zahrnuje postupné provádění úloh k odhalení použitelných informací z nestrukturovaného textu a dat. V rámci tohoto procesu využíváme umělou inteligenci, strojové učení a NLP k získávání užitečných informací.

  • Předzpracování: Zpracování textu zahrnuje řadu různých úkolů, včetně čištění textu (odstranění nepotřebných informací), tokenizace (rozdělení textu na menší části), filtrování (odstranění irelevantních informací), stemmingu (identifikace základní formy slov) a lemmatizace. (reorganizace slova do původní jazykové podoby).
  • Výběr funkcí: Výběr funkcí zahrnuje extrahování nejdůležitějších funkcí z datové sady. Tento krok se používá zejména ve strojovém učení a zahrnuje také klasifikaci dat, regresi a shlukování.
  • Transformace textu: Použití jednoho ze dvou modelů, Bag of Words nebo Vector Space Model s výběrem prvků, ke generování prvků (identifikace) podobnosti v sadě dat.
  • Dolování dat: Nakonec jsou pomocí různých použitelných technik a přístupů vytěžena data, která jsou následně využita pro další analýzu.

S vytěženými daty mohou podniky trénovat modely umělé inteligence pomoc při zpracování OCR. Díky tomu mohou nasadit autentickou inteligenci k získání přesných poznatků.

Klíčové aplikace dolování textu

Zpětná vazba od zákazníků

Firmy mohou lépe porozumět svým zákazníkům analýzou trendů a dat extrahovaných z dat generovaných uživateli, příspěvků na sociálních sítích, tweetů a požadavků na zákaznickou podporu. Pomocí těchto informací mohou vytvářet lepší produkty a poskytovat lepší řešení.

Monitorování značky

Techniky dolování dat mohou pomoci získávat a extrahovat data z různých zdrojů, může značkám pomoci vědět, co říkají jejich zákazníci. Pomocí toho mohou implementovat strategie monitorování značky a řízení reputace značky. Výsledkem je, že značky mohou implementovat techniky kontroly poškození, aby si zachránily reputaci.

Detekce podvodů

Vzhledem k tomu, že dolování dat může pomoci extrahovat hluboce zakořeněné informace, včetně finanční analýzy, historie transakcí a pojistných událostí, mohou podniky určit podvodné aktivity. To pomáhá předcházet nechtěným ztrátám a dává jim dostatek času na záchranu své reputace.

Doporučení obsahu

Díky pochopení dat extrahovaných z různých zdrojů je mohou podniky využít k poskytování personalizovaných doporučení svým zákazníkům. Personalizace hraje důležitou roli při zvyšování obchodních příjmů a zákaznické zkušenosti.

Statistiky výroby

Tam, kde lze poznatky zákazníků využít ke zjištění jejich preferencí, lze totéž využít ke zlepšení výrobních procesů. S přihlédnutím k recenzím uživatelských zkušeností a zpětné vazbě mohou výrobci zavést mechanismy zlepšování produktů a upravit výrobní proces.

Filtrování e-mailů

Dolování dat při filtrování e-mailů pomáhá rozlišovat mezi spamem, škodlivým obsahem a skutečnými zprávami. Na základě těchto informací se podniky mohou chránit před kybernetickými útoky a vzdělávat své zaměstnance a zákazníky, aby se vyhnuli kontaktu s určitými typy e-mailů.

Analýza konkurenčního marketingu

Tam, kde může dolování dat pomoci společnostem vědět hodně o sobě a svých zákaznících, může také posvítit na jejich konkurenty. Mohou analyzovat aktivitu profilu konkurentů na sociálních sítích, výkon webových stránek a jakékoli další informace dostupné na webu. I zde mohou identifikovat trendy a poznatky a zároveň tyto informace využít k budování svých marketingových strategií.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Dolování dat z nestrukturovaného textu se stane základní praxí, jak pokročíme do světa náročného na data. Firmy budou chtít objevovat nové trendy a poznatky, aby mohly vytvářet lepší produkty a zlepšovat zákaznickou zkušenost. Tam, kde jsou dnes provozní a nákladové problémy nejvýraznější, lze je potlačit rozsáhlou implementací technik dolování dat. Shaip má odborné znalosti v oblasti shromažďování, extrakce a anotací dat, což firmám pomáhá lépe porozumět jejich zákazníkům, trhům a produktům. Pomáháme podniky vylepšují extrakci dat OCR a kolekce s předem vyškolenými modely umělé inteligence poskytující působivou digitalizaci. Kontaktujte nás a zjistěte, jak vám můžeme pomoci zpracovat a odstranit nestrukturovaná data.

Sociální sdílení