Meitä kaikkia ympäröivät internetissä toimivat laitteet. Aikaisemmin se oli vain tietokoneita, mutta nyt meillä on matkapuhelimissa ja tableteissa oleva verkko, joka on kätevä. Tavallaan tekniikka ei ole vain hyödyttänyt yritystä ja helpottanut elämäämme, vaan myös rikastuttanut verkkokokemustamme. Siitä on tullut foorumi, jossa ihmiset viettävät paljon aikaa, etsivät tietoa, vaihtavat ideoita ja jopa ostoksilla!
c ++ käyttämällä nimiavaruutta
Esimerkiksi : Kun haluamme tehdä ostoksen verkossa / offline, mitä teemme alun perin? Selailemme eri verkkosivustoja ja foorumeita nähdäksesi, puhuvatko ihmiset siitä. Tarkistamme muutamia verkkokauppoja, jotka myyvät etsimäämme. Luemme läpi arvostelut ja kommentit, jotka monet ihmiset ovat kirjoittaneet tai ilmaisseet tuotteesta ja verkkokaupasta. Vasta läpikäydyämme lukuisat arvostelut, päätämme ostoksen tekemisestä.
Sentimenttianalyysin merkitys
Suurin osa virtuaalimaailman ostopäätöksistä tehdään sen jälkeen, kun on käynyt läpi vaikutusvaltaisten arvostelijoiden ja ikäisensä mielipiteet tuotteesta / palvelusta. Tästä syystä yritykset joutuvat nyt näkemään ja analysoimaan, mitä ihmiset niistä puhuvat verkossa. Yrityksen näkökulmasta arvosteluista ja kommenteista tulee erittäin tärkeitä. Siksi kommenttien ja arvostelujen analysointi on organisaation varaa jättää väliin.
Mutta mitä näitä kommentteja tai arvosteluja kutsutaan yhdessä?
Nämä kommentit, mielipiteet ja arvostelut tunnetaan nimellä 'mielipidetiedot' ja tehtävänä selvittää, ovatko kommentit ja arvostelut positiivisia vai negatiivisia, nimeltään 'mielipiteiden analyysi' tai 'mielipiteiden analyysi'.
Sentimenttianalyysi ja R
Sentimentti-analyysi on yksi R: n merkittävimmistä ominaisuuksista, joka tarjoaa arvokasta tietoa markkinoijille ja organisaatioille, jotka haluavat parantaa tuottavuutta ja optimoida tuotemerkkinsä / tuotteitaan.
R on kattavin käytettävissä oleva tilastollinen analyysipaketti tähän tarkoitukseen. Se integroi kaikki tavanomaiset tilastolliset testit, mallit ja analyysit sekä tarjoaa täydellisen kielen tietojen hallintaan ja käsittelyyn. R: n graafiset ominaisuudet ovat erinomaiset ja tarjoavat täysin ohjelmoitavan grafiikkakielen, joka ylittää useimmat muut tilastolliset ja graafiset paketit. Sentiment-analyysin voima yhdessä graafisten taitojen kanssa tekee siitä todella tehokkaan työkalun organisaatiolle.
Menetelmät 'Sentiment Data' -analyysiksi
Tunnetietojen analysointiin on olemassa erilaisia menetelmiä. Katsotaanpa heitä kaikkia täällä.
mikä on muuttuva ja muuttumaton
Asiakirjatasoinen analyysi
Lausunnot ovat yleensä subjektiivisia ilmaisuja, jotka kuvaavat ihmisten mielipiteitä, arvioita tai tunteita olioon tai tapahtumaan. Monien blogien tai foorumien avulla ihmiset voivat ilmaista mielipiteensä arvosteluiden ja kommenttien muodossa. Kun mielipiteet ilmaistaan arvosteluina yksinkertaisen Kyllä tai Ei sijasta, todellisten tunteiden tunnistaminen edellyttäisi subjektiivista analyysia katsauksessa käytetyistä sanoista
Asiakirjatason analyysissä kukin asiakirja keskittyy yhteen kokonaisuuteen tai tapahtumaan ja sisältää yhden mielipiteen haltijan lausunnon. Tässä olevat mielipiteet voidaan luokitella kahteen yksinkertaiseen luokkaan: positiivinen tai negatiivinen (todennäköisesti neutraali). Esimerkiksi: Tuotearvio: ”Ostin uuden puhelimen muutama päivä sitten. Se on mukava puhelin, vaikka se onkin hieman iso. Kosketusnäyttö on hyvä. Äänen selkeys on parempi. Rakastan yksinkertaisesti puhelinta ”. Ottaen huomioon katsauksessa käytetyt sanat tai lauseet (mukava, hyvä, parempi, rakkaus), subjektiivisen mielipiteen sanotaan olevan positiivinen. Objektiiviset mielipiteet mitataan tähti- tai kyselyjärjestelmällä, jossa 4 tai 5 tähteä on positiivisia ja 1 tai 2 tähteä negatiivisia.
Tunneleanalyysin lauseen taso
Jotta saisimme entistä tarkemman käsityksen asiakirjoissa esitetyistä eri mielipiteistä entiteeteistä, meidän tulisi siirtyä lauseen tasolle. Tämä mielipiteiden analyysin taso - suodattaa ne lauseet, jotka eivät sisällä mielipidettä, ja - määrittää onko mielipide kokonaisuudesta positiivinen vai negatiivinen.
Kuvapohjainen mielipiteiden analyysi
Asiakirjatason ja lauseen tason mielipiteiden analyysi toimii hyvin, kun ne viittaavat yhteen kokonaisuuteen. Monissa tapauksissa ihmiset kuitenkin puhuvat yhteisöistä, joilla on monia näkökohtia tai ominaisuuksia. Heillä on myös erilaisia mielipiteitä eri näkökohdista. Se tapahtuu usein tuotearviointi- ja keskustelupalstoilla . Esimerkiksi: ”Olen Nokian puhelimen rakastaja. Pidän puhelimen ulkoasusta. Näyttö on iso ja selkeä. Kamera on upea. Mutta on myös muutamia haittapuolia, akun käyttöikä ei ole ajan tasalla ja pääsy Whatsappiin on vaikeaa. ' Tämän arvostelun positiivisten ja negatiivisten luokittelu piilottaa arvokkaat tiedot tuotteesta. Siksi Aspect-pohjainen mielipiteiden analyysi keskittyy kaikkien tietyssä lausekkeessa olevien lausekkeiden ja näkökohtien tunnistamiseen.
Vertaileva mielipiteen analyysi
Monissa tapauksissa käyttäjät ilmaisevat mielipiteensä vertaamalla sitä vastaavaan tuotteeseen tai tuotemerkkiin. Siksi tavoitteena on tunnistaa lauseita, jotka sisältävät vertailevia mielipiteitä.
Esimerkiksi : 'Ajoin Honda Civicillä, se ei pärjää paremmin kuin Skoda Superb'
Sentiment-sanaston hankinta
apache kipinä vs hadoop mapreduce
Tässä mielipiteen analyysimenetelmässä käytetään luetteloa sanoista ja ilmaisuista, joita käytetään ilmaisemaan ihmisten subjektiivisia tunteita ja mielipiteitä tai mielipiteitä. Se ei käytä vain tiettyjä sanoja, vaan myös lauseita ja idioomeja. Muissa mielipiteiden analyyseissä olemme nähneet positiiviset ja negatiiviset sanat. Otetaan esimerkki: 'Auto X on parempi kuin auto Y.' Tämä lause ei ilmaise mielipidettä siitä, että jokin näistä autoista on hyvä tai huono. Siksi tämän tyyppisiä lauseita / asiakirjoja analysoidaan edelleen käyttämällä kolmea lähestymistapaa: manuaalinen lähestymistapa, sanakirjaan perustuva lähestymistapa ja korpusperusteinen lähestymistapa.
Manuaalinen lähestyminen : Tämä ei ole mahdollista, koska se vie aikaa.
Sanakirjaan perustuva lähestymistapa : Tämä lähestymistapa käyttää 'Word Netiä' sopivien sanasanojen etsimiseen analyysin suorittamiseksi.
Corpus-pohjainen lähestymistapa : Tätä käytetään luomaan toimialakohtainen tunteen sanasto analyysin suorittamiseksi.
Nämä ovat erilaisia tapoja analysoida kuluttajien mielipiteitä ja tietää, missä yritys on markkinoilla!