6合分析软件的更多信息

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什么是文本分析软件?

文本分析软件可帮助企业使用自然语言理解来分析其文本数据,自然语言理解是自然语言处理的一个子集。由于文本数据的非结构化性质,这些分析解决方案将文本作为输入,并提供某种形式的标签、标签或见解作为输入。在数字化转型时代,企业需要以前所未有的方式理解公司数据。 

文本分析软件,也称为文本挖掘软件或文本分析软件,在过去十年中已成为几乎所有企业的重要工具。分析和商业智能的一个最新方面是不仅需要了解结构化数据,还需要了解非结构化数据。可以挖掘非结构化数据(如文本数据)的意义,为业务决策提供信息。 

文本挖掘计划可以帮助企业最终更好地理解文本数据集。能够从ERP系统、CRM 软件或会计软件中的数字数据中提取可操作的见解是一回事,但能够从非结构化数据源中获得见解是无价的。如果没有专门用于此任务的软件,企业必须要么花费大量时间和资源来构建自然语言理解模型,要么随意调查数据。

有哪些类型的文本分析软件?

许多类型的文本分析解决方案共享重叠的功能,同时迎合不同的用户角色,如数据分析师和金融分析师,或提供独特的服务。

一些解决方案可能提供自助服务功能,以便普通员工可以从大数据集中组装图表。但是,其他人则需要 IT 或数据分析师提供更重要的支持。

自助式文本分析工具

自助式文本分析工具不需要编码知识,因此没有编码知识的最终用户可以利用它们来满足数据需求。这使销售代表、人力资源经理、营销人员和其他非数据团队成员等业务用户能够根据相关业务数据做出决策。自助服务解决方案通常提供用于标记文本的拖放功能、用于查询数据的预构建模板以及用于数据发现的其他工具。与分析平台类似,组织使用这些工具来构建交互式仪表板,以发现可操作的见解。

例如,客户服务业务领导者可能会使用此类软件来分析数千封客户电子邮件,以发现趋势,例如情绪和他们使用的词语选择。此分析可以告知客户服务代理如何响应客户以实现预期结果。

传统的文本分析工具

与自助服务选项相反,一些文本分析解决方案面向数据专业人员,例如数据分析师和数据科学家。他们可以使用该软件来训练和部署算法,因为它可以帮助他们标记数据。数据科学家可以使用这些工具来获取文本数据,例如社交媒体、呼叫中心转录、新闻来源和评论,并构建和改进应用程序,实现改进欺诈检测和进行情感分析等目标。

文本分析软件的共同特点是什么?

文本分析软件的许多功能可以帮助用户从文本数据中提取关键业务洞察力。

语言识别:文本分析解决方案让用户能够了解文本是用哪种语言编写的。这在确定社交媒体帖子的来源或企业在多个国家/地区设有办事处时非常有用。

词性标记:一旦识别出语言,文本分析软件就可以用词性标记每个词,表示该词是名词、动词、形容词等。

语法解析:语法解析与词性标注非常相似,但它不是理解每个单词,而是帮助分解句子的构造方式和原因。

实体识别:文本分析解决方案不仅可以帮助确定词性,还可以帮助确定实际实体。例如,词性可能是一个名词,但文本分析将分解该名词是一个人还是一个地方。

关键短语提取:文本挖掘和文本分析的另一个主要特征是关键短语提取,它允许用户确定文本中的模式和主题。这些工具可以为用户提取那些常见的主题。

情感分析:以上所有特征都可以与情感分析相关。文本分析工具可以提供情感分析分数,确定文本是积极的、消极的、快乐的、悲伤的还是中性的,以及许多其他分类。确定情绪后,企业可以决定他们想要如何行动或与这些数据交互。例如,如果一家软件公司发现他们的所有负面评论都提到了一个特定功能,那么检查该功能的状态或可行性可能是个好主意。

文本分析软件有什么好处?

使用文本分析软件的原因很简单——用户需要分析文本——但企业可能想要执行文本挖掘和分析的背后有很多原因。这一切都归结为更好地理解和利用公司数据来影响业务流程和底线。它应该用于提高效率和生产力,并优化可以更好地工作的流程。

情绪理解:企业总是试图衡量客户满意度,而文本分析是一种简单的方法。许多不同的文本数据源可以提供客户情绪,例如社交媒体、来自客户的电子邮件、电话记录、客户评论等。如果一家公司能够了解他们的缺点或他们在客户方面的优势,他们就可以更好地支持和管理这些客户。最终,这可能会导致收入增加。

员工满意度:与更好地了解客户类似,企业可以通过使用文本分析来提高员工的敬业度和满意度。虽然企业不一定要监视他们的员工,但他们可以根据调查、电子邮件或电话记录了解员工的情绪和满意度。这可以帮助企业确保他们推广正确的公司文化并提供健康快乐的工作场所。

调查分析:公司进行调查时经常使用文本分析。这些调查可能针对客户或员工,但也可能与市场研究有关。能够从调查响应中快速逐字提取洞察力可以提供企业可能无法通过多项选择题获得的独特视角和洞察力。

文档分类:文本分析软件的一个简单用例是文档分类。企业经常需要整理现有的文件;通过提取情绪和主题,可以更轻松地存储发票和合同等文档。

谁使用文本分析软件?

文本分析的典型用户是负责使用分析和商业智能解决方案的同一个人——数据分析师或数据科学家。这些用户接受过开发分析和机器学习模型的培训,这些模型用于从数据中提取可操作的见解。数据科学家的任务还包括从数据中得出商业叙述,文本数据也不例外。如果文本分析产品属于自助服务类型,那么技术含量较低的业务用户(例如运营、客户服务和财务团队)可以从该技术中受益,以挖掘他们的文本数据并获得洞察力。 

数据分析师:根据软件的复杂程度,可能需要分析师。他们可以帮助为其他员工和团队设置必要的文本数据和仪表板标记。他们可以在平台内创建复杂的查询,以更深入地了解关键业务数据。 

运营和供应链团队:公司的供应链经常有很多接触点,因此也有很多数据点。使用此软件可以分析从发票到运输信息的所有内容。因此,在运营和供应链团队中工作的员工可以使用文本分析软件来更好地了解他们的部门和生成的文本数据,例如来自ERP 系统。这些应用程序跟踪从会计到供应链和分销的所有内容。通过将供应链数据输入该软件,供应链经理可以优化多个流程以节省时间和资源。

财务团队:财务团队利用文本分析软件深入了解影响组织底线的因素。通过与财务系统(例如会计软件)的集成,首席财务官 (CFO) 等员工可以了解企业的​​表现如何。例如,他们可以分析费用报告中的自由文本数据以发现数据趋势。有了这些知识,他们就可以确定最大的支出者和支出类别,并在需要时制定计划来抑制支出。

销售和营销团队:销售团队还寻求改进财务指标,并且可以从更多的数据驱动中受益匪浅。他们可以深入了解潜在客户、销售业绩和渠道预测,以及许多其他用例。在销售团队中使用分析工具可以帮助企业优化销售流程并影响收入。通过对调查数据的分析,企业领导可以找出最有效的产品销售方式。

对于营销团队来说,跟踪营销活动的绩效是关键。由于他们运行不同类型的活动,包括电子邮件营销、数字广告,甚至传统的广告活动,这些工具允许营销团队在一个中心位置跟踪这些活动的表现。营销人员可以使用情绪分析了解他们的受众如何回应他们的消息。此外,他们可以通过标记和分类来评估他们的广告文案,以更好地了解推动转化的因素。

顾问:企业并不总是有能力构建、开发和优化他们的分析解决方案。一些企业选择聘请外部顾问,例如商业智能 (BI) 咨询提供商。这些提供商寻求了解企业及其目标、解释数据并提供建议以确保实现目标。BI 顾问通常拥有行业特定的知识以及他们的技术背景,以及在医疗保健、商业和其他领域的经验。 

客户服务团队:客户服务团队面临着挑战。他们经常被一连串的客户问题所淹没,无论是通过文本、语音还是邮件。虽然座席可以单独回复每条评论和关注,但正确了解趋势是有益的,包括消息的情绪、投诉的类型等。使用文本分析软件,企业可以为其座席配备工具,帮助他们根据情绪和关键短语等因素有针对性地回复消息。

文本分析软件的替代品有哪些?

文本分析软件的替代品可以部分或完全替代此类软件:

反馈分析软件文本分析软件是一种用于分析任何文本数据的通用解决方案。希望关注反馈文本(例如来自调查、评论网站、社交媒体和客户服务工具)的企业可以利用反馈分析软件来实现这一目标。该软件使企业能够在一个平台内整合和分析他们的客户反馈。

与文本分析软件相关的软件

可与文本分析软件配合使用的相关解决方案包括:

数据仓库软件大多数公司拥有大量不同的数据源,因此为了最好地集成所有数据,他们实施了数据仓库。数据仓库可以存放来自多个数据库和业务应用程序的数据,这允许 BI 和分析工具从单个存储库中提取所有公司数据。该组织对于分析软件摄取的数据的质量至关重要。

数据准备软件数据准备工具和其他相关的数据管理工具是简单数据分析所必需的关键软件。这些解决方案允许用户发现、组合、清理和丰富数据以进行简单分析。数据准备工具通常由 IT 团队或负责使用文本分析工具的数据分析师使用。一些文本分析平台提供数据准备功能,但拥有广泛数据源的企业通常会选择专用的准备工具。

分析平台分析平台可能包括一些有限的文本分析功能,但它们是重点更广泛的工具,可促进以下五个要素:数据准备、数据建模、数据混合、数据可视化和洞察力交付。

流分析软件当人们正在寻找专门用于实时分析数据的工具时,流分析软件是一种首选解决方案。这些工具可帮助用户分析通过 API 传输、在应用程序之间等传输的数据。该软件可以帮助处理人们通常希望实时分析的物联网 (IoT) 数据。

预测分析软件:用途广泛的文本分析软件允许企业进行各种形式的分析,例如规定性、描述性和预测性。专注于查看过去和现在的数据以预测未来结果的企业可以使用预测分析软件来获得更精细的解决方案。 

文本分析软件的挑战

软件解决方案可能会带来一系列挑战。 

对熟练员工的需求:文本分析软件的主要问题是,尽管该工具可以提取有关文本数据的信息,但仍需要人工加倍努力并确定数据的含义。如果没有上下文,情感分析、短语标记以及从文本中提取主题或模式只能为用户提供这么多信息。分析师需要解释该数据并解读其业务含义。 

由于能够以有组织的方式可视化数据,因此使用文本分析软件更容易解决这个问题,但它仍然需要解释。一些文本分析工具可能会提供一定程度的预测分析,并根据数据为用户提供建议或推荐,但通常情况下,人工干预是必要的。

数据准备:另一个潜在的问题是准备要被文本分析工具摄取的数据。数据需要正确存储,无论是在数据库还是数据仓库中,并且可能需要 IT 或专门的管理员来确保文本分析工具可以使用数据。文本分析软件的美妙之处在于它并不总是需要结构化数据的整洁。非结构化数据不需要遵循结构化数据通常需要的列式方法。

用户采用:将企业转变为数据驱动型公司并不总是那么容易。特别是在多年来一直以相同方式做事的更成熟的公司,将分析工具强加给员工并不容易,尤其是如果他们有办法避免它的话。如果有其他选项,例如员工可以使用电子表格或现有工具代替分析软件,他们很可能会走这条路。但是,如果经理和领导者确保分析工具是员工日常生活中的必需品,那么采用率就会提高。

哪些公司应该购买文本分析软件?

正如人们常说的那样,数据是推动现代企业发展的燃料。虽然是陈词滥调,但毫无疑问是有道理的。因此,全球各行各业的企业应该考虑某种分析解决方案,例如文本分析,以理解该数据并开始做出数据驱动的决策。以下是一些说明性示例,说明如何在多个行业中使用文本分析:

金融服务:在保险经纪公司、银行和信用合作社等金融机构中,通常会使用许多不同的系统。这些公司拥有的数据范围从客户记录到交易,再到市场数据等等。随着系统的激增,会产生更多的数据。有了强大的分析解决方案,他们可以更好地了解从整个企业的各种系统生成的数据。作为一个受到严格监管的行业,用户可以受益于受监管的访问功能,这尤其有益,因为它可以帮助审计公司流程。

医疗保健:在医疗保健领域,不良的数据实践可能会产生可怕甚至致命的后果。文本分析软件可以帮助这些组织全面了解其数据,例如患者记录、保险索赔、财务等。通过实施分析,医疗保健公司可以降低风险和成本,并使他们的计费和收款更加智能。

零售:零售组织,无论是 B2C、B2B、D2C 还是其他组织,都依赖数据做出明智的决策。例如,打印机销售商要经营成功的企业,必须跟踪许多事情,例如他们的库存、销售、他们的销售团队和退货。如果所有这些数据都保存在不同的系统中,就没有单一的真实来源,部门也无法围绕业务数据的实际状态进行对话。通过设置文本分析软件并连接到所有相关数据源,任何零售企业都可以看到收益并做出有意义的数据驱动决策。

如何购买文本分析软件

文本分析软件的需求收集 (RFI/RFP)

如果一家公司刚刚开始其分析之旅,G2.com 可以帮助为特定公司和用例选择最佳软件。由于特定的解决方案可能因公司规模和行业而异,因此 G2.com 是根据这些标准以及更多标准对评论进行分类和过滤的好地方。数据的种类、数量和速度是巨大的。因此,用户应该在积累更多数据时考虑特定解决方案如何满足他们的特定需求和未来需求。 

为了找到正确的解决方案,买家应该确定痛点并将它们记下来。这些应该用于帮助创建标准清单。此外,买方必须确定需要使用该软件的员工人数,因为这会影响他们可能购买的许可证数量。全面了解业务并确定痛点可以帮助团队跳板创建标准清单。该清单作为详细指南,包括必要的和不错的功能,包括预算功能、用户数量、集成、安全要求、云或本地解决方案等。

根据部署的范围,生成信息请求 (RFI) 可能会有所帮助,这是一个一页列表,其中包含一些描述文本分析软件所需内容的要点。

比较文本分析软件产品

创建一个长列表

从满足业务功能需求到实施,供应商评估是软件购买过程的重要组成部分。为便于在所有演示完成后进行比较,准备一份关于特定需求和关注点的一致问题列表询问每个供应商是有帮助的。

创建一个简短的列表

从一长串的供应商名单中,缩小名单并提出一个较短的竞争者名单是有帮助的,最好不超过三到五个。有了这份清单,企业就可以生成一个矩阵来比较各种解决方案的功能和定价。

进行演示

为确保比较彻底,用户应使用相同的用例和数据集演示候选清单上的每个解决方案。这将使企业能够对同类进行评估,并了解每个供应商在竞争中的表现。 

文本分析软件的选择

选择一个选择团队

由于文本分析软件都是关于数据的,因此用户必须确保选择过程也是数据驱动的。选择团队应该比较他们在此过程中注意到的注释、事实和数字,例如洞察时间、可视化数量和高级分析功能的可用性。

谈判

仅仅因为某事写在公司的定价页面上,并不意味着它不可协商(尽管有些公司不会让步)。就定价和许可展开对话势在必行。例如,供应商可能愿意为多年合同或向其他人推荐产品提供折扣。

最终决定

在此阶段之后,在全力以赴之前,建议推出试运行或试点计划,以测试小样本用户的采用情况。如果该工具使用良好并受到好评,则买方可以确信选择是正确的。如果没有,可能是时候回到绘图板了。

文本分析软件的成本是多少?

企业决定部署文本分析软件以获得一定程度的投资回报 (ROI)。

投资回报率 (ROI)

当企业希望收回他们在软件上花费的资金时,了解与之相关的成本至关重要。如上所述,该软件通常按用户收费,有时根据公司规模进行分层。更多的用户通常会转化为更多的许可证,这意味着更多的钱。

用户必须考虑花费了多少,并将其与获得的收益进行比较,无论是在效率还是收入方面。因此,企业可以比较软件部署前和部署后的流程,以更好地了解流程是如何改进的以及节省了多少时间。他们甚至可以制作一个案例研究(用于内部或外部目的)来展示他们从使用文本分析软件中获得的收益。

文本分析软件的实现

文本分析软件是如何实现的?

根据数据的复杂性和规模,实现会有很大的不同。在拥有来自不同来源(例如应用程序、数据库等)的大量数据的组织中,利用外部方通常是明智之举,无论是来自供应商的实施专家还是第三方咨询公司。凭借丰富的经验,他们可以帮助企业了解如何连接和整合其数据源,以及如何高效地使用软件。

谁负责文本分析软件的实施?

可能需要很多人甚至团队才能正确部署分析平台。这是因为数据可以跨越团队和职能。因此,一个人甚至一个团队很少能完全了解一家公司的所有数据资产。有了跨职能团队,企业就可以将数据拼凑起来,开始分析之旅,从正确的数据准备和管理开始。

文本分析软件趋势

数据素养

业务数据不再被锁定在孤岛中。借助文本分析解决方案,企业中的更多用户可以查找、访问和分析这些数据。此外,自然语言处理 (NLP ) 软件等人工智能 (AI) 软件有助于更轻松、更强大地搜索和搜索数据,从而提供更准确的结果。实施分析软件一直是进行数字化转型的公司的一项重大举措,因为这些工具可以更深入地了解组织的数据。公司采用这些解决方案来理解从各种来源收集的大型数据集。

转移到云端

从本地数据分析到云的转变已经进行了几年,越来越多的企业将他们的数据和数据洞察转移到云中。发生这种情况的原因有很多,例如获得洞察力的时间。远离本地基础设施的转变已帮助许多公司使数据能够在任何可以访问云的任何地方(可以访问互联网的任何地方)工作。 

深度学习

与文本分析软件相关的主要趋势是深度学习,但更具体地说,是自然语言处理。随着人工智能技术的不断进步,深度学习和 NLP 在执行文本分析等操作时变得更加精确和有效。这意味着用户需要减少对文本的挖掘,而是将洞察力提供给他们。这是非常有益的,因为尽管文本分析软件提供了全面的功能,但分析师仍然需要挖掘数据并自己确定见解。NLP 正在推动的下一步是让软件提供可操作的见解,而无需挖掘文本数据。

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