Vi indsamler data som aldrig før, og i 2025 ca 80 % af disse data vil være ustruktureret. Data mining hjælper med at forme disse data, og virksomheder skal investere i ustruktureret tekstanalyse for at få insiderviden om deres ydeevne, kunder, markedstendenser osv.
Ustrukturerede data er de uorganiserede og spredte informationer, der er tilgængelige for en virksomhed, men som ikke kan bruges af et program eller let forstås af mennesker. Disse data er defineret af en datamodel, og de er heller ikke i overensstemmelse med nogen foruddefineret struktur. Data mining giver os mulighed for at sortere og behandle store datasæt for at finde mønstre, der hjælper virksomheder med at få svar og løse problemer.
Udfordringer i ustruktureret tekstanalyse
Data indsamles i forskellige former og kilder, herunder e-mails, sociale medier, brugergenereret indhold, fora, artikler, nyheder og andet. I betragtning af den store mængde data vil virksomheder sandsynligvis ignorere at behandle dem på grund af tidsbegrænsninger og budgetmæssige udfordringer. Her er nogle vigtige datamining-udfordringer ved ustrukturerede data:
Datas art
Da der ikke er nogen bestemt struktur, er det en stor udfordring at kende karakteren af data. Dette gør det endnu mere vanskeligt og komplekst at finde indsigt, hvilket bliver en stor afskrækkelse for virksomheden at begynde at behandle, da de ikke har en retning at følge.
Systemkrav og teknologiske krav
Ustrukturerede data kan ikke analyseres med de eksisterende systemer, databaser og værktøjer. Derfor har virksomheder brug for højkapacitets- og specialdesignede systemer til at udtrække, lokalisere og analysere ustrukturerede data.
Natural Language Processing (NLP)
Tekstanalyse af ustrukturerede data kræver NLP-teknikker, som følelsesanalyse, emnemodellering og navngiven enhedsgenkendelse (NER). Disse systemer kræver teknisk ekspertise og avanceret maskineri til store datasæt.
Forbehandlingsteknikker i Data Mining
Dataforbehandling omfatter rensning, transformation og integration af data, før de sendes til analyse. Ved at bruge følgende teknikker forbedrer analytikere datakvaliteten for nem datamining.
Tekst rengøring
Tekstrensning handler om at fjerne irrelevante data fra datasættene. Det omfatter fjernelse af HTML-tags, specialtegn, tal, tegnsætningstegn og andre aspekter af tekst. Formålet er at normalisere tekstdataene, fjerne stopord og fjerne ethvert element, der kan hæmme analyseprocessen.tokenization
Når du bygger data mining-pipeline, kræves datatokenisering for at nedbryde de ustrukturerede data, da det påvirker resten af processen. Tokenisering af ustrukturerede data omfatter oprettelse af mindre og lignende dataenheder, hvilket fører til effektiv repræsentation.Part-of-Speech Tagging
Part-of-Speech-mærkning omfatter mærkning af hvert token til et navneord, adjektiv, verbum, adverbium, konjunktion osv. Dette hjælper med at skabe en grammatisk korrekt datastruktur, som er afgørende for en lang række NLP-funktioner.Navngivet enhedsgenkendelse (NER)
NER-processen inkluderer tagging af enheder i de ustrukturerede data med bestemte roller og kategorier. Kategorier omfatter blandt andet personer, organisationer og lokationer. Dette hjælper med at opbygge en videnbase for det næste trin, især når NLP træder i kraft.
Tekstrensning handler om at fjerne irrelevante data fra datasættene. Det omfatter fjernelse af HTML-tags, specialtegn, tal, tegnsætningstegn og andre aspekter af tekst. Formålet er at normalisere tekstdataene, fjerne stopord og fjerne ethvert element, der kan hæmme analyseprocessen.
Når du bygger data mining-pipeline, kræves datatokenisering for at nedbryde de ustrukturerede data, da det påvirker resten af processen. Tokenisering af ustrukturerede data omfatter oprettelse af mindre og lignende dataenheder, hvilket fører til effektiv repræsentation.
Part-of-Speech-mærkning omfatter mærkning af hvert token til et navneord, adjektiv, verbum, adverbium, konjunktion osv. Dette hjælper med at skabe en grammatisk korrekt datastruktur, som er afgørende for en lang række NLP-funktioner.
NER-processen inkluderer tagging af enheder i de ustrukturerede data med bestemte roller og kategorier. Kategorier omfatter blandt andet personer, organisationer og lokationer. Dette hjælper med at opbygge en videnbase for det næste trin, især når NLP træder i kraft.Oversigt over tekstmineproces
Tekstmining involverer trin-for-trin opgaveudførelse for at afdække handlingsvenlig information fra ustruktureret tekst og data. Inden for denne proces bruger vi kunstig intelligens, maskinlæring og NLP til at udtrække nyttig information.
- Forbehandling: Tekstpro-behandling omfatter en række forskellige opgaver, herunder tekstoprydning (fjernelse af unødvendig information), tokenisering (opdeling af teksten i mindre bidder), filtrering (fjernelse af irrelevant information), stemming (identifikation af ordenes grundlæggende form) og lemmatisering (omorganisering af ordet til dets oprindelige sproglige form).
- Funktionsvalg: Funktionsvalg involverer at udtrække de mest relevante funktioner fra et datasæt. Dette trin, der især bruges i maskinlæring, omfatter også dataklassificering, regression og klyngedannelse.
- Teksttransformation: Brug af en af de to modeller, Bag of Words eller Vector Space Model med funktionsvalg, til at generere funktioner (identifikation) af lighed i datasættet.
- Data mining: I sidste ende, ved hjælp af forskellige anvendelige teknikker og tilgange, udvindes data, som derefter bruges til yderligere analyse.
Med de udvindede data kan virksomheder træne AI-modeller med hjælp til OCR-behandling. Som et resultat kan de implementere autentisk intelligens for at få præcis indsigt.
Nøgleapplikationer af tekstmining
Kundefeedback
Virksomheder kan bedre forstå deres kunder ved at analysere tendenser og data udtrukket fra brugergenererede data, sociale medier, tweets og kundesupportanmodninger. Ved at bruge disse oplysninger kan de bygge bedre produkter og levere bedre løsninger.
Brandovervågning
Da data mining-teknikker kan hjælpe med at hente og udtrække data fra forskellige kilder, kan det hjælpe brands med at vide, hvad deres kunder siger. Ved hjælp af dette kan de implementere brandovervågning og brandomdømmestyringsstrategier. Som et resultat kan mærker implementere skadeskontrolteknikker for at redde deres omdømme.
Bedrageri
Da data mining kan hjælpe med at udtrække dybt rodfæstede oplysninger, herunder finansiel analyse, transaktionshistorik og forsikringskrav, kan virksomheder fastslå svigagtige aktiviteter. Dette hjælper med at forhindre uønskede tab og giver dem tid nok til at redde deres omdømme.
Indholdsanbefaling
Med en forståelse af de data, der er udtrukket fra forskellige kilder, kan virksomheder udnytte dem til at give personlige anbefalinger til deres kunder. Personalisering spiller en vigtig rolle i at øge virksomhedens omsætning og kundeoplevelse.
Produktionsindsigt
Hvor kundeindsigt kan bruges til at kende deres præferencer, kan det samme bruges til at forbedre fremstillingsprocesser. Under hensyntagen til brugeroplevelsesanmeldelser og feedback kan producenter implementere produktforbedringsmekanismer og ændre fremstillingsprocessen.
E-mail filtrering
Data mining i e-mail-filtrering hjælper med at skelne mellem spam, ondsindet indhold og ægte beskeder. Ved at tage disse oplysninger kan virksomheder beskytte sig selv mod cyberangreb og uddanne deres medarbejdere og kunder til at undgå at engagere sig i visse typer e-mails.
Konkurrencedygtig markedsføringsanalyse
Hvor data mining kan hjælpe virksomheder med at vide meget om sig selv og deres kunder, kan det også kaste lys over deres konkurrenter. De kan analysere konkurrenternes profilaktivitet på sociale medier, hjemmesidens ydeevne og enhver anden information tilgængelig på nettet. Her kan de igen identificere trends og indsigter, samtidig med at de kan bruge denne information til at opbygge deres marketingstrategier.
Konklusion
Data mining fra ustruktureret tekst vil blive en grundlæggende praksis, efterhånden som vi udvikler os til en dataintensiv verden. Virksomheder vil gerne opdage nye tendenser og indsigt for at bygge bedre produkter og forbedre kundeoplevelser. Hvor drifts- og omkostningsudfordringerne er mest fremtrædende i dag, kan de dæmpes med storstilet implementering af data mining-teknikker. Shaip har ekspertise inden for dataindsamling, udtrækning og annotering, der hjælper virksomheder med bedre at forstå deres kunder, markeder og produkter. Vi hjælper virksomheder forbedrer deres OCR-dataudtræk og samling med præ-trænede AI-modeller, der leverer imponerende digitalisering. Kontakt os for at vide, hvordan vi kan hjælpe dig med at behandle og udrydde ustrukturerede data.
