Wir sammeln Daten wie nie zuvor, und zwar bis zum Jahr 2025 80 % dieser Daten wird unstrukturiert sein. Data Mining hilft bei der Formung dieser Daten, und Unternehmen müssen in die Analyse unstrukturierter Texte investieren, um Insiderwissen über ihre Leistung, Kunden, Markttrends usw. zu gewinnen.
Bei unstrukturierten Daten handelt es sich um unorganisierte und verstreute Informationen, die einem Unternehmen zur Verfügung stehen, die jedoch von einem Programm nicht verwendet oder von Menschen nicht leicht verstanden werden können. Diese Daten werden durch ein Datenmodell definiert und entsprechen keiner vordefinierten Struktur. Mithilfe von Data Mining können wir große Datenmengen sortieren und verarbeiten, um Muster zu finden, die Unternehmen dabei helfen, Antworten zu finden und Probleme zu lösen.
Herausforderungen bei der Analyse unstrukturierter Texte
Daten werden in verschiedenen Formen und Quellen gesammelt, darunter E-Mails, soziale Medien, benutzergenerierte Inhalte, Foren, Artikel, Nachrichten und so weiter. Angesichts der großen Datenmenge werden Unternehmen die Verarbeitung dieser Daten aus Zeit- und Budgetgründen wahrscheinlich ignorieren. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen beim Data Mining unstrukturierter Daten:
Art der Daten
Da es keine eindeutige Struktur gibt, ist es eine große Herausforderung, die Art der Daten zu kennen. Dadurch wird es noch schwieriger und komplexer, Erkenntnisse zu gewinnen, was für das Unternehmen eine große Abschreckung darstellt, mit der Verarbeitung zu beginnen, da es keine Richtung hat, der es folgen kann.
System- und Technologieanforderungen
Unstrukturierte Daten können mit den vorhandenen Systemen, Datenbanken und Tools nicht analysiert werden. Daher benötigen Unternehmen leistungsstarke und speziell entwickelte Systeme, um unstrukturierte Daten zu extrahieren, zu lokalisieren und zu analysieren.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Die Textanalyse unstrukturierter Daten erfordert NLP-Techniken, wie Stimmungsanalyse, Themenmodellierung und Named Entity Recognition (NER). Diese Systeme erfordern technisches Fachwissen und fortschrittliche Maschinen für große Datenmengen.
Vorverarbeitungstechniken im Data Mining
Die Datenvorverarbeitung umfasst das Bereinigen, Transformieren und Integrieren von Daten, bevor sie zur Analyse gesendet werden. Mit den folgenden Techniken verbessern Analysten die Datenqualität für ein einfaches Data Mining.
Textreinigung
Bei der Textbereinigung geht es darum, irrelevante Daten aus den Datensätzen zu entfernen. Dazu gehört das Entfernen von HTML-Tags, Sonderzeichen, Zahlen, Satzzeichen und anderen Textaspekten. Der Zweck besteht darin, die Textdaten zu normalisieren, Stoppwörter zu entfernen und alle Elemente zu entfernen, die den Analyseprozess behindern können.Tokenisierung
Beim Aufbau der Data-Mining-Pipeline ist eine Daten-Tokenisierung erforderlich, um die unstrukturierten Daten aufzuschlüsseln, da sie sich auf den Rest des Prozesses auswirken. Die Tokenisierung unstrukturierter Daten umfasst die Erstellung kleinerer und ähnlicher Dateneinheiten, was zu einer effektiven Darstellung führt.Part-of-Speech-Tagging
Beim Part-of-Speech-Tagging wird jedes Token mit einem Substantiv, Adjektiv, Verb, Adverb, einer Konjunktion usw. gekennzeichnet. Dadurch wird eine grammatikalisch korrekte Datenstruktur erstellt, die für eine Vielzahl von NLP-Funktionen von entscheidender Bedeutung ist.Anerkennung benannter Entitäten (NER)
Der NER-Prozess umfasst die Kennzeichnung von Entitäten in den unstrukturierten Daten mit bestimmten Rollen und Kategorien. Zu den Kategorien gehören unter anderem Personen, Organisationen und Standorte. Dies hilft beim Aufbau einer Wissensbasis für den nächsten Schritt, insbesondere wenn NLP in die Tat umgesetzt wird.
Bei der Textbereinigung geht es darum, irrelevante Daten aus den Datensätzen zu entfernen. Dazu gehört das Entfernen von HTML-Tags, Sonderzeichen, Zahlen, Satzzeichen und anderen Textaspekten. Der Zweck besteht darin, die Textdaten zu normalisieren, Stoppwörter zu entfernen und alle Elemente zu entfernen, die den Analyseprozess behindern können.
Beim Aufbau der Data-Mining-Pipeline ist eine Daten-Tokenisierung erforderlich, um die unstrukturierten Daten aufzuschlüsseln, da sie sich auf den Rest des Prozesses auswirken. Die Tokenisierung unstrukturierter Daten umfasst die Erstellung kleinerer und ähnlicher Dateneinheiten, was zu einer effektiven Darstellung führt.
Beim Part-of-Speech-Tagging wird jedes Token mit einem Substantiv, Adjektiv, Verb, Adverb, einer Konjunktion usw. gekennzeichnet. Dadurch wird eine grammatikalisch korrekte Datenstruktur erstellt, die für eine Vielzahl von NLP-Funktionen von entscheidender Bedeutung ist.
Der NER-Prozess umfasst die Kennzeichnung von Entitäten in den unstrukturierten Daten mit bestimmten Rollen und Kategorien. Zu den Kategorien gehören unter anderem Personen, Organisationen und Standorte. Dies hilft beim Aufbau einer Wissensbasis für den nächsten Schritt, insbesondere wenn NLP in die Tat umgesetzt wird.Übersicht über den Text-Mining-Prozess
Text Mining umfasst die schrittweise Ausführung von Aufgaben, um verwertbare Informationen aus unstrukturierten Texten und Daten aufzudecken. In diesem Prozess nutzen wir künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und NLP, um nützliche Informationen zu extrahieren.
- Vorverarbeitung: Die Textverarbeitung umfasst eine Reihe verschiedener Aufgaben, darunter Textbereinigung (Entfernen unnötiger Informationen), Tokenisierung (Aufteilen des Textes in kleinere Abschnitte), Filtern (Entfernen irrelevanter Informationen), Wortstammerkennung (Identifizieren der Grundform der Wörter) und Lemmatisierung (Neuorganisation des Wortes in seine ursprüngliche sprachliche Form).
- Merkmalsauswahl: Bei der Merkmalsauswahl werden die relevantesten Merkmale aus einem Datensatz extrahiert. Dieser Schritt wird insbesondere beim maschinellen Lernen verwendet und umfasst auch Datenklassifizierung, Regression und Clustering.
- Texttransformation: Verwenden Sie eines der beiden Modelle Bag of Words oder Vector Space Model mit Merkmalsauswahl, um Ähnlichkeitsmerkmale (Identifizierung) im Datensatz zu generieren.
- Data-Mining: Letztlich werden mit Hilfe verschiedener anwendbarer Techniken und Ansätze Daten gewonnen, die dann für weitere Analysen genutzt werden.
Mit den gewonnenen Daten können Unternehmen KI-Modelle damit trainieren Hilfe der OCR-Verarbeitung. Dadurch können sie authentische Informationen einsetzen, um präzise Erkenntnisse zu gewinnen.
Schlüsselanwendungen des Text Mining
Kundenfeedback
Unternehmen können ihre Kunden besser verstehen, indem sie Trends und Daten analysieren, die aus benutzergenerierten Daten, Social-Media-Beiträgen, Tweets und Kundensupportanfragen extrahiert werden. Mithilfe dieser Informationen können sie bessere Produkte entwickeln und bessere Lösungen anbieten.
Markenüberwachung
Da Data-Mining-Techniken dabei helfen können, Daten aus verschiedenen Quellen zu beschaffen und zu extrahieren, können sie Marken dabei helfen, zu verstehen, was ihre Kunden sagen. Auf dieser Grundlage können sie Markenüberwachungs- und Markenreputationsmanagementstrategien umsetzen. Dadurch können Marken Techniken zur Schadensbegrenzung einsetzen, um ihren Ruf zu retten.
Entdeckung eines Betruges
Da Data Mining dazu beitragen kann, tief verwurzelte Informationen, einschließlich Finanzanalysen, Transaktionshistorie und Versicherungsansprüche, zu extrahieren, können Unternehmen betrügerische Aktivitäten erkennen. Dies trägt dazu bei, unerwünschte Verluste zu verhindern und gibt ihnen genügend Zeit, ihren Ruf zu retten.
Inhaltsempfehlung
Mit einem Verständnis der aus verschiedenen Quellen extrahierten Daten können Unternehmen diese nutzen, um ihren Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben. Personalisierung spielt eine wichtige Rolle bei der Steigerung des Geschäftsumsatzes und des Kundenerlebnisses.
Einblicke in die Fertigung
Wo Kundeneinblicke genutzt werden können, um ihre Präferenzen zu ermitteln, können diese zur Verbesserung von Herstellungsprozessen genutzt werden. Unter Berücksichtigung der Benutzererfahrungsbewertungen und des Feedbacks können Hersteller Mechanismen zur Produktverbesserung implementieren und den Herstellungsprozess ändern.
E-Mail-Filterung
Data Mining bei der E-Mail-Filterung hilft bei der Unterscheidung zwischen Spam, schädlichen Inhalten und echten Nachrichten. Anhand dieser Informationen können Unternehmen sich vor Cyberangriffen schützen und ihre Mitarbeiter und Kunden darüber aufklären, den Umgang mit bestimmten Arten von E-Mails zu vermeiden.
Wettbewerbsmarketing-Analyse
Während Data Mining Unternehmen dabei helfen kann, viel über sich selbst und ihre Kunden zu erfahren, kann es auch Aufschluss über ihre Konkurrenten geben. Sie können die Social-Media-Profilaktivitäten der Wettbewerber, die Website-Leistung und alle anderen im Internet verfügbaren Informationen analysieren. Auch hier können sie Trends und Erkenntnisse erkennen und diese Informationen gleichzeitig für die Entwicklung ihrer Marketingstrategien nutzen.
Zusammenfassung
Data Mining aus unstrukturiertem Text wird zu einer grundlegenden Praxis werden, während wir in eine datenintensive Welt vordringen. Unternehmen möchten neue Trends und Erkenntnisse entdecken, um bessere Produkte zu entwickeln und das Kundenerlebnis zu verbessern. Wo heute die betrieblichen und kostenbezogenen Herausforderungen am größten sind, können sie durch die groß angelegte Implementierung von Data-Mining-Techniken gemildert werden. Shaip verfügt über Fachwissen in der Datenerfassung, -extraktion und -annotation und hilft Unternehmen dabei, ihre Kunden, Märkte und Produkte besser zu verstehen. Wir helfen Unternehmen verbessern ihre OCR-Datenextraktion und Sammlung mit vorab trainierten KI-Modellen, die eine beeindruckende Digitalisierung ermöglichen. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie wir Sie bei der Verarbeitung und Bereinigung unstrukturierter Daten unterstützen können.
