Text mining is een van de belangrijkste methoden voor het analyseren en verwerken van ongestructureerde gegevens, die bijna 80% van alle gegevens ter wereld uitmaken. De meeste organisaties en instellingen verzamelen en bewaren tegenwoordig enorme hoeveelheden gegevens in datawarehouses en de cloud.<\/p>\n\n
Deze gegevens blijven elke minuut exponentieel groeien omdat er nieuwe gegevens binnenkomen uit veel verschillende bronnen.<\/p>\n\n
Als gevolg hiervan is het voor bedrijven en organisaties moeilijk om enorme hoeveelheden tekstuele gegevens op te slaan, te verwerken en te analyseren met traditionele technieken. Bijscholing op het gebied van datamining zal je helpen om de obstakels te overwinnen.<\/p>\n\n
In deze blog worden tekst mining, de methoden en het gebruik ervan in het bedrijfsleven besproken. Laten we beginnen.<\/p>\n\n
Inhoud index<\/p>\n\n
Text mining is het proces waarbij belangrijke informatie wordt gehaald uit tekstgegevens die in een standaardtaal zijn geschreven. Deze informatie is afkomstig van sms-berichten, e-mails en bestanden in gewone taal. Het wordt meestal gebruikt om waardevolle inzichten te vinden uit grote hoeveelheden verzamelde gegevens<\/a>.<\/p>\n\n Het is ook een multidisciplinair vakgebied dat gebruik maakt van information retrieval, data mining, machine learning, statistiek en computationele lingu\u00efstiek. Het heeft betrekking op het opslaan van tekst in natuurlijke taal in ongestructureerde of halfgestructureerde formaten.<\/p>\n\n In zijn meest basale vorm zoekt text mining naar feiten, relaties en validatie uit grote hoeveelheden ongestructureerde tekstuele gegevens. Deze ge\u00ebxtraheerde gegevens worden vervolgens vertaald naar een gestructureerd formaat dat onmiddellijk kan worden bestudeerd of getoond met behulp van HTML-tabellen, mindmaps, grafieken, enz. Hiervoor worden verschillende benaderingen gebruikt om de tekst te verwerken.<\/p>\n\n Er zijn verschillende methoden en strategie\u00ebn voor text mining. Ze zijn verdeeld in twee delen.<\/p>\n\n We zullen het in dit gedeelte hebben over enkele van de meest gebruikte methoden. In eerste instantie gaan we voor basismethoden:<\/strong><\/p>\n\n Woordfrequentie kan worden gebruikt om te bepalen welke termen of concepten het vaakst voorkomen in een set gegevens. Als je kijkt naar klantbeoordelingen, conversaties op sociale media of feedback van klanten, kan het nuttig zijn om uit te zoeken welke woorden het meest worden gebruikt.<\/p>\n\n Als je klantbeoordelingen bijvoorbeeld vol staan met woorden als duur, te duur en overschat, kan dat betekenen dat je je prijzen (of je doelgroep) moet veranderen.<\/em><\/p>\n\n Een groep woorden die vaak samen voorkomen wordt een collocatie genoemd. Bigrams en trigrams zijn de meest voorkomende soorten collocaties. Bigrammen zijn twee woorden die meestal samengaan, zoals aan de slag gaan, tijd besparen, of besluitvorming (een combinatie van drie woorden, zoals op loopafstand of contact houden).<\/p>\n\n Door collocaties te vinden en ze als \u00e9\u00e9n woord te tellen, kun je:<\/p>\n\n Concordantie bepaalt waar of wanneer een woord of woordgroep voorkomt in een zin of tekst. We weten allemaal dat woorden meer dan \u00e9\u00e9n betekenis kunnen hebben en dat hetzelfde woord op veel verschillende manieren kan worden gebruikt. Door naar de concordantie van een woord te kijken, kun je bepalen wat het betekent op basis van waar het voor gebruikt wordt.<\/p>\n\n Nu zullen we geavanceerde methoden van text mining bespreken:<\/strong><\/p>\n\n Tekstclassificatie is het proces van het categoriseren (taggen) van ongestructureerde tekstgegevens. Deze essenti\u00eble taak van Natural Language Processing (NLP) maakt het gemakkelijk om complexe tekst te organiseren en te structureren tot betekenisvolle gegevens.<\/p>\n\n Met tekstclassificatie kunnen bedrijven snel en goedkoop allerlei soorten informatie analyseren, van e-mails tot supporttickets, om waardevolle inzichten te krijgen.<\/p>\n\n Hieronder bespreken we enkele van de meest voorkomende taken voor tekstclassificatie: onderwerpanalyse, sentimentanalyse, taaldetectie en intentiedetectie.<\/p>\n\n Text mining helpt om de hoofdthema’s of onderwerpen van een tekst te begrijpen en is een van de meest gebruikte methoden om tekstgegevens te organiseren. Een supportticket waarin staat dat mijn online bestelling niet is aangekomen, kan bijvoorbeeld worden geclassificeerd als een verzendprobleem.<\/p>\n\n U kunt QuestionPro enqu\u00eatesoftware gebruiken voor onderwerpanalyse. Met QuestionPro kunt u automatisch reacties op enqu\u00eatevragen analyseren en de belangrijkste onderwerpen identificeren die respondenten bespreken. <\/strong><\/p>\n\n Het kan je helpen om erachter te komen wat je klanten willen en nodig hebben, waardoor je betere zakelijke beslissingen kunt nemen en je klanten gelukkiger kunt maken.<\/strong><\/p>\n\n Sentimentanalyse<\/a> is een van de belangrijkste methoden van text mining. Het houdt in dat je de gevoelens onderzoekt die aan een bepaalde tekst ten grondslag liggen.<\/p>\n\n Stel dat je een reeks beoordelingen voor je website bekijkt. Het kan zijn dat UI-UX of gebruiksgemak het vaakst naar voren komt in deze beoordelingen, maar je hebt meer informatie nodig om conclusies te kunnen trekken. <\/em><\/p>\n\n Sentimentanalyse helpt je uit te zoeken waar een tekst over gaat, wat het betekent en of het positief, negatief of neutraal is. Sentimentanalyse is een nuttig zakelijk hulpmiddel dat voor veel verschillende dingen kan worden gebruikt, zoals het lezen van beoordelingen of supporttickets of het bekijken van wat mensen zeggen op sociale media. <\/p>\n\n QuestionPro is een complete enqu\u00eatesoftware met veelzijdige functies, waaronder sentimentanalyse. Als je op zoek bent naar tools voor sentimentanalyse voor je bedrijf, dan is QuestionPro ongetwijfeld de beste optie voor jou.<\/strong><\/p>\n\n Met QuestionPro kun je hun tool voor sentimentanalyse gebruiken om automatisch enqu\u00eatereacties te analyseren en het algemene sentiment (positief, negatief of neutraal) van de antwoorden van de respondent te bepalen. <\/strong><\/p>\n\n Ze kunnen je helpen bij het nemen van zakelijke beslissingen en het verbeteren van de klanttevredenheid. Het kan je ook helpen om snel en gemakkelijk trends en patronen te vinden in de feedback van klanten.<\/strong><\/p>\n\n Een van de beste dingen die text mining kan doen, is supporttickets automatisch naar het juiste team sturen op basis van hun taal. Deze taak is eenvoudig te automatiseren, waardoor teams kostbare tijd besparen. Hiermee kun je een tekst classificeren op basis van de taal.<\/p>\n\n Je zou een tekstclassificator kunnen gebruiken om er automatisch achter te komen wat een tekst probeert te zeggen of waarom de tekst is geschreven. Het kan heel nuttig zijn om erachter te komen wat klanten zeggen. <\/p>\n\n Je kunt bijvoorbeeld reacties op uitgaande verkoop-e-mails sorteren om potenti\u00eble klanten te vinden die ge\u00efnteresseerd zijn in je product en mensen die zich willen afmelden.<\/em><\/p>\n\n Tekstextractie is een tekstanalytische methode die specifieke gegevens uit een tekst haalt, zoals trefwoorden, namen van entiteiten, adressen, e-mails, enzovoort. Door gebruik te maken van tekstextractie kunnen bedrijven de moeite vermijden om hun gegevens handmatig te sorteren om er belangrijke informatie uit te halen.<\/p>\n\n Hieronder bespreken we enkele van de belangrijkste onderdelen van tekstextractie: trefwoordextractie, named entity recognition en feature extraction.<\/p>\n\n Trefwoorden zijn de belangrijkste elementen in een tekst en kunnen worden gebruikt om de inhoud te analyseren. Met behulp van een trefwoordextractor kunt u onder andere doorzoekbare gegevens indexeren, tekstinhoud samenvatten en tagclouds maken.<\/p>\n\n Hiermee kun je de namen van bedrijven, organisaties of personen opzoeken en uit een tekst halen.<\/p>\n\n Het helpt bij het bepalen van specifieke kenmerken van een product of dienst in een set gegevens. Als je bijvoorbeeld productdetails bekijkt, zou het gemakkelijk zijn om details zoals kleur, merk, model, enz. eruit te halen.<\/p>\n\n Het gebruik van tekst mining software kan zeer voordelig zijn voor bedrijven. Ze kunnen nuttige informatie geven en bedrijfsinformatie helpen groeien in elke branche die je maar kunt bedenken. In het bedrijfsleven wordt een datamining API vaak op de volgende manieren gebruikt:<\/p>\n\n Het publieke imago van een bedrijf moet vlekkeloos zijn in de moderne cultuur van vandaag. Text mining helpt je bij het begrijpen van social media listening en voice of customer (VoC) gegevens door het analyseren van tweets, commentaren, nieuwsverhalen en andere feedback die ernaar verwijzen of iets dat ermee te maken heeft. <\/p>\n\n Hiertoe behoren bedrijfsleiders, investeerders, politieke partijen en groepen die het bedrijf steunt, maar ook werknemers en partners. Bedrijven kunnen hun reputatie in realtime verbeteren door preventieve acties uit te voeren.<\/p>\n\n Zoekmachines zoals Bing en Google gebruiken tekstmining om spam en opvultekst in contentmarketingwebsites te herkennen. <\/p>\n\n De engine kan een e-mail als spam markeren op basis van spelling, context en intentie of een bedrijfswebsite bestraffen die trefwoorden heeft gebruikt om zijn zoekpositie te verbeteren. Een tekstanalyse-API kan ook worden gebruikt om de eigen zoekmachine van een bedrijf te optimaliseren en te versterken. <\/p>\n\n Het vinden van patronen in gegevens, zowel historische als actuele, is een cruciaal aspect in medische behandelingen en klinische tests, nieuwe productontwikkeling, vastgoedplanning en andere zeer winstgevende en tijdgevoelige gebieden. <\/p>\n\n Tekstanalyse stelt bedrijven in staat om gegevenspatronen te onderzoeken voor verschillende doeleinden, waaronder klantgedrag. Patronen en trends kunnen ook nuttig zijn bij het ontwikkelen van nieuw beleid voor beveiliging en bewaking, verkeersregels om opstoppingen op drukke routes te verminderen en immigratiebeleid.<\/p>\n\n Of het nu gaat om beoordelingen op sociale media, e-mails of marktonderzoeken, een slimme tekstanalyse-API kan onderwerpen en thema’s herkennen en classificeren. <\/p>\n\n Een tekstanalytische oplossing maakt gebruik van technieken zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en aspectgebaseerde sentimentanalyse om ervoor te zorgen dat alle aspecten en thema’s in \u00e9\u00e9n beoordeling worden meegenomen. Deze casestudy laat zien hoe enqu\u00eates het meest effectief kunnen worden gebruikt met tekst mining.<\/p>\n\n Contact met QuestionPro voor het uitvoeren van enqu\u00eates. QuestionPro heeft veelzijdige functies voor enqu\u00eates met kant-en-klare sjablonen. Je kunt ook het ontwerp van je enqu\u00eate aanpassen met hun geavanceerde functies.<\/strong><\/p>\n\n Text mining kan je helpen om de beste kandidaat voor de baan te vinden. Het kan duizenden records in een wervingsdatabase doorzoeken met behulp van trefwoordanalyse om de juiste kandidaat te vinden. Je kunt het personeelsverloop aanzienlijk terugdringen door ervoor te zorgen dat je beste medewerkers gelukkig zijn op het werk. <\/p>\n\n Het gebruik van voice-of-the-employee (VoE) feedbackprogramma’s, zoals spraak-, chat- en videoplatforms, gedurende het hele traject van de werknemer kan waardevolle inzichten opleveren in het cre\u00ebren van een stimulerende werkomgeving en een grote betrokkenheid tussen werknemer en werkgever.<\/p>\n\n Effectieve methoden voor tekstanalyse<\/h2>\n\n
\n
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
Hoe Text Mining gebruiken in het bedrijfsleven?<\/h2>\n\n
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>
\n
<\/h3>