Il text mining \u00e8 uno dei metodi pi\u00f9 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 quantit\u00e0 di dati in data warehouse e nel cloud.<\/p>\n\n
Questi dati continuano a crescere in modo esponenziale ogni minuto, poich\u00e9 ne arrivano di nuovi da molte fonti diverse.<\/p>\n\n
Di conseguenza, per le aziende e le organizzazioni \u00e8 difficile archiviare, gestire e analizzare enormi quantit\u00e0 di dati testuali con le tecniche tradizionali. L’aggiornamento sul data mining vi aiuter\u00e0 a superare gli ostacoli.<\/p>\n\n
In questo blog si parler\u00e0 di text mining, dei suoi metodi e di come utilizzarlo in ambito aziendale. Entriamo nel vivo dell’argomento.<\/p>\n\n
Indice dei contenuti<\/p>\n\n
Il text mining \u00e8 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 quantit\u00e0 di dati raccolti<\/a>.<\/p>\n\n \u00c8 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.<\/p>\n\n Il text mining, nella sua forma pi\u00f9 elementare, cerca fatti, relazioni e convalide da grandi quantit\u00e0 di dati testuali non strutturati. I dati estratti vengono quindi tradotti in un formato strutturato che pu\u00f2 essere studiato o mostrato immediatamente utilizzando tabelle HTML, mappe mentali, grafici, ecc. A tal fine, utilizza una serie di approcci per elaborare il testo.<\/p>\n\n Esistono vari metodi e strategie per il text mining. Sono divisi in due parti.<\/p>\n\n In questa sezione parleremo di alcuni dei metodi pi\u00f9 comuni. In un primo momento, ci dedicheremo ai metodi di base:<\/strong><\/p>\n\n La frequenza delle parole pu\u00f2 essere utilizzata per determinare quali termini o concetti compaiono pi\u00f9 frequentemente in un insieme di dati. Quando si esaminano le recensioni dei clienti, le conversazioni sui social media o i feedback dei clienti, pu\u00f2 essere utile scoprire quali sono le parole pi\u00f9 utilizzate.<\/p>\n\n 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).<\/em><\/p>\n\n Un gruppo di parole che compaiono comunemente insieme \u00e8 noto come collocazione. I bigrammi e i trigrammi sono i tipi pi\u00f9 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).<\/p>\n\n Trovare le collocazioni e contarle come un’unica parola vi permette di:<\/p>\n\n 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 pi\u00f9 di un significato e che la stessa parola pu\u00f2 essere usata in molti modi diversi. Consultando la concordanza di una parola, \u00e8 possibile determinarne il significato in base all’uso che se ne fa.<\/p>\n\n Ora discuteremo dei metodi avanzati di text mining:<\/strong><\/p>\n\n La classificazione del testo \u00e8 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.<\/p>\n\n 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.<\/p>\n\n Di seguito verranno analizzati alcuni dei compiti pi\u00f9 comuni per la classificazione dei testi: topic analysis, sentiment analysis, language detection e intent detection.<\/p>\n\n Il text mining aiuta a comprendere i temi o gli argomenti principali di un testo ed \u00e8 uno dei metodi pi\u00f9 comuni di organizzazione dei dati testuali. Ad esempio, un ticket di assistenza che indica che l’ordine online non \u00e8 arrivato pu\u00f2 essere classificato come un problema di spedizione.<\/p>\n\n \u00c8 possibile utilizzare il software per sondaggi QuestionPro per l’analisi degli argomenti. Con QuestionPro \u00e8 possibile analizzare automaticamente le risposte alle domande del sondaggio e identificare i principali argomenti trattati dagli intervistati. <\/strong><\/p>\n\n Pu\u00f2 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 pi\u00f9 felici.<\/strong><\/p>\n\n L’analisi del sentimento<\/a> \u00e8 uno dei metodi pi\u00f9 importanti del text mining. Si tratta di esaminare i sentimenti che stanno alla base di un determinato testo.<\/p>\n\n Supponiamo che stiate valutando una serie di recensioni per il vostro sito web. In queste recensioni si pu\u00f2 notare che l’interfaccia utente (UI-UX) o la facilit\u00e0 d’uso sono le pi\u00f9 frequenti, ma per trarre conclusioni \u00e8 necessario disporre di maggiori informazioni. <\/em><\/p>\n\n L’analisi del sentimento aiuta a capire di cosa parla un testo, cosa significa e se \u00e8 positivo, negativo o neutro. L’analisi del sentiment \u00e8 un utile strumento aziendale che pu\u00f2 essere utilizzato per molti scopi diversi, come la lettura delle recensioni o dei ticket di assistenza o l’analisi di ci\u00f2 che le persone dicono sui social media. <\/p>\n\n QuestionPro \u00e8 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 \u00e8 senza dubbio l’opzione migliore per voi.<\/strong><\/p>\n\n 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. <\/strong><\/p>\n\n Possono aiutarvi a prendere decisioni aziendali e a migliorare la soddisfazione dei clienti. Pu\u00f2 anche aiutarvi a trovare tendenze e schemi nel feedback dei clienti in modo rapido e semplice.<\/strong><\/p>\n\n Una delle cose migliori che il text mining pu\u00f2 fare \u00e8 inviare automaticamente i ticket di assistenza al team giusto in base alla loro lingua. Questo compito \u00e8 facile da automatizzare e fa risparmiare tempo prezioso ai team. Permette di classificare un testo in base alla sua lingua.<\/p>\n\n \u00c8 possibile utilizzare un classificatore di testo per capire automaticamente cosa sta cercando di dire un testo o perch\u00e9 \u00e8 stato scritto. Pu\u00f2 essere molto utile quando si cerca di capire cosa dicono i clienti. <\/p>\n\n Ad esempio, \u00e8 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.<\/em><\/p>\n\n L’estrazione del testo \u00e8 un metodo analitico che estrae dati specifici da un testo, come parole chiave, nomi di entit\u00e0, indirizzi, e-mail e cos\u00ec via. Utilizzando l’estrazione del testo, le aziende possono evitare la fatica di smistare manualmente i dati per estrarre le informazioni importanti.<\/p>\n\n Di seguito, parleremo di alcune delle parti pi\u00f9 importanti dell’estrazione del testo: l’estrazione di parole chiave, il riconoscimento di entit\u00e0 denominate e l’estrazione di caratteristiche.<\/p>\n\n Le parole chiave sono gli elementi pi\u00f9 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.<\/p>\n\n Consente di individuare ed estrarre i nomi di aziende, organizzazioni o persone da un testo.<\/p>\n\n 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.<\/p>\n\n L’utilizzo di software di text mining pu\u00f2 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:<\/p>\n\n 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. <\/p>\n\n Ne fanno parte i leader dell’azienda, gli investitori, i partiti politici e i gruppi che l’azienda sostiene, nonch\u00e9 i dipendenti e i partner. Le aziende possono migliorare la propria reputazione in tempo reale implementando azioni preventive.<\/p>\n\n 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. <\/p>\n\n Il motore pu\u00f2 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 pu\u00f2 essere utilizzata anche per ottimizzare e rafforzare il motore di ricerca di un’azienda. <\/p>\n\n Trovare modelli nei dati, sia storici che attuali, \u00e8 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. <\/p>\n\n 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, nonch\u00e9 norme sul traffico per alleggerire la congestione sulle rotte ad alto traffico e politiche di immigrazione.<\/p>\n\n Che si tratti di recensioni sui social media, di e-mail o di indagini di mercato, un’API di analisi del testo intelligente \u00e8 in grado di riconoscere e classificare argomenti e temi. <\/p>\n\n 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 pi\u00f9 efficace con il text mining.<\/p>\n\n Contatto con QuestionPro per la conduzione di sondaggi. QuestionPro dispone di funzioni di indagine versatili con modelli gi\u00e0 pronti. \u00c8 inoltre possibile personalizzare il progetto del sondaggio con le sue funzioni avanzate.<\/strong><\/p>\n\n Il text mining pu\u00f2 aiutarvi a trovare il candidato migliore per il lavoro. Pu\u00f2 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. <\/p>\n\n L’utilizzo di programmi di feedback voice-of-the-employee (VoE), come piattaforme vocali, chat e video, durante l’intero percorso dei dipendenti pu\u00f2 fornire indicazioni preziose per la creazione di un ambiente di lavoro stimolante e di un profondo coinvolgimento dei dipendenti e dei datori di lavoro.<\/p>\n\n Metodi efficaci di estrazione del testo<\/h2>\n\n
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Come utilizzare l’estrazione di testo nelle aziende?<\/h2>\n\n
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