数据分析挖掘数字社交媒体内容
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-09
使用位置情报可以跟踪这些社交媒体主题在社区之间的传播
甚至遍及世界各地，越来越多的公司正在寻求利用这些数据的力量，品牌现在可以查看其忠实客户使用哪些其他品牌来探索联合营销机会。客户帖子的情绪分析被用于基于客户赞赏度来确定销售低于应有水平的产品，以帮助公司识别营销或销售差距，我们也不要忘记社交网络本身正在收集有关我们活动的数据，包括喜欢，帖子和图像，社交媒体公司能够在合适的时间为合适的产品投放合适的广告，从而为我们带来数十亿元的收益，这是有可能的，因为我们的社交媒体数据可以很好地代表我们。
来自任何社交媒体站点的数据都可以提供可以为战略性业务决策提供信息的信息
信息通常是推动组织前进的信息，数据可以一目了然地了解人类体验-揭示人们何时何地在说什么，在社交媒体数据中，数据几乎是的，监视标签的能力是该平台功能的重要组成部分，对于希望实时查找和吸引客户的品牌来说，这是一个了不起的工具。
该分析需要多少时间？
如果使用了加速分析工具，则可以近乎实时地分析来自社交媒体渠道的数据，一个好的平台应该允许用户搜索特定的主题标签，按位置过滤信息，甚至几乎立即挖掘到各个推文，错误结论的风险（自然语言处理的问题）是什么？错误的结论是一个问题，但是使用更快的平台可以减轻这种危险，当查询花费几毫秒的时间时，分析师就不会对它们的数据感到好奇-为什么不更深入地挖掘，以不同的角度看待数据，或者将其与添加更多上下文的另一个数据集结合起来？传统技术迫使用户做出艰难的决定：我是否真的想等待几分钟或几小时以获得更多的见解，并尝试减少这种误报的可能性？
主题标签可以告诉我们哪些主题在流行
而启用地理定位后，它们可以告诉我们主题在哪里流行，他们还可以帮助将对话分组在一起，人们可以参加在线“对话”，并且他们的消息通过使用共同的主题标签被串在一起，考虑到有关社交媒体网站共享数据的所有争议，如何获取社交媒体数据（例如，您是在屏幕上抓取图片还是从社交媒体公司本身获取提要），并且是否存在访问隐私方面的顾虑？
因为我们的平台可以处理所有类型的结构化数据
不要从数据开始：实现AI分析的3个技巧，专注于业务成果，组建团队并取得快速胜利可以帮助您的AI分析计划成功，数据对于AI分析至关重要，但是努力在前端完善数据可能会不必要地停止AI的实施，公司可以将数百万美元投入到数据仓库和数据湖中，而又不会接近对底线产生积极影响的可行见解或数据驱动的文化，换句话说，很容易陷入数据准备中。
强大的AI分析策略必须以业务成果为中心
基于结果的方法可确保企业将AI分析推向真正重要的目标-并根据这些结果对数据进行建模，在讨论成功的AI分析实现的细节之前，我想简要地解释一下AI分析本身的价值，人工智能可以自动完成穷人完成分析所需的步骤，人工智能可以测试每种可能的数据组合以确定不同数据点之间关系的层次结构-并且它可以比人更快地完成工作。
AI分析加速了数据分析并处理了大部分工作
分析的输出通过自然语言生成进行翻译，因此用户可以用纯英语获得见解，与机器学习相结合以使见解自动化的过程被称为增强分析，它远远超出了传统分析工具和仪表板的功能，为了说明这一点，传统的数据分析在很大程度上依赖于数据分析师和科学家的专业知识，传统平台提供了数据可视化工具和仪表板，它们以易于使用的形式组织和显示数据。
技术人员可以执行更高级的分析工作流程-进行假设
测试数据组合，查看结果，确定趋势以及将可视化效果拼凑成完整的叙述，仪表板和传统分析显示数据的地方，人工智能分析会解释数据以发现有意义的见解，AI执行实际分析，确定指标背后的根本原因，并揭示隐藏的见解和发现，因此人工智能分析使业务人员（不仅仅是技术团队成员）能够理解他们的数据并做出由洞察力驱动的决策。
人工智能分析应围绕特定的业务成果
毕竟人工智能可以解决问题并发现机会，为了成功实施AI分析，企业应该考虑分析可以帮助推动的结果，从广义上讲，这些结果可能是提高收入，管理风险和成本以及/或者创新新产品，如果要以提高收入为目标，则企业需要加深对销售和营销绩效以及竞争格局的了解，有助于这种理解的分析类型可以包括。
1、根本原因分析，告诉员工为什么销售和市场指标下降或上升，而不仅仅是这些指标是什么
2、主动分析可监控KPI的有意义的波动，并在发生重要事件时提醒团队成员
3、进行分析以查明增加收入的机会并根据价值对它们进行优先排序
同样，这些分析与部门或员工级别的工作流相关。公司应考虑员工可以执行的日常行动，这些行动可以推动增加收入。例如：
1、销售团队需要一种工具，使他们能够提出与数据相关的问题并获得对他们有意义的答案，而无需分析师的干预。该工具应针对移动和语音访问进行优化，以便销售团队在会议之间移动时可以不断提问。
2、营销团队需要快速的洞察力，以获取有关活动的绩效数据，以便团队成员可以进行相应的调整。
3、数据和分析人员需要自由地构建自定义的机器学习模型，而不是运行用于销售和营销的常规报告（就像数据科学家 一遍又一遍地重复运行相同的客户流失预测算法一样）。
从这里开始根据需要做出的决策和需要回答的问题来构想这些动作
以达到预期的结果可能会很有用，例如一个营销人员可以问诸如“什么是季度的渠道入站线索？”之类的问题，可以快速有效地决定将资源集中到何处以用于即将到来的广告系列。
综上所述，利益相关者应按以下顺序回答以下问题：
1、我们要为组织实现的总体目标是什么？
2、如何通过级联部门的目标在功能级别上支持此结果？
3、要在这些部门目标上取得进展，需要做出哪些关键决定并需要回答哪些问题？
4、需要哪些数据来告知这些决定并回答这些问题？
遵循此方法有助于确保数据终支持更大的业务成果
并使AI分析能够程度地提高业务影响力，我们已经讨论了为什么公司不应该从数据开始，让我们探索在确定业务结果时应结合使用的关键变更管理策略。
提示2：在AI分析中协调数据和业务团队
实施AI分析的挑战之一是让所有利益相关者参与其中，与任何技术转变一样，业务人员和技术团队成员之间的协调对确保长期使用至关重要。
有趣的是，与较不先进的分析解决方案相比，人工智能提供了更强的一致性的机会
如果公司投资无法自动执行分析输出的分析软件，则可能会遇到意想不到的问题，当数据分析师向业务人员介绍他们的发现时，业务人员没有测试的假设和进行的研究的上下文，从这个意义上讲，数据分析的输出可能与数据本身一样密集和混乱，缺乏透明度或无法提出后续问题的分析会导致商人缺乏明确的行动项目。
经常积压报告积压工作的数据分析人员可能没有时间完全理解每个问题及其背景
在这种情况下，数据分析师和商人都在解释彼此的工作，借助先进的AI分析，所产生的见解将是一致的，上下文的，详尽的和可理解的，商人可以快速，直接地回答他们的问题。数据分析师可以摆脱重复报告的束缚，并利用AI分析获得更高级的自定义机器学习模型，因此商人和技术团队都将从AI分析中受益，但是双方都需要达成共识并支持解决方案。
商人必须了解AI分析将如何帮助他们更有效地发挥作用
自动化使业务人员能够迅速采取行动，并专注于人类独有的（通常更有趣的）创造性工作，商人成为公民数据科学家，有权制定数据驱动的决策，在数据方面，员工需要验证AI分析解决方案以确保：
1、维护组织的数据安全标准和实践
2、提供企业级数据治理功能，例如用户可以利用的集中式语义模型和元数据
3、通过开放的扩展性支持AI和机器学习库
4、可以扩展到个用例之外，以支持组织的更大目标和不同部门的独特需求
数据和分析专业人员需要确保该解决方案将支持他们的专业知识，并支持整个企业范围内的分析标准
就像商人一样，这些专业人员必须了解自动化并不等同于位移。他们也可以更加有效地发挥作用，并在业务目标上取得进步，快速获胜以保持势头，如果一个典型的人可以用不到一秒钟的思想时间完成一项心理任务，我们可能可以使用人工智能实现自动化现在或不久的将来， 这些一秒钟的任务”是刚起步的AI分析实施的主要材料。
市场份额或品牌健康分析可以细分为一系列一秒钟的任务，这些任务可以通过自动化进行改进
甚至遍及世界各地，越来越多的公司正在寻求利用这些数据的力量，品牌现在可以查看其忠实客户使用哪些其他品牌来探索联合营销机会。客户帖子的情绪分析被用于基于客户赞赏度来确定销售低于应有水平的产品，以帮助公司识别营销或销售差距，我们也不要忘记社交网络本身正在收集有关我们活动的数据，包括喜欢，帖子和图像，社交媒体公司能够在合适的时间为合适的产品投放合适的广告，从而为我们带来数十亿元的收益，这是有可能的，因为我们的社交媒体数据可以很好地代表我们。
来自任何社交媒体站点的数据都可以提供可以为战略性业务决策提供信息的信息
信息通常是推动组织前进的信息，数据可以一目了然地了解人类体验-揭示人们何时何地在说什么，在社交媒体数据中，数据几乎是的，监视标签的能力是该平台功能的重要组成部分，对于希望实时查找和吸引客户的品牌来说，这是一个了不起的工具。
该分析需要多少时间？
如果使用了加速分析工具，则可以近乎实时地分析来自社交媒体渠道的数据，一个好的平台应该允许用户搜索特定的主题标签，按位置过滤信息，甚至几乎立即挖掘到各个推文，错误结论的风险（自然语言处理的问题）是什么？错误的结论是一个问题，但是使用更快的平台可以减轻这种危险，当查询花费几毫秒的时间时，分析师就不会对它们的数据感到好奇-为什么不更深入地挖掘，以不同的角度看待数据，或者将其与添加更多上下文的另一个数据集结合起来？传统技术迫使用户做出艰难的决定：我是否真的想等待几分钟或几小时以获得更多的见解，并尝试减少这种误报的可能性？
主题标签可以告诉我们哪些主题在流行
而启用地理定位后，它们可以告诉我们主题在哪里流行，他们还可以帮助将对话分组在一起，人们可以参加在线“对话”，并且他们的消息通过使用共同的主题标签被串在一起，考虑到有关社交媒体网站共享数据的所有争议，如何获取社交媒体数据（例如，您是在屏幕上抓取图片还是从社交媒体公司本身获取提要），并且是否存在访问隐私方面的顾虑？
因为我们的平台可以处理所有类型的结构化数据
不要从数据开始：实现AI分析的3个技巧，专注于业务成果，组建团队并取得快速胜利可以帮助您的AI分析计划成功，数据对于AI分析至关重要，但是努力在前端完善数据可能会不必要地停止AI的实施，公司可以将数百万美元投入到数据仓库和数据湖中，而又不会接近对底线产生积极影响的可行见解或数据驱动的文化，换句话说，很容易陷入数据准备中。
强大的AI分析策略必须以业务成果为中心
基于结果的方法可确保企业将AI分析推向真正重要的目标-并根据这些结果对数据进行建模，在讨论成功的AI分析实现的细节之前，我想简要地解释一下AI分析本身的价值，人工智能可以自动完成穷人完成分析所需的步骤，人工智能可以测试每种可能的数据组合以确定不同数据点之间关系的层次结构-并且它可以比人更快地完成工作。
AI分析加速了数据分析并处理了大部分工作
分析的输出通过自然语言生成进行翻译，因此用户可以用纯英语获得见解，与机器学习相结合以使见解自动化的过程被称为增强分析，它远远超出了传统分析工具和仪表板的功能，为了说明这一点，传统的数据分析在很大程度上依赖于数据分析师和科学家的专业知识，传统平台提供了数据可视化工具和仪表板，它们以易于使用的形式组织和显示数据。
技术人员可以执行更高级的分析工作流程-进行假设
测试数据组合，查看结果，确定趋势以及将可视化效果拼凑成完整的叙述，仪表板和传统分析显示数据的地方，人工智能分析会解释数据以发现有意义的见解，AI执行实际分析，确定指标背后的根本原因，并揭示隐藏的见解和发现，因此人工智能分析使业务人员（不仅仅是技术团队成员）能够理解他们的数据并做出由洞察力驱动的决策。
人工智能分析应围绕特定的业务成果
毕竟人工智能可以解决问题并发现机会，为了成功实施AI分析，企业应该考虑分析可以帮助推动的结果，从广义上讲，这些结果可能是提高收入，管理风险和成本以及/或者创新新产品，如果要以提高收入为目标，则企业需要加深对销售和营销绩效以及竞争格局的了解，有助于这种理解的分析类型可以包括。
1、根本原因分析，告诉员工为什么销售和市场指标下降或上升，而不仅仅是这些指标是什么
2、主动分析可监控KPI的有意义的波动，并在发生重要事件时提醒团队成员
3、进行分析以查明增加收入的机会并根据价值对它们进行优先排序
同样，这些分析与部门或员工级别的工作流相关。公司应考虑员工可以执行的日常行动，这些行动可以推动增加收入。例如：
1、销售团队需要一种工具，使他们能够提出与数据相关的问题并获得对他们有意义的答案，而无需分析师的干预。该工具应针对移动和语音访问进行优化，以便销售团队在会议之间移动时可以不断提问。
2、营销团队需要快速的洞察力，以获取有关活动的绩效数据，以便团队成员可以进行相应的调整。
3、数据和分析人员需要自由地构建自定义的机器学习模型，而不是运行用于销售和营销的常规报告（就像数据科学家 一遍又一遍地重复运行相同的客户流失预测算法一样）。
从这里开始根据需要做出的决策和需要回答的问题来构想这些动作
以达到预期的结果可能会很有用，例如一个营销人员可以问诸如“什么是季度的渠道入站线索？”之类的问题，可以快速有效地决定将资源集中到何处以用于即将到来的广告系列。
综上所述，利益相关者应按以下顺序回答以下问题：
1、我们要为组织实现的总体目标是什么？
2、如何通过级联部门的目标在功能级别上支持此结果？
3、要在这些部门目标上取得进展，需要做出哪些关键决定并需要回答哪些问题？
4、需要哪些数据来告知这些决定并回答这些问题？
遵循此方法有助于确保数据终支持更大的业务成果
并使AI分析能够程度地提高业务影响力，我们已经讨论了为什么公司不应该从数据开始，让我们探索在确定业务结果时应结合使用的关键变更管理策略。
提示2：在AI分析中协调数据和业务团队
实施AI分析的挑战之一是让所有利益相关者参与其中，与任何技术转变一样，业务人员和技术团队成员之间的协调对确保长期使用至关重要。
有趣的是，与较不先进的分析解决方案相比，人工智能提供了更强的一致性的机会
如果公司投资无法自动执行分析输出的分析软件，则可能会遇到意想不到的问题，当数据分析师向业务人员介绍他们的发现时，业务人员没有测试的假设和进行的研究的上下文，从这个意义上讲，数据分析的输出可能与数据本身一样密集和混乱，缺乏透明度或无法提出后续问题的分析会导致商人缺乏明确的行动项目。
经常积压报告积压工作的数据分析人员可能没有时间完全理解每个问题及其背景
在这种情况下，数据分析师和商人都在解释彼此的工作，借助先进的AI分析，所产生的见解将是一致的，上下文的，详尽的和可理解的，商人可以快速，直接地回答他们的问题。数据分析师可以摆脱重复报告的束缚，并利用AI分析获得更高级的自定义机器学习模型，因此商人和技术团队都将从AI分析中受益，但是双方都需要达成共识并支持解决方案。
商人必须了解AI分析将如何帮助他们更有效地发挥作用
自动化使业务人员能够迅速采取行动，并专注于人类独有的（通常更有趣的）创造性工作，商人成为公民数据科学家，有权制定数据驱动的决策，在数据方面，员工需要验证AI分析解决方案以确保：
1、维护组织的数据安全标准和实践
2、提供企业级数据治理功能，例如用户可以利用的集中式语义模型和元数据
3、通过开放的扩展性支持AI和机器学习库
4、可以扩展到个用例之外，以支持组织的更大目标和不同部门的独特需求
数据和分析专业人员需要确保该解决方案将支持他们的专业知识，并支持整个企业范围内的分析标准
就像商人一样，这些专业人员必须了解自动化并不等同于位移。他们也可以更加有效地发挥作用，并在业务目标上取得进步，快速获胜以保持势头，如果一个典型的人可以用不到一秒钟的思想时间完成一项心理任务，我们可能可以使用人工智能实现自动化现在或不久的将来， 这些一秒钟的任务”是刚起步的AI分析实施的主要材料。
市场份额或品牌健康分析可以细分为一系列一秒钟的任务，这些任务可以通过自动化进行改进
从Excel切换到AI分析解决方案可以大大改善工作流程，实际上这种变化包含了更多内容-员工完成可能需要数天（或数周）秒才能完成的数据分析的能力，以及非技术员工的数据民主化，体验了AI分析的速度和便捷性并减轻了耗时，重复性任务的员工，更有可能提倡更广泛的实施，当所产生的见解具有高度可操作性并有助于确定用户应将注意力集中在哪里以获取影响时，这就是双重事实，如果没有利益相关者参与，并且员工没有使用，的AI分析解决方案也不会产生影响。自动化可以增强工作流程并帮助员工提高工作效率，终可以支持提高绩效的顶级业务成果。
京公网安备 11010502034401号
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