Сбор данных и работа с Excel отнимают много времени? Автоматизируйте до 80% рутинной аналитики с PolyAnalyst!
Получить подарок!
Заполните форму и получите подарок — доступ к триал-версии PolyAnalyst на 3 месяца и буклет о переходе от таблиц Excel к расширенной аналитике в PolyAnalyst.
Убедитесь в простоте и эффективности PolyAnalyst!
Система анализа текстовой информации и документов
Что такое анализ текстовой информации и чем она полезна вашему бизнесу?
С приходом эры больших данных, традиционные методы анализа текстовых документов вручную с целью выявления основных тем и тенденций в данных оказались неэффективными.
Представьте себе, что команда аналитиков ежедневно получает и распределяет по категориям тысячи отзывов о продукции или услугах компании, поступающих из сотни ее филиалов. Очевидно, что вручную проанализировать все эти записи в разумные сроки совершенно просто невозможно. Программные инструменты анализа текстовой информации позволяют автоматизировать этот процесс и повысить его эффективность.
Системы для анализа текстовой информации, которую также часто называют глубоким или интеллектуальным анализом текстовых документов, — это автоматизированный процесс извлечения важной информации из неструктурированных текстовых данных, в ходе которого применяются методы из разных областей знания, включая компьютерную лингвистику, информационный поиск и статистику.
Анализ текстовой информации применяется как для интеллектуальной обработки экономических данных, так и в ходе научных исследований. Специалисты по анализу данных используют инструменты текстовой аналитики для обработки результатов опросов клиентов, данных торговых автоматов, записей call-центров, медицинских книжек пациентов, результатов промышленных научных исследований, юридической документации, активности в социальных сетях и др.
Система анализа отзывов и текстовых документов
Используя алгоритмы обработки естественного языка и статистические инструменты, текстовая аналитика позволяет решать такие задачи, как классификация текстов, анализ тональности, распознавание именованных сущностей и извлечение отношений. В ходе выполнения анализа текстовых документов значимая информация извлекается из сложных неструктурированных текстов большого объема, которые таким образом преобразуются в структурированные данные. Это позволяет компаниям анализировать отзывы о своей продукции и услугах, связывать конкретные симптомы с эффективностью выбранной тактики лечения заболевания, и даже использовать алгоритмы машинного обучения для выявления новых тенденций в той или иной отрасли производства и результатов маркетинговых компаний.
Системы для анализа текстовой информации и текстовых документов позволяет аналитикам быстро резюмировать и визуализировать тенденции в информации, что в свою очередь ведет к лучшему пониманию самих данных, принятию информированных бизнес-решений и новым научным открытиям.
Дашборд с результатами анализа интернет-отзывов посетителей банковских офисов.
