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 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
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
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)
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.