Vsi smo obkroženi z napravami, ki delujejo po internetu. Prej so bili le računalniki, zdaj pa imamo priročen splet na mobilnih telefonih in tabličnih računalnikih. Na nek način tehnologija ni samo koristila poslu in nam olajšala življenja, ampak je obogatila tudi spletno izkušnjo. Postal je platforma, kjer ljudje preživijo veliko časa, iščejo znanje, izmenjujejo ideje in celo kupujejo!
Na primer : Ko želimo opraviti nakup prek spleta / brez povezave, kaj najprej storimo? Brskamo po različnih spletnih mestih in forumih, da bi ugotovili, ali ljudje govorijo o tem. Ogledamo si nekaj spletnih trgovin, ki prodajajo tisto, kar iščemo. Preberemo mnenja in komentarje, ki jih je o izdelku in spletni trgovini pisalo ali izrazilo veliko ljudi. Šele po pregledu številnih pregledov se odločimo, ali bomo izvedli nakup ali ne.
Pomen analize sentimenta
Večina odločitev o nakupu v virtualnem svetu se sprejme po pregledu mnenj vplivnih pregledovalcev in strokovnjakov o izdelku / storitvi. To je razlog, da so podjetja zdaj prisiljena videti in analizirati, kaj ljudje o njih govorijo v spletu. Z vidika podjetja so pregledi in komentarji zelo pomembni. Zato je analiza komentarjev in pregledov nekaj, česar si organizacija ne more privoščiti.
Toda, kako se ti komentarji ali pregledi imenujejo skupaj?
Ti komentarji, mnenja in pregledi so znani kot 'podatki o razpoloženju', naloga ugotavljanja, ali so komentarji in pregledi pozitivni ali negativni, pa je znana kot 'analiza podatkov o razpoloženju' ali 'analiza razpoloženja'
Analiza sentimenta & R
Analiza sentimenta je ena od pomembnih značilnosti R, ki tržnikom in organizacijam, ki želijo izboljšati produktivnost in optimizirati svojo blagovno znamko / izdelek, ponuja dragocen vpogled.
R je najobsežnejši paket statističnih analiz, ki je na voljo v ta namen. Vključuje vse standardne statistične teste, modele in analize ter zagotavlja popoln jezik za upravljanje in obdelavo podatkov. Grafične zmožnosti R-ja so izjemne, saj nudijo popolnoma programabilen grafični jezik, ki presega večino drugih statističnih in grafičnih paketov. Moč analize sentimenta skupaj z grafičnimi sposobnostmi je resnično močno orodje za organizacijo.
Metode za analizo „podatkov o sentimentu“
Obstajajo različne metode za analizo 'podatkov o razpoloženju'. Oglejmo si vsakega od njih tukaj.
program načrtovanja krožnih robinov v c
Analiza razpoloženja na ravni dokumenta
Mnenja so običajno subjektivni izrazi, ki opisujejo čustva, ocene ali občutke ljudi do neke entitete ali dogodka. Številni blogi ali forumi ljudem omogočajo, da izrazijo svoje mnenje v obliki mnenj in komentarjev. Če so mnenja izražena v obliki pregledov, bi namesto preprostega „Da“ ali „Ne“ za prepoznavanje dejanskih čustev potrebna subjektivna analiza besed, uporabljenih v pregledu.
V analizi sentimenta na ravni dokumenta se vsak dokument osredotoča na en subjekt ali dogodek in vsebuje mnenje enega imetnika mnenja. Tukaj podana mnenja lahko razvrstimo v dva preprosta razreda: pozitivna ali negativna (verjetno nevtralna). Na primer: Pregled izdelka: »Nov telefon sem kupil pred nekaj dnevi. Je lep telefon, čeprav je malo velik. Zaslon na dotik je dober. Jasnost glasu je boljša. Preprosto obožujem telefon «. Glede na besede ali besedne zveze, uporabljene v pregledu (lepo, dobro, boljše, ljubezen), naj bi bilo subjektivno mnenje pozitivno. Objektivna mnenja se merijo s sistemom zvezd ali anket, kjer je 4 ali 5 zvezd pozitivnih, 1 ali 2 zvezdici pa negativnih.
Analiza sentimenta na ravni stavka
Da bi imeli bolj natančen pogled na različna mnenja, izražena v dokumentu o entitetah, bi morali preiti na stavek. Ta raven analize sentimenta - filtrira tiste stavke, ki ne vsebujejo mnenja, in - določa, ali je mnenje o entiteti pozitivno ali negativno.
Analiza razpoloženja, ki temelji na vidikih
Analiza razpoloženja na ravni dokumenta in na ravni stavka dobro deluje, kadar se nanaša na eno samo entiteto. Vendar v mnogih primerih ljudje govorijo o entitetah, ki imajo veliko vidikov ali lastnosti. O različnih vidikih bodo imeli tudi različna mnenja. Pogosto se to zgodi na forumih za pregled izdelkov in razprave . Na primer: »Sem ljubitelj telefona Nokia. Všeč mi je videz telefona. Zaslon je velik in jasen. Kamera je fantastična. Vendar je nekaj slabosti, tudi življenjska doba baterije ni tako visoka in dostop do Whatsappa je težek. ' Kategorizacija pozitivnih in negativnih strani tega pregleda skriva dragocene informacije o izdelku. Analiza sentimenta na podlagi perspektive se zato osredotoča na prepoznavanje vseh izrazov sentimenta v danem dokumentu in vidikov, na katere se mnenja nanašajo.
povezan seznam v vadnici c
Primerjalna analiza sentimenta
V mnogih primerih uporabniki izrazijo svoja mnenja s primerjavo s podobnim izdelkom ali blagovno znamko. Zato je cilj tukaj opredeliti stavke, ki vsebujejo primerjalna mnenja.
Na primer : 'Vozil sem Hondo Civic, ni bolje, da je Škoda Superb'
Pridobivanje leksikona sentimenta
Ta metoda analize sentimenta uporablja seznam besed in izrazov, ki se uporabljajo za izražanje subjektivnih občutkov in občutkov ali mnenj ljudi. Ne uporablja le določenih besed, temveč tudi besedne zveze in frazeme. V drugih vrstah analize sentimenta smo videli, kaj so pozitivne in negativne besede. Vzemimo primer: 'Avto X je boljši od avtomobila Y.' Ta stavek ne izraža mnenja, da je kateri od obeh avtomobilov dober ali slab. Zato se te vrste stavkov / dokumentov nadalje analizira s pomočjo treh pristopov: ročni pristop, slovarski pristop in korpusni pristop.
Ročni pristop : To ni izvedljivo, saj je zamudno.
Pristop, ki temelji na slovarju : Ta pristop uporablja „Word Net“ za iskanje primernih besed besede občutja za izvedbo analize.
Korpusni pristop : To se uporablja za ustvarjanje leksikona razpoloženja, specifičnega za domeno, za izvedbo analize.
To so različni načini za analizo občutkov potrošnikov in vedeti, kje je podjetje na trgu!