Все, что вам нужно знать об анализе настроений в Power BI
16 февраля 2023 г.В современном быстро растущем мире социальных сетей компании пытаются понять чувства своих клиентов.
Поскольку большая часть мира находится в сети, потребители в настоящее время делятся в Интернете всем, будь то плохой или хороший опыт. Поэтому теперь компании пытаются количественно оценить эти настроения, чтобы повлиять на решения о покупке и обеспечить удержание клиентов и лояльность к бренду.
По этой причине анализ настроений, также известный как анализ мнений, привлекает большое внимание бизнеса.
Он определяет эмоции и отношения, стоящие за фрагментом текста, с помощью обработки естественного языка. и методы машинного обучения для обнаружения и получения субъективной информации из текста . По своей сути анализ тональности заключается в вводе текстовых данных и использовании различных инструментов обработки естественного языка и машинного обучения для классификации этого текста как положительного, отрицательного или нейтрального.
Анализ настроений помогает организациям получить ценную информацию об общественном мнении. Благодаря интеграции анализа настроений в Power BI эта технология стала еще более доступной, чем когда-либо прежде.
Power BI – это инструмент визуализации данных, который позволяет компаниям подключаться, визуализировать данные и обмениваться ими. легко. Благодаря интеграции анализа тональности компании теперь могут анализировать тональность текстовых данных в Power BI и получать ранее недоступные сведения.
Интеграция анализа настроений меняет правила игры для организаций, поскольку помогает им получать ценную информацию об общественном мнении. Это помогает компаниям отслеживать и оценивать мнения клиентов о своих продуктах и услугах, отслеживать репутацию бренда и т. д.
Основные сведения об анализе настроений
Истоки анализа настроений восходят к 1950-м годам, когда исследователи впервые начали изучать использование компьютеров для понимания человеческих эмоций и мнений. В первые дни анализ настроений был в основном сосредоточен на определении общего настроения фрагмента текста как положительного, отрицательного или нейтрального. По мере развития технологий и расширения области обработки естественного языка анализ настроений начал развиваться. Интеграция анализа настроений с Power BI позволила анализировать огромные объемы данных. В результате он стал сосредотачиваться на понимании эмоций и мнений отдельных лиц, а не только на общем настроении фрагмента текста.
Как бизнес, понимание настроений клиентов имеет решающее значение для принятия обоснованных решений. Анализ настроений нельзя просто классифицировать как положительные или отрицательные эмоции, и он выходит за рамки этого. Существует несколько различных типов анализа настроений, каждый из которых имеет свои уникальные приемы и методы.
Двоичный анализ настроений
Самый простой анализ использует набор предопределенных правил, таких как наличие определенных слов или фраз, для классификации текста как положительного или отрицательного.
Многоклассовый анализ настроений
Этот анализ классифицирует текст по трем или более категориям, таким как положительные, отрицательные и нейтральные. Этот тип анализа тональности является более сложным, чем двоичный, и может обеспечить более тонкое понимание тональности текста.
Анализ тональности на основе аспектов
Он фокусируется на понимании настроения по отношению к определенным аспектам текста. Этот тип анализа настроений может предоставить ценную информацию о конкретных продуктах или услугах.
Алгоритмы машинного обучения
Эти алгоритмы обучаются, предоставляя большой набор данных размеченного текста, что позволяет им изучать шаблоны и особенности, связанные с положительными или отрицательными эмоциями.
Обработка естественного языка (NLP)
Для предварительной обработки текстовых данных используются методы НЛП, такие как токенизация текста, выделение корней и лемматизация, что упрощает понимание и анализ алгоритмов машинного обучения.
Методы глубокого обучения
Методы глубокого обучения, например рекуррентные нейронные сети (RNN) и преобразователи, также становятся все более популярными в анализе настроений. Эти методы обрабатывают большие объемы текстовых данных и позволяют понять контекст и значение слов и фраз.
У каждого типа анализа есть свои сильные стороны, и, поняв их, вы сможете адаптировать свой анализ в соответствии со своими конкретными потребностями.
Анализ настроений в Power BI
Компании теперь имеют доступ к большим объемам данных, которые им необходимо просматривать, чтобы понять настроения своих клиентов и принимать обоснованные решения о своем бизнесе. С помощью Power BI компании теперь могут обрабатывать эти данные, чтобы отслеживать тон и эмоции, связанные с разговорами на разных платформах.
Существует множество причин для использования Power BI для анализа данных, некоторые из них перечислены здесь.
Интерпретация данных
Power BI может углубляться в данные, а это означает, что организация может выйти за рамки простого анализа общего настроения и вместо этого сосредоточиться на конкретных аспектах данных, таких как отношение определенной группы клиентов или отношение к определенному продукту или продукту. обслуживание.
Простая интеграция
Он обеспечивает бесшовную интеграцию с другими источниками данных и инструментами, такими как платформы социальных сетей, что упрощает сбор и анализ больших объемов данных о настроениях клиентов.
Удобный интерфейс
Power BI имеет удобный интерфейс с функцией перетаскивания, что позволяет пользователям легко создавать и публиковать интерактивные визуализации данных даже тем, у кого нет передовых технических навыков.
Внедрение анализа тональности в Power BI
Анализ настроений в Power BI может быть сложным, но, следуя этим простым шагам, вы сможете настроить его и получить ценную информацию из своих данных.
Шаг 1.
Соберите данные, которые хотите проанализировать. Это могут быть сообщения в социальных сетях, отзывы клиентов, ответы на опросы или любые другие текстовые данные.
Шаг 2.
Очистите и предварительно обработайте ваши данные. Этот шаг имеет решающее значение, поскольку он поможет обеспечить точность вашего анализа. Это включает в себя удаление любой ненужной информации, удаление дубликатов и обеспечение того, чтобы данные были в формате, который можно легко проанализировать.
Шаг 3.
Используйте инструмент анализа тональности, чтобы классифицировать тональность ваших данных. Power BI имеет встроенные возможности анализа настроений, но вы также можете использовать сторонние инструменты, такие как MonkeyLearn или < strong>Google Cloud Natural Language API.
Шаг 4.
Визуализируйте свои результаты. В Power BI есть различные варианты визуализации, такие как гистограммы, линейные диаграммы и круговые диаграммы, которые можно использовать для представления результатов.
Шаг 5.
Анализируйте свои результаты и ищите закономерности и тенденции в данных. Это поможет вам понять, как клиенты относятся к продукту или услуге, и определить области, которые нуждаются в улучшении.
Шаг 6.
Принимайте решения на основе данных. Используйте полученные данные для принятия решений, которые улучшат ваши продукты и услуги, нацельте маркетинговые усилия и отслеживайте репутацию бренда.
Ключевые выводы
Анализ настроений в Power BI – это инструмент, который помогает компаниям анализировать отзывы и настроения клиентов, классифицируя их на положительные, отрицательные и нейтральные. Он дает ценную информацию о восприятии клиентов, помогает определить области, требующие улучшения, и измеряет эффективность маркетинговых кампаний.
Power BI позволяет создавать интерактивные визуализации данных, упрощая их понимание и обмен ими с заинтересованными сторонами, что помогает компаниям принимать решения на основе данных.
В целом анализ настроений в Power BI — это мощный инструмент. Таким образом, консалтинговые компании Power BI помогают предприятиям повышать качество обслуживания клиентов. удовлетворение и стимулировать рост.
Оригинал