数据分析师怎样看待文本分析的未来？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-02
文本分析可通过从客户撰写或有关客户的免费文本中提取见解
将其与现有反馈数据结合，并识别模式和趋势，来帮助企业聆听正确的故事，由于可用数据的数量和复杂性，仅手工分析无法捕获这种级别的洞察力，筛选所有这些内容将非常耗时，无法手动完成，但是了解本文中的见解对于准确了解客户的声音至关重要。
文本分析已经建立了坚实的立足点
并且在2017年和未来仍然将是必不可少的，文本分析的实施本来就很难吸引人，因为只有松散集成的独立解决方案可用，而且在许多情况下，公司要花一些时间才能实现复杂分析解决方案的真正价值，采用率有所提高，我们预计这种情况将持续到2021年及以后，为什么我们看到这种上升？部分原因是可用的自由格式文本数据数量激增，此外技术上的巨大进步-文本分析现在可以作为企业就绪的集成解决方案的一部分，在这些数据中找到价值，人工分析文本的人尽管有时非常准确，但变化很大，一些文本分析解决方案的准确率超过90％，并且速度成倍增长。
并非所有人都在跳槽
尽管我们预计明年文本分析的采用率将会提高，但并不是每家公司都会采用技术来分析非结构化数据。原因有很多，其中包括：
1、结构化数据是现有研究实践的核心，要改变这些实践以包含非结构化数据，需要计划，纪律和其他资源
2、难以收集，测量和分析非结构化数据，因为它存在于许多不同的来源中
3、捕获和分析来自某些来源（例如社交媒体）的非结构化反馈可能会对组织必须遵守的行为准则提出挑战
4、现代文本分析的好处
以上挑战将在2021年仍然存在
但是非结构化文本数据的指数级增长意味着，如果公司希望保持竞争力，就不能再忽略它了，毕竟文本是记录思想和感受，表达思想和推理的主要方法。客户比以往任何时候都更有发言权，能够使用评论（有时是数以万计的评论）来真正了解某人的想法的想法听起来太好了，难以置信许多人认为，技术永远不可能像真实的人那样挑起语言的细微差别（讽刺，讽刺等），但是人们本身对同一陈述的解释可能大不相同，正确的文本分析解决方案可以在短时间内获得与人工分析人员相同或更好的准确度的结果。
当企业进行文本分析时，他们应该使用允许他们为相关内容类别挖掘文本数据的工具
自动确定类别的情绪，并在所有反馈渠道中使用相同的分类和情绪模型来关联见解，使用可用的文本分析解决方案，企业可以全面了解他们所说的内容，这些工具使组织可以匹配来自正面和负面反馈的情绪，分析适合其业务的各个类别的情绪，及时接收有关情绪变化的警报，并使这些见解与关键客户指标保持一致，期望有新的研究将深度学习技术引入文本分析-这将提高其对不同领域和语言的适应性，加快初始配置，减少维护并提高准确性。深度学习可以自动确定单词的含义以及它们与其他单词的关联，这可以帮助将句子归类为主题，并确定与该主题相关的情感。
如何在2021年取得成功
随着文本分析的流行，组织应注意以下关键注意事项：
1、一种尺寸并不适合所有尺寸。在根据业务需求分析数据时寻求灵活性。刚开始时寻求专家帮助，但希望尽快拥有所有权。
2、挖掘和建模数据。确保您的模型以与客户交谈的方式工作，以获取关键的见解。
3、确保使用所有数据。不要只关注定量反馈或结果-对所有文本反馈源进行细述可以真正推动行动。
4、从小处着手，以您可以应付的速度增长程序。
5、根据结果采取行动。
将其与现有反馈数据结合，并识别模式和趋势，来帮助企业聆听正确的故事，由于可用数据的数量和复杂性，仅手工分析无法捕获这种级别的洞察力，筛选所有这些内容将非常耗时，无法手动完成，但是了解本文中的见解对于准确了解客户的声音至关重要。
文本分析已经建立了坚实的立足点
并且在2017年和未来仍然将是必不可少的，文本分析的实施本来就很难吸引人，因为只有松散集成的独立解决方案可用，而且在许多情况下，公司要花一些时间才能实现复杂分析解决方案的真正价值，采用率有所提高，我们预计这种情况将持续到2021年及以后，为什么我们看到这种上升？部分原因是可用的自由格式文本数据数量激增，此外技术上的巨大进步-文本分析现在可以作为企业就绪的集成解决方案的一部分，在这些数据中找到价值，人工分析文本的人尽管有时非常准确，但变化很大，一些文本分析解决方案的准确率超过90％，并且速度成倍增长。
并非所有人都在跳槽
尽管我们预计明年文本分析的采用率将会提高，但并不是每家公司都会采用技术来分析非结构化数据。原因有很多，其中包括：
1、结构化数据是现有研究实践的核心，要改变这些实践以包含非结构化数据，需要计划，纪律和其他资源
2、难以收集，测量和分析非结构化数据，因为它存在于许多不同的来源中
3、捕获和分析来自某些来源（例如社交媒体）的非结构化反馈可能会对组织必须遵守的行为准则提出挑战
4、现代文本分析的好处
以上挑战将在2021年仍然存在
但是非结构化文本数据的指数级增长意味着，如果公司希望保持竞争力，就不能再忽略它了，毕竟文本是记录思想和感受，表达思想和推理的主要方法。客户比以往任何时候都更有发言权，能够使用评论（有时是数以万计的评论）来真正了解某人的想法的想法听起来太好了，难以置信许多人认为，技术永远不可能像真实的人那样挑起语言的细微差别（讽刺，讽刺等），但是人们本身对同一陈述的解释可能大不相同，正确的文本分析解决方案可以在短时间内获得与人工分析人员相同或更好的准确度的结果。
当企业进行文本分析时，他们应该使用允许他们为相关内容类别挖掘文本数据的工具
自动确定类别的情绪，并在所有反馈渠道中使用相同的分类和情绪模型来关联见解，使用可用的文本分析解决方案，企业可以全面了解他们所说的内容，这些工具使组织可以匹配来自正面和负面反馈的情绪，分析适合其业务的各个类别的情绪，及时接收有关情绪变化的警报，并使这些见解与关键客户指标保持一致，期望有新的研究将深度学习技术引入文本分析-这将提高其对不同领域和语言的适应性，加快初始配置，减少维护并提高准确性。深度学习可以自动确定单词的含义以及它们与其他单词的关联，这可以帮助将句子归类为主题，并确定与该主题相关的情感。
如何在2021年取得成功
随着文本分析的流行，组织应注意以下关键注意事项：
1、一种尺寸并不适合所有尺寸。在根据业务需求分析数据时寻求灵活性。刚开始时寻求专家帮助，但希望尽快拥有所有权。
2、挖掘和建模数据。确保您的模型以与客户交谈的方式工作，以获取关键的见解。
3、确保使用所有数据。不要只关注定量反馈或结果-对所有文本反馈源进行细述可以真正推动行动。
4、从小处着手，以您可以应付的速度增长程序。
5、根据结果采取行动。
一步特别关键。对于文本分析而言，技术并不是的企业，必须做的与得到的数据的东西把它变成，无论对于他们的客户和自己的底线增值有意义和可操作的信息，使用文本分析从非结构化数据中获取结构是一个重要的起点。
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