Was ist Text Mining?

Text Mining wird auch als Text Data Mining bezeichnet. Hierbei werden Daten aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten extrahiert und analysiert. Die Analyse von Textdaten kann ein anderer Begriff als Textanalyse bezeichnen. Text Mining identifiziert Konzepte, Muster, Themen, Schlüsselwörter und andere Attribute in den Daten. Das Extrahieren und Analysieren von Daten aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten führt zu wertvollen Einsichten in große Mengen unstrukturierter Textdaten, die nicht einfach zu identifizieren sind. Manuelles Identifizieren der erforderlichen Informationen aus den umfangreichen Daten ist nicht möglich. Um die erforderlichen Informationen aus den umfangreichen Daten zu extrahieren, verwenden Sie den Text Mining-Prozess, da Sie alle Dokumente lesen müssen, um herauszufinden, ob sie tatsächlich Informationen enthalten, die für Ihre Suche relevant sind.

Text Mining

  • Der Text Mining-Prozess ist aufgrund der großen Datenmengen praktischer geworden. Die Datenwissenschaftler und andere Benutzer verwenden Big Data und Deep Learning, um große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren.
  • Nach der Identifizierung der Fakten, Beziehungen und auch Behauptungen werden alle diese Fakten extrahiert und analysiert, um zunächst strukturierte Daten zu analysieren, mithilfe von HTML-Tabellen, Mindmaps, Diagrammen usw. zu visualisieren und strukturierte Daten in Datenbanken oder Warenhäusern zu integrieren und unter Verwendung von ML-Systemen (Machine Learning) weiter klassifizieren.
  • Die Quellen für das Mining und die Analyse können Unternehmensdokumente, Kunden-E-Mails, Umfragekommentare, Callcenter-Protokolle, Beiträge in sozialen Netzwerken, Krankenakten und andere Quellen für textbasierte Daten sein, die einem Unternehmen dabei helfen, potenziell wertvolle geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Text Mining und Natural Language Processing (NLP) sind Technologien der künstlichen Intelligenz (KI), mit denen Benutzer die wichtigsten Inhalte in Textdokumenten schnell in quantitative, umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können.

Wie macht Text Mining das Arbeiten so einfach?

Text Mining funktioniert genauso wie Data Mining, nur dass der Schwerpunkt auf Text anstatt auf strukturierteren Datenformen liegt. Der erste Schritt im Text Mining-Prozess besteht darin, die Daten sowohl in quantitativer als auch in qualitativer Hinsicht zu organisieren. Aus diesem Grund wird die NLP-Technologie (Natural Language Processing) verwendet.

Text Mining-Arbeiten umfassen das Abrufen oder Identifizieren von Informationen (Sammeln der Daten aus allen zu analysierenden Quellen), Anwenden von Textanalysen (statistische Methoden oder Verarbeitung in natürlicher Sprache für einen Teil der Sprachkennzeichnung) sowie die Erkennung von benannten Entitäten (Identifizieren von benanntem Text mit dem Prozessnamen als Kategorisierung) ), Disambiguierung (Clustering), Dokument-Clustering (um Sätze ähnlicher Textdokumente zu identifizieren), Nomen und andere Begriffe zu identifizieren, die sich auf dasselbe Objekt beziehen, dann die Beziehung und Fakten zwischen Entitäten und andere Informationen im Text zu finden, dann eine Stimmungsanalyse durchzuführen und quantitative Textanalyse und erstellen Sie dann das Analysemodell, mit dessen Hilfe Geschäftsstrategien und operative Maßnahmen generiert werden können.

Was können Sie mit Text Mining tun?

Das beste Beispiel für das Text-Mining ist die Stimmungsanalyse, mit der Kundenbewertungen oder Stimmungen über ein Restaurant, ein Unternehmen usw., auch als Opinion-Mining bezeichnet, erfasst werden. Bei dieser Stimmungsanalyse werden Texte aus Online-Überprüfungen oder sozialen Netzwerken und anderen Datenquellen erfasst und ausgeführt NLP, um positive oder negative Gefühle von Kunden zu identifizieren. Diese Informationen werden weiter verwendet, um den negativen Punkt zu lösen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Sie können auch im Marketing und in anderen Bereichen der Verbesserung hilfreich sein.

Weitere häufige Anwendungen sind Sicherheitsanwendungen, biomedizinische Anwendungen für klinische Studien und Präzisionsmedizin zur Analyse von Beschreibungen medizinischer Symptome zur Unterstützung von Diagnosen, Marketing wie analytisches Kundenbeziehungsmanagement, Hinzufügen von Targeting und Screening von Bewerbern anhand des Wortlauts in ihren Lebensläufen Herausgeber zum Durchsuchen der Daten zum Abrufen von Indizes, zum Blockieren von Spam-E-Mails, zum Klassifizieren von Website-Inhalten, zum Identifizieren von Versicherungsansprüchen, die möglicherweise betrügerisch sind, und zum Überprüfen von Unternehmensdokumenten im Rahmen elektronischer Ermittlungsprozesse.

Vorteile

Es hilft bei der Aufdeckung von Betrug für die Versicherungsgesellschaft, beim Risikomanagement, bei wissenschaftlichen Analysen, beim Kundenverhalten usw., was dem Unternehmen bei der Verbesserung seiner Arbeit hilft.

Es hilft Unternehmen, Probleme zu erkennen und zu lösen, bevor sie zu einem großen Problem werden, das das Unternehmen betrifft. Die Kundenbewertungen und -mitteilungen können zur Verbesserung des Kundenerlebnisses beitragen, indem sie die für den Kunden erforderlichen Merkmale und Verbesserungen aller identifizieren, die den Verkauf steigern und dann den Umsatz und den Gewinn des Unternehmens steigern.

Sogar Text Mining im Gesundheitswesen ermöglicht es, Krankheiten zu identifizieren und zu diagnostizieren.

Benötigte Fähigkeiten

Um das Text-Mining durchführen zu können, sollten die Mitarbeiter über Kenntnisse in der Datenanalyse verfügen, gute Kenntnisse in Statistik, Big-Data-Verarbeitungs-Frameworks, Datenbankkenntnissen, Algorithmus für maschinelles Lernen oder tiefes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprachen und darüber hinaus gute Kenntnisse in der Programmiersprache verfügen.

Umfang

Es ist ein schnell wachsendes Feld, da das Big-Data-Feld wächst, und daher ist der Umfang in Zukunft sehr vielversprechend, da die Menge der Textdaten von Tag zu Tag exponentiell zunimmt. Social-Media-Plattformen generieren eine Menge Textdaten, die gewonnen werden können, um echte Einblicke in verschiedene Bereiche zu erhalten.

Die richtige Zielgruppe zum Erlernen von Text Mining-Technologien

Das Zielpublikum für das Erlernen dieser Technologien sind Fachleute, die wertvolle Erkenntnisse über die große Menge unstrukturierter Daten für die Unternehmen für verschiedene Zwecke wie die Steigerung von Umsatz und Gewinn des Unternehmens, Betrugserkennung für die Versicherungsunternehmen sowie im Bereich identifizieren möchten Gesundheit und sogar Wissenschaftler, um die wissenschaftliche Analyse und alle durchzuführen.

Fazit

  • Es wird auch als Text Data Mining bezeichnet, bei dem Daten aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten extrahiert und analysiert werden.
  • Text Mining-Arbeiten umfassen das Abrufen oder Identifizieren von Informationen, das Anwenden von Textanalysen, die Erkennung von benannten Entitäten, die Disambiguierung, das Zusammenfassen von Dokumenten, das Identifizieren von Substantiven und anderen Begriffen, die sich auf dasselbe Objekt beziehen Stimmungsanalyse und quantitative Textanalyse, und erstellen Sie dann das Analysemodell, mit dessen Hilfe Geschäftsstrategien und operative Maßnahmen generiert werden können.
  • Es hilft bei der Aufdeckung von Betrug, beim Risikomanagement, bei wissenschaftlichen Analysen, beim Kundenverhalten, im Gesundheitswesen und so weiter.
  • Um das Text-Mining durchführen zu können, sollten die Mitarbeiter über Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Statistik, Big-Data-Verarbeitungs-Frameworks, Datenbankkenntnisse, maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Algorithmus, Verarbeitung natürlicher Sprachen und darüber hinaus gute Kenntnisse in der Programmiersprache verfügen.
  • Es ist ein schnell wachsendes Feld, da das Big-Data-Feld wächst und der Umfang von Text Mining in Zukunft sehr vielversprechend ist.

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