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挖掘非结构化文本数据背后的价值
发表时间:2017-2-25 14:39:10

大数据时代的到来使得任何企业都无法忽视数据背后蕴藏的价值。大数据按照存储形式不同可以分为结构化数据和非结构化数据。随着网络技术的发展,非结构化数据的数量日趋增大。据统计,当前非结构化数据的内容占据了数据海洋的80%,并将在2020年之前以44倍的速度迅猛增长。每一个数据元素都有它的意义,对海量数据进行整合并挖掘数据背后的价值成为指导企业决策的重要依据。此前,数据分析绝大部分是针对结构化数据,即可以以word、excel等形式呈现的数据。而非结构化数据隐藏在聊天记录、邮件、图像和音频/视频信息中,不方便用数据库二维逻辑表来表现。


如果说结构化数据用详实的方式记录下企业的生产交易活动,那么非结构化数据所反映的信息则蕴含着诸多企业效益提高的机会。因此,只有解决非结构化数据的分析困难,才能有效挖掘这些数据背后的价值,驱动企业价值提升。非结构化数据分析的重要性已经得到了广泛认可,但市场上几乎没有成熟的解决方案。《瞬速文本数据抽取与分析系统》可视化分析就是让非结构化数据和结构化数据最终以可视化图像的形式输出,让企业看懂这些数据在说什么。

让数据说话

实际上,非结构化数据分析就是通过对客户在各种渠道提供的自然反馈进行快速分析,帮助企业在短时间内了解客户对于产品和服务的评价,有利于及时改善产品及服务的质量。

瞬速文本数据抽取与分析系统》对于非结构化数据分析的过程分为三步:第一步是通过《瞬速网络信息采集系统》帮助企业收集数据(这些接口包括亚马逊、天猫、Twitter、Facebook、Apple Store等),或是由用户将内部数据导入系统中,通过对细小到每一个字的数据进行深度学习,系统快速分析出各种结果信息,并形成预测性的分析结果;第二步,输出一个简洁明了的图像化分析结果;第三步,用户根据自己的需求建立自己的分析模型。第一步的预测性分析和第二步的可视化结果是Signals平台的核心。对于企业决策者来说,图像可能要比看word的白纸黑字和excel硬邦邦的表格生动、有趣得多。客服管理和电商数据处理是平台的其中两个应用场景。对于很多公司来说,现在客户服务的周期越来越长,需要耗费很高的人力成本来处理大量的数据、跟踪各种诉求。希望通过平台实现对这些客服数据的快速浏览和标准化分析,达到预判的目的。对电商的数据分析是平台的另一个应用方向。瞬速文本数据抽取与分析系统》研发出来的技术,不仅包括舆情分析和语义分析,更为关键的是,还加上了人机互动的创新机制,涵盖了整个非结构化数据分析全过程,能够实现真正的非结构化数据分析,再加上可视化分析结果和简单易用的使用,企业能够轻松了解新的市场增长点和进行竞品分析,从而做出快速正确的决策。



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