Alles, was Sie über Text-Mining wissen müssen

Text Mining ist ein ziemlich neuer Spielplatz für diejenigen, die kürzlich in die Welt der Automatisierung und des Data Scraping eingeweiht wurden. Text Mining ist eine der wichtigsten Methoden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen und diese zu verarbeiten: Dies sind im Wesentlichen über 80 % der verfügbaren Daten. Obwohl wir in einer Welt der „Informationsüberlastung“ leben, müssen die meisten verfügbaren Datenstämme umstrukturiert und optimiert werden, damit sie wertvoll sind. Riesige Datenmengen werden in Data Warehouses und Cloud-Plattformen gespeichert und gesammelt, während sekündlich neue Daten einströmen. Diese riesige Datenmenge kann von Unternehmen heute kaum noch verwaltet werden, und das Speichern, Verarbeiten und Analysieren kann mit herkömmlichen Tools nicht mehr gehandhabt werden. Enter, Text-Mining-Anwendungen, Text-Mining-Tools und Text-Mining-Techniken.

Was genau ist Textmining?

Text Mining ist sehr rudimentär einfach das Ableiten hochwertiger Informationen aus Text. Es untersucht die Idee, aus scheinbar durcheinandergebrachten zufälligen Datenströmen einen Sinn zu machen und sie in sinnvolle Muster zu strukturieren. Nur dann können wir genaue Regressionsmodelle zeichnen. Text Mining umfasst die Tools und den Prozess des Informationsabrufs, des Daten-Crawlings, des maschinellen Lernens, der statistischen Modellierung und der Hardcore-Codierung. Es ist sehr facettenreich. Um dies weiter zu erläutern, sind die fünf wesentlichen Schritte beim Text Mining:

• Crawling: Mining unstrukturierter und roher Daten aus mehreren Quellen: einfache Texte, Webseiten, PDFs, Artikel, um nur einige zu nennen
• Bereinigung: Erkennen und entfernen Sie Anomalien und Ausreißer, indem Sie Datenbereinigungsvorgänge aktivieren. Restrukturieren: Optimieren Sie die „bereinigten“ Inhalte in strukturierte Formate.
• Analysieren: Verwenden Sie statistische Modellierung, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagetheorien zu erstellen.
• Ernte: Um den Prozess der Entscheidungsfindung zu beschleunigen, ist es von größter Bedeutung, dies alles in einer sicheren, demokratisierten Datenbank zu speichern.

Was sind einige Text-Mining-Techniken?

Diese Techniken bilden im Wesentlichen die Eingabe (Mining unstrukturierter Texte) mit der endgültigen Ausgabe ab (Erkenntnisse daraus ziehen). An jedem Schritt sind ein anderer Prozess und eine andere Art von Werkzeug beteiligt.

Schauen wir uns nun die am weitesten verbreiteten Techniken im Text Mining an:

1. Informationsextraktion

Dies ist bei weitem die am häufigsten verwendete Mining-Technik. Die Informationsextraktion beinhaltet das Extrahieren von nur Bits „aussagekräftiger“ Daten aus massiven Textdatenblöcken. Diese Text-Mining-Technik basiert hauptsächlich auf dem Erkennen der Extraktion bestimmter Entitäten, Attribute und ihrer Synergien aus unstrukturierten Texten. Dies wird dann natürlich zum einfachen Abrufen in der Cloud gespeichert. Durch Präzisionsverfahren wird die Wirksamkeit dieser Technik ständig überprüft.

2. Informationsabruf

Dies bezieht sich auf den Prozess des Herausfilterns von Textteilen basierend auf einer bestimmten Gruppe von Wörtern und dem Muster, das sie erzeugen. Dies basiert auf der Suchabsicht des Benutzers, Trend-Keywords und Benutzerverhalten. Der Informationsabruf verwendet maschinelles Lernen im Allgemeinen, um verschiedene Algorithmen zu verwenden, um das Online-Verhalten eines Benutzers nachzuahmen. Die besten Suchmaschinen basieren fast ausschließlich darauf. Google und Yahoo sind natürlich die bekanntesten Plattformen, die die Informationsbeschaffung im Großen und Ganzen nutzen.

3. Kategorisierung

Dies nutzt im Wesentlichen die Hilfe eines anderen coolen Kid auf dem Block: Natural Language Processing (NLP) . Überwachtes Lernen im Kern, im NLP werden normale Sprachtexte je nach Inhalt einem vordefinierten Satz von Kategorien zugeordnet. So wird ein Prozess zum Sammeln von Textdokumenten und deren Analyse erstellt, um die korrekten Indizes für jedes dieser spezifizierten Dokumente zu ermitteln. Diese Co-Referenzierungsmethode hilft bei der Gewinnung relevanter Synonyme und Abkürzungen aus Textdaten. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist zum gefragtesten Prozess geworden, der verwendet wird, um Webseiten in Hierarchien zu unterteilen und Suchmaschinen zu unterstützen. Dies hat allen Online-Benutzern geholfen, sehr spezifische Suchergebnisse zu erhalten.

4. Clusterbildung

Diese Text-Mining-Technik identifiziert angeborene Strukturen und Muster in textbasierten Informationen und organisiert sie zur Überprüfung und Analyse in „Clustern“. Dies geschieht normalerweise als Vorstufe, bevor eine andere Text-Mining-Technik verwendet wird.

5. Zusammenfassung

Diese Technik macht genau das, was sie verspricht. Es erstellt komprimierte Versionen großer Textblöcke. Sie müssen auf diese Weise nicht Unmengen von Texten durchsuchen, sondern nur die „Zusammenfassung“ analysieren. Die Textzusammenfassung umfasst normalerweise verschiedene Methoden, die Textverdichtungstechniken wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Schwarmintelligenz verwenden.

Wo brauchen wir wirklich Text Mining?

Die eigentliche Frage ist, wo können wir Text Mining nicht einsetzen? Es ist in die am wenigsten erwarteten Teile unseres Online-Lebens eingedrungen. Lassen Sie uns Sie durch einen Bereich führen, in dem es unbestreitbar den größten Einfluss hatte, den Kundenservice.

Kundenservice ist das Herzstück eines jeden Unternehmens. Das sagen wir nicht. Die Daten sind. Satte 96 % der Kunden sehen darin einen entscheidenden Faktor, wenn es um Markentreue geht.

Marken müssen schnell, personalisiert und einfühlsam gegenüber ihren Kunden sein. Dies kann ihr großes Unterscheidungsmerkmal sein. Aber wie können große Unternehmen mit der Fülle von Beschwerden und häufig gestellten Fragen Schritt halten und nicht auf alle eine vorgefertigte Antwort geben? Nun, sie können Text Mining verwenden, um die gesamte CRM- und ORM-Reise zu automatisieren. Wie?

1. Automatisieren Sie den Ticket-Tagging-Prozess

Dies ist eine langweilige und sich wiederholende Aufgabe, daher ist die automatisierte Ticketkennzeichnung die praktikabelste Lösung. Text Mining ermöglicht es, Kategorien zu identifizieren und jedes ausgelöste Ticket automatisch zu markieren.

2. Automatisieren Sie Ihren Ticket-Routing- und Triage-Prozess

Abgesehen von der Kategorisierung muss das Serviceteam sie an das Team weiterleiten, das sich um das Problem kümmern kann. Ein Text-Mining-Dienst ermöglicht es Ihnen, Tickets automatisch weiterzuleiten und zu selektieren.

3. Priorisierung

Ein Text-Mining-Modell zu trainieren, um die Dringlichkeit eines bestimmten Tickets automatisch zu erkennen, ist ein sehr kluger Schachzug.

4. Stimmungsanalyse

Text Mining kann helfen, NPS-Antworten superschnell und sehr genau zu analysieren. Durch die Verwendung eines einfachen Textklassifizierungsmodells können die Hauptthemen, über die die Kunden derzeit sprechen, gekennzeichnet werden. Relevante Keywords können ebenfalls aussortiert werden. Sie können auch die Stimmungsanalyse verwenden, um die genaue Beziehung zu ermitteln, die ein Verbraucher öffentlich zu Ihrer Marke zeigt.

5. Produktbewertungen

90 % der Menschen vertrauen Online-Bewertungen genauso wie persönlichen Empfehlungen. Das ist massiv, oder? Wie automatisieren wir dies also mithilfe von Text-Mining-Techniken? Vielleicht haben Sie gerade eine Gaming-App im App Store veröffentlicht und möchten alle dort veröffentlichten Bewertungen analysieren. Durch die Verwendung eines Text-Mining-Modells können Sie Bewertungen in verschiedene Rubriken wie Preis, Qualität, Kompatibilität, Funktionen usw. unterteilen. Wenn Sie all dies separat analysieren, erhalten Sie Echtzeit-Einblicke über alles, was Ihre Kunden über Sie sagen. Dies wird Ihnen helfen, datengestützte Verbesserungen vorzunehmen und dem Kunden genau das zu geben, was er sucht.

6. Kundenbefragungsformulare

Text Mining ist eine leistungsstarke Methode, um Marktvorwürfe zu führen und Erkenntnisse aus Umfragen nach dem Kauf zu ziehen: die ganze Bandbreite. Alle Antworten, die Sie erhalten, können durch ein robustes maschinelles Lernmodell automatisch markiert werden.

Unabhängig von der Art Ihres Geschäfts benötigen Sie ein sehr solides Kundendienstmodell. Es ist nicht an der Zeit, Menschen all dies manuell tun zu lassen. Es ist Zeit für sie, Maschinen beizubringen, wie sie es für sie tun können. Nur Fahrbahn in die wirkliche Zukunft!