Was sind die Hauptanwendungen von Text Data Mining und Analyse?

Mit dem Aufkommen von Big Data werden Unternehmen mit immer mehr Organisationsdaten bombardiert, meist in Form von Text. Der beste Weg, mit diesem Datenstrom umzugehen, ist Text Mining oder Textual Analytics. Textanalyse ist hauptsächlich die Verarbeitung einer gigantischen Sammlung von Textinformationen, um Verbindungen zu finden, die für einen Menschen nicht möglich sind. Die vorhandenen Informationen und Daten werden in neue Informationen transformiert und dabei werden unstrukturierte, nicht nutzbare Daten in strukturierte Daten umgewandelt.

Hier sind die besten Anwendungen der Textdatenanalyse in der heutigen Zeit

Wenn wir uns nur die Webdaten einschließlich der sozialen Medien ansehen, wird deutlich, dass uns die Alt-Datenlandschaft im Vergleich zu allen anderen Quellen mit den unstrukturiertesten Daten versorgt. Es gibt uns Videos, Bilder, Hashtags, Text (Bewertungen, Kommentare, Beiträge usw.) und mehr. Die Daten sind wertvoll für Unternehmen, Regierungen, Werbegiganten, Finanzdienstleister, Medienhäuser, Verteidigungsbehörden und wissenschaftliche Forscher. Da es sich um eine ständige Quelle von Markt- und Kundendaten handeln kann, wenden Unternehmen Vorhersagetools auf Textdaten an, um ihre Marken auszubauen. Lassen Sie uns weitermachen und einen Blick auf Anwendungen von Text Data Mining und Analyse werfen:

1. Vorhersage und Prävention von Kriminalität

„Vorbeugen ist besser als heilen“ Was wäre also, wenn Sie Verbrechen verhindern könnten, indem Sie im Voraus wissen, wo und wann sie stattfinden könnten? Sieht aus wie eine Szene aus einem Science-Fiction-Film wie Minority Report? Nun, es ist jetzt Realität. Da das Internet und die meisten Kommunikationsprogramme, die darüber laufen, anonym sind, planen und kommunizieren die meisten Kriminellen mit diesen Methoden. Sie können jedoch verstehen, dass Millionen normaler Menschen diese Kommunikationsmittel ebenfalls verwenden, und es ist eine schwierige Aufgabe, Nachrichten zu lokalisieren, die als Bedrohung angesehen werden könnten. Dies lässt sich leicht mit einer fortschrittlichen Textanalysesoftware bewerkstelligen, die Kommunikationsquellen in Echtzeit scannt und beim Auffinden verschiedener Texttypen unterschiedliche Bedrohungswarnungen ausgibt. Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt nutzen diese Technologien, um Terroranschläge zu verhindern, Schläferzellen zu fangen und Menschen daran zu hindern, andere rechtswidrige Aktivitäten durchzuführen.

2. Risikomanagement

Viele Finanzakteure, darunter Banken, Mikrofinanzinstitute und andere, verlassen sich jetzt auf Risikomanagementsoftware, die Dokumente und Profile durchgehen kann, um über Anlagerisiken, Kreditwürdigkeit und mehr zu entscheiden. Die Text-Mining-Technologien, die von einer solchen High-End-Software verwendet werden, absorbieren Petabytes an Daten und präsentieren Informationen in einem konsumierbaren Format. Dies hilft bei der Risikominderung. Solche Software hilft Finanzinstituten auf der ganzen Welt, ihren Anteil an notleidenden Vermögenswerten zu verringern.

3. Wissensmanagement

In vielen Branchen wie dem Gesundheitswesen ist die Verwaltung einer großen Menge an Textinformationen zu einem Problem geworden. Die Menge an Informationen, die jede einzelne Stunde gesammelt wird, ist riesig. All diese Daten müssen so gespeichert werden, dass die Informationen bei Bedarf abgerufen werden können. Es kann vorkommen, dass es zu einer Epidemie kommt und Krankenhäuser sich koordinieren müssen, um alle ihre Daten zu durchsuchen, um die Quelle oder die erste infizierte Person zu lokalisieren. Eine so umfangreiche Übung wäre ohne die Hilfe geeigneter Textanalysesysteme unmöglich, die die Daten und Informationen verwalten und in einem strukturierten, baumähnlichen Format halten würden. Dies würde dazu führen, dass die Menschen auf die Daten zugreifen können, wie sie es brauchen – regional, geschlechtsbasiert, krankheitsbasiert und mehr. Die Unfähigkeit, wichtige Informationen schnell zu finden, kann solche Organisationen lahmlegen, die mit großen Mengen an Textdokumenten zu tun haben.

4. Kundendienst

Wohin steuert der Kundenservice? Ich glaube, dieses Video – Google Assistant ruft Restaurant kann Ihnen die Antwort geben. Text Mining und Verarbeitung natürlicher Sprache werden häufig in Kundendienstdiensten eingesetzt, sei es über Chat oder Sprachanruf. Das Format „ Eins drücken zum Aufladen, Zwei drücken für … ..“ wurde an vielen Stellen in das Format „ Sag Ja zur Kontoauflösung oder Nein zur Kündigung … ..“ geändert, um das System humaner erscheinen zu lassen. Die meisten Banken und E-Commerce-Unternehmen verwenden auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basierende Chatbots, die versuchen, einen menschlichen Kundenbetreuer nachzuahmen, wenn sie mit einem Kunden sprechen. Die Kundenbetreuung wird verbessert, da diese Bots die Informationen über den Kunden, mit dem sie interagieren, verwenden, um die Erfahrung individueller zu gestalten. Durch die Automatisierung von Kundenbetreuungsdiensten bieten Unternehmen ihren Kunden ein besseres Erlebnis und sparen gleichzeitig Geld.

5. Betrugserkennung durch Versicherungsunternehmen

Angesichts der zunehmenden Fälle von Versicherungsbetrug hat sich die Textanalyse als effektiv erwiesen, um riesige Sammlungen von Fallakten zu durchsuchen, um die Wahrscheinlichkeit zu verstehen, dass ein Versicherungsanspruch ein Betrug ist. Es reduziert die Arbeitsbelastung der Unternehmensbeamten erheblich, da die Betrugserkennungssoftware automatisch Fälle kennzeichnen würde, in denen eine hohe Betrugswahrscheinlichkeit festgestellt wird. Obwohl die Software nicht narrensicher ist, fungiert sie als Filter, sodass die menschliche Aufmerksamkeit nur auf Fälle gelenkt werden kann, in denen dies erforderlich ist. Versicherungsunternehmen schließen sich mit Technologiegiganten zusammen, um die Fortschritte bei Text-Mining-Technologien voll auszuschöpfen und ihre Ergebnisse zu kombinieren, um strukturierte Daten zu erstellen, um Betrug zu verhindern und Ansprüche schnell zu bearbeiten.

6. Personalisierte Werbung

Erinnern Sie sich, wie Sie Anzeigen desselben Mobiltelefons auf Facebook gesehen haben, die Sie auf Amazon angesehen haben? Nein das ist kein Zufall. Die digitale Werbung wurde durch Text- und Web-Data-Mining revolutioniert. Textdaten zu allem, was Sie online eingeben, ansehen oder tun, werden von Technologiegiganten gespeichert oder an andere Unternehmen verkauft, um Ihnen Werbung zu zeigen, auf die Sie mit größerer Wahrscheinlichkeit klicken und die mit größerer Wahrscheinlichkeit in eine umgewandelt wird Verkauf. Dies ist eine der neuesten und am weitesten verbreiteten Anwendungen der Textanalyse und des Mining.

7. Geschäftsintelligenz

Die Entscheidungsfindung ist schwierig. Noch schwieriger wird es, wenn Sie gegenüber Ihren Aktionären darauf eingehen müssen, warum Sie die Entscheidung getroffen haben und wie Sie denken, dass sich die Entscheidung positiv auf das Unternehmen auswirken wird. Text Mining hilft, Beweise zu sammeln und Diagramme und Grafiken zu erstellen, um die Informationen auf Ihr Bauchgefühl zu stützen. Nur relevante Informationen und Daten werden extrahiert, damit die führenden Personen die besten Entscheidungen treffen können, indem sie nur wenige Seiten mit Informationen durchgehen.

8. Inhaltsanreicherung

Das Schreiben von Inhalten für Blogs ist eine Sache, die künstlich erstellte Bots, die an der Textanalyse arbeiten, immer noch nicht können. Es kann jedoch verschiedene Informationen zu dem von Ihnen benötigten Thema zusammen mit den neuesten Nachrichten und den meistgesehenen Artikeln zu diesem Thema sammeln, damit Sie eine kalkulierte Vermutung anstellen können, wie Sie Ihren Artikel erstellen und welche Unterthemen Sie ihm hinzufügen müssen. Dies macht einen erheblichen Unterschied, wenn Sie über Themen schreiben, die riesige Mengen an bereits vorhandenen Daten im Internet enthalten. Dies trägt dazu bei, dass Ihre Inhalte informativ sind und eine Verbindung zu früheren Artikeln und Studien auf demselben Gebiet herstellen.

9. Spam-Filterung

E-Mails gelten in den meisten Organisationen immer noch als die offiziellste Art der Kommunikation. Aber es hat eine dunkle Seite, die im 21. Jahrhundert nur noch zugenommen hat – Spam. Von zehn E-Mails in meinem Postfach sind mindestens neun Spam. Spam füllt nicht nur Speicherplatz aus, sondern dient auch als Einstiegspunkt für Viren, Betrug und mehr. Unternehmen drängen darauf, immer mehr Spam zu filtern, indem sie intelligente Textanalysen im Vergleich zum früher verwendeten Keyword-Matching verwenden, um mehr Spam-E-Mails herauszufiltern und dem Benutzer ein gesünderes Erlebnis zu bieten. Falls Sie ein Unternehmen führen, das mit Text-Scraping und Textanalyse wachsen kann, denken Sie daran, dass Daten Macht sind, und bevor Sie entscheiden, wie Sie Daten nutzen, stellen Sie sicher, dass Sie jemanden konsultieren, der Daten bereits zu seinem Vorteil genutzt oder anderen dabei geholfen hat.