文本数据挖掘和分析的主要应用是什么？

随着大数据的兴起，企业受到越来越多的组织数据的轰炸，主要是文本形式。 处理此数据流的最佳方法是文本挖掘或文本分析。 文本分析主要是处理大量文本信息以找到人类无法绘制的连接。 现有的信息和数据被转化为新的信息，在这个过程中，非结构化、不可用的数据被转化为结构化数据。

这是现代文本数据分析的最佳应用

如果我们只看网络数据，包括社交媒体，就会发现替代数据环境为我们提供了与任何其他来源相比最非结构化的数据之一。 它为我们提供视频、图像、主题标签、文本（评论、评论、帖子等）等等。 这些数据对企业、政府、广告巨头、金融服务、媒体、国防机构和科研人员都很有价值。 由于它可以成为市场和客户数据的永久来源，因此公司正在将预测工具应用于文本数据以发展其品牌。 让我们继续看看文本数据挖掘和分析的应用：

1. 犯罪预测与预防

“预防胜于治疗” 那么，如果您可以通过事先了解犯罪发生的地点和时间来预防犯罪，那会怎样呢？ 看起来像少数派报告这样的科幻电影中的场景？ 好吧，现在它已成为现实。 由于互联网是匿名的，大多数通过它运行的通信软件也是匿名的，因此大多数犯罪分子都使用这些方法进行计划和通信。 但是，您可以理解，数以百万计的普通人也使用这些通信方式，并且确定可能被视为威胁的消息是一项艰巨的任务。 使用高级文本分析软件可以轻松完成此操作，该软件实时扫描通信源，并在发现不同类型的文本时发出不同级别的威胁警报。 世界各地的执法部门一直在使用这些技术来防止恐怖袭击、抓获潜伏牢房并阻止人们进行其他非法活动。

2. 风险管理

许多金融参与者，包括银行、小额信贷机构等，现在都依赖风险管理软件，该软件可以通过文件和配置文件来决定投资风险、信用评分等。 此类高端软件所使用的文本挖掘技术可吸收数 PB 的数据，并以可消费的格式呈现信息。 这有助于降低风险。 此类软件正在帮助世界各地的金融机构降低不良资产的百分比。

3. 知识管理

在医疗保健行业等许多行业中，管理大量文本信息已成为一个问题。 每小时收集的信息量是巨大的。 所有这些数据都必须以可以在需要时检索信息的方式存储。 可能会发生这种情况，即发生流行病，医院需要协调以检查所有数据以查明来源或第一个感染者。 如果没有适当的文本分析系统来管理数据和信息并将它们保持在结构化的树状格式中，那么如此庞大的练习将是不可能的。 这将导致人们能够以任何他们需要的方式访问数据——基于区域、基于性别、基于疾病等等。 无法快速找到重要信息可能会削弱此类处理大量文本文档的组织。

4. 客户关怀服务

客户服务的方向在哪里？ 相信这个视频——谷歌助手打电话给餐厅可以给你答案。 文本挖掘和自然语言处理经常用于客户服务中，无论是通过聊天还是语音通话。 多处将“充值按一，二按…… ”的格式改为“说是关账，不注销…… ”的格式，使系统显得更加人性化。 大多数银行和电子商务公司都在使用基于自然语言处理的聊天机器人，它们在与客户交谈时试图模仿人类客服人员。 客户服务体验正在改善，因为这些机器人正在使用他们正在与之交互的客户的信息，以使体验更加个性化。 通过自动化客户服务，公司可以为客户提供更好的体验，同时节省资金。

5. 保险公司的欺诈检测

随着保险欺诈案件的增加，文本分析已被证明可以有效地检查大量案例文件以了解保险索赔为欺诈的可能性。 它大大减少了公司官员的工作量，因为欺诈识别软件会自动标记确定存在高欺诈可能性的案例。 尽管该软件不是万无一失的，但它确实起到了过滤器的作用，因此人类的注意力可以只集中在需要它的情况上。 保险公司正在与技术巨头合作，以充分利用文本挖掘技术的进步，并结合他们的结果来生成结构化数据，以防止欺诈并迅速处理索赔。

6.个性化广告

还记得你是如何在 Facebook 上看到你在亚马逊上看到的同一部手机的广告吗？ 不，这不是巧合。 文本和网络数据挖掘彻底改变了数字广告。 与您在网上键入、查看或执行的所有操作相关的文本数据由科技巨头存储，或出售给其他公司，以向您展示您点击的概率更高、转化为广告的概率更高的广告销售。 这是文本分析和挖掘的最新和最广泛使用的应用程序之一。

7.商业智能

决策是困难的。 当您必须向股东回答您做出决定的原因以及您认为该决定将如何对公司产生积极影响时，就更加困难了。 文本挖掘有助于收集证据并绘制图表和图形，以使信息支持您的直觉。 仅提取相关信息和数据，以便领导者只需浏览几页信息即可做出最佳决策。

8. 内容丰富

为博客编写内容是人工创建的从事文本分析的机器人仍然无法做到的事情。 但是，它可以收集与您需要的主题相关的各种信息，以及有关该主题的最新新闻和浏览次数最多的文章，以帮助您对如何形成您的文章以及要添加哪些子主题进行有计算的猜测。 这对于在互联网上具有大量预先存在的数据的主题进行写作时会产生重大影响。 这有助于使您的内容信息丰富，并连接到同一领域的先前文章和研究。

9. 垃圾邮件过滤

在大多数组织中，电子邮件仍然被认为是最正式的沟通方式。 但它有一个在 21 世纪才有所增加的阴暗面——垃圾邮件。 在我邮箱中的每十封电子邮件中，至少有九封是垃圾邮件。 垃圾邮件不仅会占满空间，还可以作为病毒、诈骗等的入口点。 与之前使用的关键字匹配相比，公司正在努力通过使用智能文本分析来过滤越来越多的垃圾邮件，以过滤掉更多的垃圾邮件并为用户提供更健康的体验。 如果您经营的业务可以在文本抓取和文本分析方面发展，请记住数据就是力量，在您决定如何利用数据之前，请确保您咨询了已经使用数据为自己谋利或帮助他人这样做的人。