java sekla kopija vs dziļa kopija
Mūs visus ieskauj ierīces, kas darbojas internetā. Iepriekš tie bija tikai datori, bet tagad mums ir ērts tīmeklis mobilajos tālruņos un planšetdatoros. Savā ziņā tehnoloģija ir ne tikai ieguvusi biznesu un padarījusi mūsu dzīvi vieglāku, bet arī bagātinājusi mūsu tiešsaistes pieredzi. Tā ir kļuvusi par platformu, kur cilvēki pavada daudz laika, meklē zināšanas, apmainās ar idejām un pat iepērkas!
Piemēram : Kad mēs vēlamies pirkt tiešsaistē / bezsaistē, ko mēs sākotnēji darām? Mēs pārlūkojam dažādas vietnes un forumus, lai redzētu, vai cilvēki par to runā. Mēs apskatām dažus tiešsaistes veikalus, kas pārdod to, ko meklējam. Mēs izlasījām atsauksmes un komentārus, ko daudzi cilvēki ir uzrakstījuši vai izteikuši par produktu un tiešsaistes veikalu. Tikai pēc tam, kad esam izgājuši daudzus pārskatus, mēs izlemjam, vai pirkt.
Noskaņojuma analīzes nozīme
Lielākā daļa pirkšanas lēmumu virtuālajā pasaulē tiek pieņemti pēc tam, kad ir pārdomāts ietekmīgo recenzentu un vienaudžu viedoklis par produktu / pakalpojumu. Tas ir iemesls, kāpēc uzņēmumi tagad ir spiesti redzēt un analizēt to, ko cilvēki par tiem runā tīmeklī. No uzņēmuma viedokļa atsauksmes un komentāri kļūst ļoti svarīgi. Tāpēc komentāru un pārskatu analīze ir kaut kas, ko organizācija nevar atļauties palaist garām.
Bet kā šie komentāri vai atsauksmes tiek saukti kopā?
Šie komentāri, viedokļi un atsauksmes ir pazīstami kā “noskaņojuma dati”, un uzdevums noteikt, vai komentāri un atsauksmes ir pozitīvi vai negatīvi, tiek dēvēts par “noskaņojuma datu analīzi” vai “noskaņojuma analīzi”.
Noskaņojuma analīze un R.
Sentimenta analīze ir viena no ievērojamākajām R iezīmēm, kas sniedz vērtīgu ieskatu tirgotājiem un organizācijām, kas vēlas uzlabot produktivitāti un optimizēt savu zīmolu / produktu.
R ir visplašākā šim nolūkam pieejamā statistikas analīzes pakete. Tas apvieno visus standarta statistikas testus, modeli un analīzes, kā arī nodrošina pilnīgu valodu datu pārvaldībai un apstrādei. R grafiskās iespējas ir izcilas, nodrošinot pilnībā programmējamu grafisko valodu, kas pārspēj lielāko daļu citu statistikas un grafisko paku. Noskaņojuma analīzes spēks kopā ar grafiskajām prasmēm padara to par patiesi spēcīgu organizācijas rīku.
“Noskaņojuma datu” analīzes metodes
“Noskaņojuma datu” analīzei ir dažādas metodes. Apskatīsim katru no tiem šeit.
Noskaņojuma analīzes dokumenta līmenis
Viedokļi parasti ir subjektīvi izteicieni, kas raksturo cilvēku noskaņojumu, vērtējumu vai jūtas pret entītiju vai notikumu. Daudzi emuāri vai forumi ļauj cilvēkiem izteikt savu viedokli atsauksmju un komentāru veidā. Kad viedokļi tiek izteikti atsauksmju veidā, nevis vienkārša “Jā” vai “Nē”, faktisko emociju identificēšanai būtu nepieciešama subjektīvā pārskatā izmantoto vārdu analīze
Noskaņojuma analīzes dokumenta līmenī katrs dokuments koncentrējas uz vienu vienību vai notikumu un satur viena viedokļa turētāja viedokli. Šeit minētos viedokļus var iedalīt divās vienkāršās klasēs: pozitīvs vai negatīvs (iespējams, neitrāls). Piemēram: Produktu apskats: “Pirms dažām dienām es nopirku jaunu tālruni. Tas ir jauks tālrunis, lai gan tas ir nedaudz liels. Skārienekrāns ir labs. Balss skaidrība ir labāka. Es vienkārši mīlu tālruni ”. Ņemot vērā pārskatā lietotos vārdus vai frāzes (jauki, labi, labāk, mīlestība), subjektīvais viedoklis tiek uzskatīts par pozitīvu. Objektīvos viedokļus mēra, izmantojot zvaigžņu vai aptauju sistēmu, kur 4 vai 5 zvaigznes ir pozitīvas un 1 vai 2 zvaigznes ir negatīvas.
Noskaņojuma analīzes teikuma līmenis
Lai iegūtu precīzāku viedokli par dažādajiem dokumentā izteiktajiem viedokļiem par entītijām, mums vajadzētu pāriet uz teikuma līmeni. Šis noskaņojuma analīzes līmenis - filtrē tos teikumus, kuros nav viedokļa, un - nosaka, vai viedoklis par entītiju ir pozitīvs vai negatīvs.
Uz aspektu balstīta noskaņojuma analīze
Dokumenta līmeņa un teikuma līmeņa noskaņojuma analīze darbojas labi, ja tie attiecas uz vienu vienību. Tomēr daudzos gadījumos cilvēki runā par entītijām, kurām ir daudz aspektu vai atribūtu. Viņiem būs arī atšķirīgs viedoklis par dažādiem aspektiem. Tas bieži notiek produktu pārskatīšanas un diskusiju forumos . Piemēram: “Es esmu Nokia tālruņu cienītājs. Man patīk tālruņa izskats. Ekrāns ir liels un skaidrs. Kamera ir fantastiska. Bet ir arī daži trūkumi, un akumulatora darbības laiks nav atbilstošs, un piekļuve Whatsapp ir sarežģīta. ” Kategorizējot šī pārskata pozitīvos un negatīvos, tiek paslēpta vērtīgā informācija par produktu. Tāpēc viedokļa analīze, kas balstīta uz aspektu, koncentrējas uz visu noskaņojuma izteicienu atpazīšanu attiecīgajā dokumentā un uz aspektiem, uz kuriem attiecas atzinumi.
Salīdzinošā noskaņojuma analīze
Daudzos gadījumos lietotāji pauž savu viedokli, salīdzinot to ar līdzīgu produktu vai zīmolu. Tāpēc šeit mērķis ir noteikt teikumus, kas satur salīdzinošus viedokļus.
Piemēram : 'Es braucu ar Honda Civic, tas labāk netiek galā ar Skoda Superb'
Noskaņojuma leksikas apguve
kā instalēt php 7
Šajā noskaņojuma analīzes metodē tiek izmantots vārdu un izteicienu saraksts, ko izmanto, lai izteiktu cilvēku subjektīvās jūtas un noskaņojumu vai viedokli. Tas izmanto ne tikai noteiktus vārdus, bet arī frāzes un idiomas. Citos sentimenta analīzes veidos mēs esam redzējuši, kas ir pozitīvi un negatīvi vārdi. Ņemsim piemēru: 'Automašīna X ir labāka nekā automašīna Y.' Šis teikums neizsaka viedokli, ka kāda no divām automašīnām ir laba vai slikta. Tādēļ šāda veida teikumi / dokumenti tiek analizēti, izmantojot 3 pieejas: manuāla pieeja, pieeja vārdnīcai un korpusa pieeja.
Manuāla pieeja : Tas nav iespējams, jo tas prasa daudz laika.
Uz vārdnīcu balstīta pieeja : Šī pieeja izmanto ‘Word Net’, lai atrastu piemērotus sentimenta vārdus analīzes veikšanai.
Korpusā balstīta pieeja : To izmanto, lai izveidotu domēnam raksturīgu noskaņojuma leksiku analīzes veikšanai.
Šie ir dažādi veidi, kā analizēt patērētāja noskaņojumu un uzzināt, kur atrodas uzņēmums tirgū!