文本分析有助于收集非结构化文本信息，并将其转换为有意义的、可操作的、适合战略用途的信息。
通过使用文本分析，希望描绘出新的增长轨迹的企业可以确定他们的客户对世界其他地方的产品和服务的看法，然后适当地调整他们的方法。相比之下，语音分析在口语上的功能与之相似。
要完全掌握文本分析在商业环境中的效用和功能，首先了解现有的各种类型的文本分析是很有帮助的。请继续阅读，了解这些以及更多信息。
文本分析的类型
并非所有的文本分析都是平等的。与更广泛的商业分析领域非常相似，文本分析可以根据功能和结果划分为不同的组。以下三组通常用于对文本分析方法进行分类：
描述性分析
文本分析过程是围绕报告展开的。
从非结构化文本中收集数据，给出逻辑结构并搜索趋势。
可以将主题和一般主题组合在一起，以便更清楚地了解用户的总体情绪、购买习惯等。
预测分析
预测分析特别强调预测未来事件。在预测文本分析中，非结构化文本的收集和解释都考虑到了这个最终结果。
这类分析有助于企业对库存管理、采购行为甚至风险缓解做出准确预测。在联络中心环境中，预测分析实用程序的一个例子是使用开放的客户支持流量来确定理想的座席数量，以便为给定的特殊形式的帮助随时待命。
规范分析
文本分析也可以通过帮助为特定的未来结果定义应急计划来规范。这种类型的分析过程利用预测分析来更好地为评估提供信息。
由于这种形式的分析，文本或其他固有的实用性，它往往是商业领袖希望增加他们品牌市场份额的首选。
文本分析过程中的步骤
尽管特定的文本分析工具所采用的精确分析过程可能在许多方面都是独特的，但总有一些重要的步骤。具体如下：
识别
在这第一步中，将仔细确定从中获取有价值数据的位置。
提取
在这里，文本被解析并经常被过滤以形成连贯的短语，然后被保存以供进一步分析。
梳理
在此阶段，提取的文本被有条件地转换为机器可读、数学解释的格式。
挖掘
最后，使用特殊的算法来识别用户群、买家角色等方面的见解，从而生成有意义的报告，公司可以利用这些报告来指导其增长，而不必进行猜测。
挖掘有多种形式，每种形式都有不同的功能。具体如下：
- 情绪挖掘
这种类型的挖掘将短语分类为肯定的、中性的或否定的。这一分类过程虽然简单，但能让您深入了解客户对您的品牌和当前市场产品的看法。
- 意向挖掘
当文本被挖掘出潜在的意图时，用户和消费者之间的特定愿望被分配到语句中，并被统计形成小趋势。这样的趋势可以考虑到产品和服务的调整，以更好地适应您的客户。
- 趋势挖掘
趋势挖掘通常在大型文本数据集上执行，以确定消费者行为相对于企业产品或行业的主要变化。
- 概念挖掘
这种形式的文本挖掘从多个文档中提取特定的思想，然后根据预先确定的标准对它们进行分类和排序。概念挖掘通常用于直接从相关消费者那里提取潜在的服务改进想法和操作调整概念。
在日益全球化的经济中，文本分析为数据驱动的增长提供了一条快速拓宽的途径。通过使用文本分析或多渠道文本和语音分析，公司可以留意客户群给出的指导，制定未来目标并改进当前的商业模式。
到目前为止，贵公司是如何利用文本分析的？
声明:版权所有 非合作媒体谢绝转载
原文网址：
https://callminer.com/blog/what-is-text-analytics/
