Stiamo raccogliendo dati come mai prima d’ora, e entro il 2025, circa L'80% di questi dati sarà destrutturato. Il data mining aiuta a modellare questi dati e le aziende devono investire nell'analisi del testo non strutturato per acquisire conoscenze privilegiate sulle proprie prestazioni, sui clienti, sulle tendenze del mercato, ecc.
I dati non strutturati sono informazioni non organizzate e sparse a disposizione di un'azienda ma che non possono essere utilizzate da un programma o comprese facilmente dagli esseri umani. Questi dati sono definiti da un modello di dati e non sono conformi ad alcuna struttura predefinita. Il data mining ci consente di ordinare ed elaborare grandi set di dati per trovare modelli che aiutino le aziende a ottenere risposte e risolvere problemi.
Sfide nell'analisi del testo non strutturato
I dati vengono raccolti in diverse forme e fonti, tra cui e-mail, social media, contenuti generati dagli utenti, forum, articoli, notizie e quant'altro. Data la grande quantità di dati, le aziende probabilmente ignoreranno la loro elaborazione a causa di vincoli di tempo e sfide di budget. Ecco alcune sfide chiave del data mining di dati non strutturati:
Natura dei dati
Poiché non esiste una struttura definita, conoscere la natura dei dati è una grande sfida. Ciò rende la ricerca di insight ancora più difficile e complessa, il che diventa un grande deterrente per l'azienda nell'avviare l'elaborazione poiché non ha una direzione da seguire.
Requisiti di sistema e tecnologici
I dati non strutturati non possono essere analizzati con i sistemi, i database e gli strumenti esistenti. Pertanto, le aziende necessitano di sistemi ad alta capacità e appositamente progettati per estrarre, individuare e analizzare dati non strutturati.
Natural Language Processing (NLP)
L'analisi del testo di dati non strutturati richiede tecniche di PNL, come l'analisi del sentiment, la modellazione degli argomenti e il riconoscimento delle entità denominate (NER). Questi sistemi richiedono competenze tecniche e macchinari avanzati per grandi quantità di dati.
Tecniche di preelaborazione nel data mining
La preelaborazione dei dati include la pulizia, la trasformazione e l'integrazione dei dati prima che vengano inviati per l'analisi. Utilizzando le seguenti tecniche, gli analisti migliorano la qualità dei dati per facilitare il data mining.
Pulizia del testo
La pulizia del testo riguarda la rimozione di dati irrilevanti dai set di dati. Include la rimozione di tag HTML, caratteri speciali, numeri, segni di punteggiatura e altri aspetti del testo. Lo scopo è normalizzare i dati di testo, rimuovere le parole chiave e rimuovere qualsiasi elemento che possa inibire il processo di analisi.tokenizzazione
Quando si crea la pipeline di data mining, è necessaria la tokenizzazione dei dati per scomporre i dati non strutturati poiché influiscono sul resto del processo. La tokenizzazione dei dati non strutturati include la creazione di unità di dati più piccole e simili, che portano a una rappresentazione efficace.Tagging parte del discorso
Il tagging della parte del discorso include l'etichettatura di ogni token in un sostantivo, aggettivo, verbo, avverbio, congiunzione, ecc. Ciò aiuta a creare una struttura dati grammaticalmente corretta, che è cruciale per un'ampia gamma di funzioni PNL.Riconoscimento entità designata (NER)
Il processo NER include l'etichettatura di entità nei dati non strutturati con ruoli e categorie definiti. Le categorie includono persone, organizzazioni e luoghi, tra gli altri. Ciò aiuta a costruire una base di conoscenza per il passaggio successivo, soprattutto quando la PNL entra in azione.
La pulizia del testo riguarda la rimozione di dati irrilevanti dai set di dati. Include la rimozione di tag HTML, caratteri speciali, numeri, segni di punteggiatura e altri aspetti del testo. Lo scopo è normalizzare i dati di testo, rimuovere le parole chiave e rimuovere qualsiasi elemento che possa inibire il processo di analisi.
Quando si crea la pipeline di data mining, è necessaria la tokenizzazione dei dati per scomporre i dati non strutturati poiché influiscono sul resto del processo. La tokenizzazione dei dati non strutturati include la creazione di unità di dati più piccole e simili, che portano a una rappresentazione efficace.
Il tagging della parte del discorso include l'etichettatura di ogni token in un sostantivo, aggettivo, verbo, avverbio, congiunzione, ecc. Ciò aiuta a creare una struttura dati grammaticalmente corretta, che è cruciale per un'ampia gamma di funzioni PNL.
Il processo NER include l'etichettatura di entità nei dati non strutturati con ruoli e categorie definiti. Le categorie includono persone, organizzazioni e luoghi, tra gli altri. Ciò aiuta a costruire una base di conoscenza per il passaggio successivo, soprattutto quando la PNL entra in azione.Panoramica del processo di estrazione del testo
Il text mining prevede l'esecuzione di attività passo passo per scoprire informazioni utilizzabili da testo e dati non strutturati. All’interno di questo processo, utilizziamo l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e la PNL per estrarre informazioni utili.
- Pre-elaborazione: L'elaborazione avanzata del testo include una serie di attività diverse, tra cui la pulizia del testo (rimozione di informazioni non necessarie), la tokenizzazione (divisione del testo in porzioni più piccole), il filtraggio (rimozione di informazioni irrilevanti), la radice (identificazione della forma base delle parole) e la lemmatizzazione. (riorganizzando la parola nella sua forma linguistica originale).
- Selezione delle caratteristiche: La selezione delle caratteristiche implica l'estrazione delle caratteristiche più rilevanti da un set di dati. Particolarmente utilizzata nell'apprendimento automatico, questa fase include anche la classificazione, la regressione e il clustering dei dati.
- Trasformazione del testo: Utilizzando uno dei due modelli, Bag of Words o Vector Space Model con selezione delle caratteristiche, per generare caratteristiche (identificazione) di somiglianza nel set di dati.
- Estrazione dei dati: Alla fine, con l'aiuto di diverse tecniche e approcci applicabili, vengono estratti i dati, che vengono poi utilizzati per ulteriori analisi.
Con i dati estratti, le aziende possono addestrare modelli di intelligenza artificiale con aiuto dell'elaborazione OCR. Di conseguenza, possono utilizzare un’intelligenza autentica per ottenere informazioni precise.
Principali applicazioni del text mining
Feedback del cliente
Le aziende possono comprendere meglio i propri clienti analizzando tendenze e dati estratti da dati generati dagli utenti, post sui social media, tweet e richieste di assistenza clienti. Utilizzando queste informazioni, possono creare prodotti migliori e fornire soluzioni migliori.
Monitoraggio del marchio
Poiché le tecniche di data mining possono aiutare a reperire ed estrarre dati da diverse fonti, possono aiutare i marchi a sapere cosa dicono i loro clienti. Utilizzando questo, possono implementare strategie di monitoraggio del marchio e di gestione della reputazione del marchio. Di conseguenza, i marchi possono implementare tecniche di controllo dei danni per salvare la propria reputazione.
Intercettazione di una frode
Poiché il data mining può aiutare a estrarre informazioni profonde, tra cui analisi finanziarie, cronologia delle transazioni e richieste di indennizzi assicurativi, le aziende possono determinare attività fraudolente. Ciò aiuta a prevenire perdite indesiderate e dà loro abbastanza tempo per salvare la propria reputazione.
Raccomandazione sui contenuti
Comprendendo i dati estratti da diverse fonti, le aziende possono sfruttarli per fornire consigli personalizzati ai propri clienti. La personalizzazione gioca un ruolo importante nell’aumento dei ricavi aziendali e dell’esperienza del cliente.
Approfondimenti sulla produzione
Laddove le informazioni sui clienti possono essere utilizzate per conoscere le loro preferenze, le stesse possono essere utilizzate per migliorare i processi di produzione. Tenendo conto delle recensioni e dei feedback sull'esperienza degli utenti, i produttori possono implementare meccanismi di miglioramento del prodotto e modificare il processo di produzione.
Filtro email
Il data mining nel filtraggio della posta elettronica aiuta a distinguere tra spam, contenuti dannosi e messaggi autentici. Prendendo queste informazioni, le aziende possono proteggersi dagli attacchi informatici ed educare i propri dipendenti e clienti a evitare di interagire con determinati tipi di e-mail.
Analisi di marketing competitivo
Se il data mining può aiutare le aziende a conoscere meglio se stesse e i propri clienti, può anche far luce sui concorrenti. Possono analizzare l'attività del profilo dei social media dei concorrenti, le prestazioni del sito web e qualsiasi altra informazione disponibile sul web. Anche in questo caso, possono identificare tendenze e approfondimenti, utilizzando allo stesso tempo queste informazioni per costruire le loro strategie di marketing.
Conclusione
Il data mining da testo non strutturato diventerà una pratica fondamentale man mano che progrediamo in un mondo ad alta intensità di dati. Le aziende vorranno scoprire nuove tendenze e approfondimenti per creare prodotti migliori e migliorare l'esperienza dei clienti. Laddove oggi le sfide operative e di costo sono più importanti, possono essere attenuate con l’implementazione su larga scala di tecniche di data mining. Shaip ha esperienza nella raccolta, estrazione e annotazione dei dati, aiutando le aziende a comprendere meglio i propri clienti, mercati e prodotti. Aiutiamo le aziende migliorano l'estrazione dei dati OCR e raccolta con modelli IA preaddestrati che garantiscono una digitalizzazione impressionante. Mettiti in contatto con noi per sapere come possiamo aiutarti a elaborare e mettere in ordine i dati non strutturati.
