Il text mining è uno dei metodi più importanti per analizzare ed elaborare i dati non strutturati, che rappresentano quasi l’80% dei dati mondiali. La maggior parte delle organizzazioni e delle istituzioni oggi raccoglie e archivia enormi quantità di dati in data warehouse e nel cloud.
Questi dati continuano a crescere in modo esponenziale ogni minuto, poiché ne arrivano di nuovi da molte fonti diverse.
Di conseguenza, per le aziende e le organizzazioni è difficile archiviare, gestire e analizzare enormi quantità di dati testuali con le tecniche tradizionali. L’aggiornamento sul data mining vi aiuterà a superare gli ostacoli.
In questo blog si parlerà di text mining, dei suoi metodi e di come utilizzarlo in ambito aziendale. Entriamo nel vivo dell’argomento.
Che cos’è l’estrazione di testo?
Il text mining è il processo che consente di ricavare informazioni importanti da dati testuali scritti in un linguaggio standard. Queste informazioni provengono da messaggi di testo, e-mail e file in linguaggio comune. Viene utilizzato soprattutto per trovare intuizioni preziose da grandi quantità di dati raccolti.
È anche un campo multidisciplinare che utilizza il reperimento di informazioni, il data mining, l’apprendimento automatico, la statistica e la linguistica computazionale. Si riferisce all’archiviazione di testi in linguaggio naturale in formati non strutturati o semi-strutturati.
Il text mining, nella sua forma più elementare, cerca fatti, relazioni e convalide da grandi quantità di dati testuali non strutturati. I dati estratti vengono quindi tradotti in un formato strutturato che può essere studiato o mostrato immediatamente utilizzando tabelle HTML, mappe mentali, grafici, ecc. A tal fine, utilizza una serie di approcci per elaborare il testo.
Metodi efficaci di estrazione del testo
Esistono vari metodi e strategie per il text mining. Sono divisi in due parti.
- Metodo di base
- Metodo di avanzamento
In questa sezione parleremo di alcuni dei metodi più comuni. In un primo momento, ci dedicheremo ai metodi di base:
- Frequenza delle parole
La frequenza delle parole può essere utilizzata per determinare quali termini o concetti compaiono più frequentemente in un insieme di dati. Quando si esaminano le recensioni dei clienti, le conversazioni sui social media o i feedback dei clienti, può essere utile scoprire quali sono le parole più utilizzate.
Ad esempio, se le recensioni dei vostri clienti sono piene di parole come costoso, eccessivo e sopravvalutato, potrebbe significare che dovete cambiare i vostri prezzi (o il vostro mercato di riferimento).
- Collocazione
Un gruppo di parole che compaiono comunemente insieme è noto come collocazione. I bigrammi e i trigrammi sono i tipi più comuni di collocazioni. I bigrammi sono due parole che di solito vanno insieme, come iniziare, risparmiare tempo o prendere decisioni (una combinazione di tre parole, come raggiungere a piedi o tenersi in contatto).
Trovare le collocazioni e contarle come un’unica parola vi permette di:
- Migliorare la granularità del testo
- Comprendere meglio la sua struttura di analisi semantica
- Ottenere risultati più precisi dal text mining.
- Concordanza
La concordanza determina dove o quando una parola o un gruppo di parole compare in una frase o in un testo. Sappiamo tutti che le parole possono avere più di un significato e che la stessa parola può essere usata in molti modi diversi. Consultando la concordanza di una parola, è possibile determinarne il significato in base all’uso che se ne fa.
Ora discuteremo dei metodi avanzati di text mining:
- Classificazione del testo
La classificazione del testo è il processo di categorizzazione (tagging) di dati testuali non strutturati. Questo compito essenziale dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) semplifica l’organizzazione e la strutturazione di testi complessi in dati significativi.
La classificazione del testo consente alle aziende di analizzare in modo rapido ed economico tutti i tipi di informazioni, dalle e-mail ai ticket di assistenza, per ottenere informazioni preziose.
Di seguito verranno analizzati alcuni dei compiti più comuni per la classificazione dei testi: topic analysis, sentiment analysis, language detection e intent detection.
- Analisi degli argomenti
Il text mining aiuta a comprendere i temi o gli argomenti principali di un testo ed è uno dei metodi più comuni di organizzazione dei dati testuali. Ad esempio, un ticket di assistenza che indica che l’ordine online non è arrivato può essere classificato come un problema di spedizione.
È possibile utilizzare il software per sondaggi QuestionPro per l’analisi degli argomenti. Con QuestionPro è possibile analizzare automaticamente le risposte alle domande del sondaggio e identificare i principali argomenti trattati dagli intervistati.
Può aiutarvi a capire cosa vogliono e di cosa hanno bisogno i vostri clienti, aiutandovi a prendere decisioni commerciali migliori e a rendere i vostri clienti più felici.
- Analisi del sentimento
L’analisi del sentimento è uno dei metodi più importanti del text mining. Si tratta di esaminare i sentimenti che stanno alla base di un determinato testo.
Supponiamo che stiate valutando una serie di recensioni per il vostro sito web. In queste recensioni si può notare che l’interfaccia utente (UI-UX) o la facilità d’uso sono le più frequenti, ma per trarre conclusioni è necessario disporre di maggiori informazioni.
L’analisi del sentimento aiuta a capire di cosa parla un testo, cosa significa e se è positivo, negativo o neutro. L’analisi del sentiment è un utile strumento aziendale che può essere utilizzato per molti scopi diversi, come la lettura delle recensioni o dei ticket di assistenza o l’analisi di ciò che le persone dicono sui social media.
QuestionPro è un software per sondaggi completo con funzioni versatili, tra cui l’analisi del sentiment. Se siete alla ricerca di strumenti di sentiment analysis per la vostra azienda, QuestionPro è senza dubbio l’opzione migliore per voi.
Con QuestionPro, potete utilizzare il suo strumento di analisi del sentiment per analizzare automaticamente le risposte ai sondaggi e determinare il sentiment generale (positivo, negativo o neutro) delle risposte degli intervistati.
Possono aiutarvi a prendere decisioni aziendali e a migliorare la soddisfazione dei clienti. Può anche aiutarvi a trovare tendenze e schemi nel feedback dei clienti in modo rapido e semplice.
- Rilevamento della lingua
Una delle cose migliori che il text mining può fare è inviare automaticamente i ticket di assistenza al team giusto in base alla loro lingua. Questo compito è facile da automatizzare e fa risparmiare tempo prezioso ai team. Permette di classificare un testo in base alla sua lingua.
- Rilevamento degli intenti
È possibile utilizzare un classificatore di testo per capire automaticamente cosa sta cercando di dire un testo o perché è stato scritto. Può essere molto utile quando si cerca di capire cosa dicono i clienti.
Ad esempio, è possibile ordinare le risposte alle e-mail di vendita in uscita per individuare i potenziali interessati al prodotto e quelli che vogliono annullare l’iscrizione.
- Estrazione del testo
L’estrazione del testo è un metodo analitico che estrae dati specifici da un testo, come parole chiave, nomi di entità, indirizzi, e-mail e così via. Utilizzando l’estrazione del testo, le aziende possono evitare la fatica di smistare manualmente i dati per estrarre le informazioni importanti.
Di seguito, parleremo di alcune delle parti più importanti dell’estrazione del testo: l’estrazione di parole chiave, il riconoscimento di entità denominate e l’estrazione di caratteristiche.
- Estrazione delle parole chiave
Le parole chiave sono gli elementi più significativi di un testo e possono essere utilizzate per analizzarne il contenuto. L’utilizzo di un estrattore di parole chiave consente, tra l’altro, di indicizzare i dati ricercabili, riassumere il contenuto del testo e creare tag cloud.
- Riconoscimento di entità denominate
Consente di individuare ed estrarre i nomi di aziende, organizzazioni o persone da un testo.
- Estrazione delle caratteristiche
Aiuta a determinare le caratteristiche specifiche di un prodotto o di un servizio in un insieme di dati. Ad esempio, se si stanno esaminando i dettagli di un prodotto, sarebbe facile estrarre dettagli come il colore, la marca, il modello, ecc.
Come utilizzare l’estrazione di testo nelle aziende?
L’utilizzo di software di text mining può essere molto vantaggioso per le aziende. Possono fornire informazioni utili e aiutare la business intelligence a crescere in qualsiasi settore. In ambito aziendale, un’API di data mining viene spesso utilizzata nei seguenti modi:
- Gestione della reputazione
L’immagine pubblica di un’azienda deve essere impeccabile nella cultura moderna. Il text mining aiuta a comprendere l’ascolto dei social media e i dati VoC (Voice of Customer) analizzando tweet, commenti, notizie e altri feedback che fanno riferimento ad essi o a qualsiasi cosa ad essi correlata.
Ne fanno parte i leader dell’azienda, gli investitori, i partiti politici e i gruppi che l’azienda sostiene, nonché i dipendenti e i partner. Le aziende possono migliorare la propria reputazione in tempo reale implementando azioni preventive.
- Ottimizzazione dei motori di ricerca
I motori di ricerca come Bing e Google utilizzano il text mining per riconoscere lo spam e il testo riempitivo nei siti web di content marketing.
Il motore può contrassegnare un’e-mail come spam in base all’ortografia, al contesto e all’intento, oppure penalizzare un sito web aziendale che ha fatto keyword stuffing per aumentare il proprio posizionamento nelle ricerche. Un’API di analisi del testo può essere utilizzata anche per ottimizzare e rafforzare il motore di ricerca di un’azienda.
- Trovare schemi nei dati
Trovare modelli nei dati, sia storici che attuali, è un aspetto critico nei trattamenti medici e negli studi clinici, nello sviluppo di nuovi prodotti, nella pianificazione immobiliare e in altri settori altamente monetizzabili e sensibili al tempo.
L’analisi del testo consente alle aziende di analizzare i modelli di dati per vari scopi, tra cui il comportamento dei clienti. I modelli e le tendenze possono essere utili anche per sviluppare nuove politiche di sicurezza e sorveglianza, nonché norme sul traffico per alleggerire la congestione sulle rotte ad alto traffico e politiche di immigrazione.
- Sondaggi e recensioni
Che si tratti di recensioni sui social media, di e-mail o di indagini di mercato, un’API di analisi del testo intelligente è in grado di riconoscere e classificare argomenti e temi.
Una soluzione analitica del testo impiega tecniche come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’analisi del sentiment basata sugli aspetti per garantire che tutti gli aspetti e i temi siano considerati in un’unica revisione. Questo caso di studio mostra come i sondaggi siano utilizzati in modo più efficace con il text mining.
Contatto con QuestionPro per la conduzione di sondaggi. QuestionPro dispone di funzioni di indagine versatili con modelli già pronti. È inoltre possibile personalizzare il progetto del sondaggio con le sue funzioni avanzate.
- Voce del dipendente e reclutamento
Il text mining può aiutarvi a trovare il candidato migliore per il lavoro. Può cercare tra migliaia di record in un database di reclutamento utilizzando l’analisi delle parole chiave per trovare il candidato giusto. Potete ridurre in modo significativo l’abbandono dei dipendenti assicurandovi che i vostri collaboratori migliori siano felici sul lavoro.
L’utilizzo di programmi di feedback voice-of-the-employee (VoE), come piattaforme vocali, chat e video, durante l’intero percorso dei dipendenti può fornire indicazioni preziose per la creazione di un ambiente di lavoro stimolante e di un profondo coinvolgimento dei dipendenti e dei datori di lavoro.
IMPARARE SU: Tecniche di Data Mining
Conclusione
Il text mining è uno strumento efficace per identificare tendenze e intuizioni nei dati testuali e ha molte applicazioni. Può essere migliorata combinandola con altre tecniche, come l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico.
Nel complesso, si tratta di uno strumento importante per estrarre informazioni dai dati testuali che possono essere utilizzate per informare il processo decisionale e migliorare i risultati aziendali.
Ora è il momento di utilizzare il text mining nella vostra azienda. Se avete bisogno di aiuto, QuestionPro è a vostra disposizione. QuestionPro è un software per sondaggi completo con caratteristiche eccellenti. Vi consentiamo di condurre sondaggi per conoscere il feedback di clienti e dipendenti.
È inoltre possibile analizzare i dati aziendali con la funzione di analisi del testo di QuestionPro. Quindi, senza perdere tempo, contattate QuestionPro per una prova gratuita.
