我們正在以前所未有的方式收集數據，到 2025 年，大約 該數據的 80% 將是非結構化的。 數據挖掘有助於塑造這些數據，企業必須投資於非結構化文本分析，以獲得有關其績效、客戶、市場趨勢等的內部知識。
非結構化數據是企業可用的無組織且分散的信息，但無法被程序使用或被人類輕鬆理解。 該數據由數據模型定義，也不符合任何預定義的結構。 數據挖掘使我們能夠對大型數據集進行排序和處理，以找到幫助企業獲得答案和解決問題的模式。
非結構化文本分析的挑戰
數據以不同的形式和來源收集，包括電子郵件、社交媒體、用戶生成的內容、論壇、文章、新聞等等。 鑑於數據量巨大，企業可能會由於時間限制和預算挑戰而忽略對數據的處理。 以下是非結構化數據的一些關鍵數據挖掘挑戰：
數據的性質
由於沒有明確的結構，了解數據的本質是一個很大的挑戰。 這使得尋找洞察變得更加困難和復雜，這成為企業開始處理的一大障礙，因為他們沒有方向可循。
系統和技術要求
非結構化數據無法用現有的系統、數據庫和工具進行分析。 因此，企業需要高容量且專門設計的系統來提取、定位和分析非結構化數據。
自然語言處理（NLP）
非結構化數據的文本分析需要NLP技術，例如情感分析、主題建模和命名實體識別 (NER)。 這些系統需要技術專業知識和先進的機械來處理大型數據集。
數據挖掘中的預處理技術
數據預處理包括在發送數據進行分析之前清理、轉換和集成數據。 使用以下技術，分析師可以提高數據質量，以便輕鬆進行數據挖掘。
文字清洗
文本清理是指從數據集中刪除不相關的數據。 它包括刪除 HTML 標籤、特殊字符、數字、標點符號和文本的其他方面。 目的是規範文本數據，刪除停用詞，並刪除任何可能抑制分析過程的元素。符號化
在構建數據挖掘管道時，需要數據標記化來分解非結構化數據，因為它會影響流程的其餘部分。 對非結構化數據進行標記包括創建更小且相似的數據單元，從而實現有效的表示。詞性標註
詞性標記包括將每個標記標記為名詞、形容詞、動詞、副詞、連詞等。這有助於創建語法正確的數據結構，這對於各種 NLP 功能至關重要。命名實體識別（NER）
NER 過程包括用明確的角色和類別標記非結構化數據中的實體。 類別包括人員、組織和地點等。 這有助於為下一步建立知識庫，特別是當 NLP 付諸實踐時。
文本清理是指從數據集中刪除不相關的數據。 它包括刪除 HTML 標籤、特殊字符、數字、標點符號和文本的其他方面。 目的是規範文本數據，刪除停用詞，並刪除任何可能抑制分析過程的元素。
在構建數據挖掘管道時，需要數據標記化來分解非結構化數據，因為它會影響流程的其餘部分。 對非結構化數據進行標記包括創建更小且相似的數據單元，從而實現有效的表示。
詞性標記包括將每個標記標記為名詞、形容詞、動詞、副詞、連詞等。這有助於創建語法正確的數據結構，這對於各種 NLP 功能至關重要。
NER 過程包括用明確的角色和類別標記非結構化數據中的實體。 類別包括人員、組織和地點等。 這有助於為下一步建立知識庫，特別是當 NLP 付諸實踐時。文本挖掘流程概述
文本挖掘涉及逐步執行任務，以從非結構化文本和數據中發現可操作的信息。 在此過程中，我們使用人工智能、機器學習和 NLP 來提取有用的信息。
- 預處理： 文本預處理包括一系列不同的任務，包括文本清理（刪除不必要的信息）、分詞（將文本分成更小的塊）、過濾（刪除不相關的信息）、詞幹提取（識別單詞的基本形式）和詞形還原（將單詞重新組織為其原始語言形式）。
- 功能選擇： 特徵選擇涉及從數據集中提取最相關的特徵。 特別用於機器學習，此步驟還包括數據分類、回歸和聚類。
- 文本轉換： 使用詞袋模型或帶有特徵選擇的向量空間模型這兩種模型中的任何一個來生成數據集中相似性的特徵（識別）。
- 數據挖掘： 最終，借助不同的適用技術和方法，挖掘數據，然後將其用於進一步分析。
通過挖掘數據，企業可以使用以下方法訓練人工智能模型 OCR 處理幫助。 因此，他們可以部署真實的情報來獲得精確的見解。
文本挖掘的關鍵應用
客戶反饋
通過分析從用戶生成的數據、社交媒體帖子、推文和客戶支持請求中提取的趨勢和數據，企業可以更好地了解客戶。 利用這些信息，他們可以構建更好的產品並提供更好的解決方案。
品牌監控
由於數據挖掘技術可以幫助從不同來源獲取和提取數據，因此可以幫助品牌了解客戶在說什麼。 利用這一點，他們可以實施品牌監控和品牌聲譽管理策略。 因此，品牌可以實施損害控制技術來挽救其聲譽。
欺詐識別
由於數據挖掘可以幫助提取根深蒂固的信息，包括財務分析、交易歷史和保險索賠，因此企業可以確定欺詐活動。 這有助於防止不必要的損失，並給他們足夠的時間來挽救自己的聲譽。
內容推薦
通過了解從不同來源提取的數據，企業可以利用它向客戶提供個性化的建議。 個性化在增加業務收入和客戶體驗方面發揮著重要作用。
製造洞察
如果可以利用客戶洞察來了解他們的偏好，那麼同樣可以用來改進製造流程。 考慮到用戶體驗評論和反饋，製造商可以實施產品改進機制並修改製造工藝。
郵件過濾
電子郵件過濾中的數據挖掘有助於區分垃圾郵件、惡意內容和真實郵件。 利用這些信息，企業可以保護自己免受網絡攻擊，並教育其員工和客戶避免處理某些類型的電子郵件。
競爭營銷分析
數據挖掘可以幫助公司更多地了解自己和客戶，也可以照亮他們的競爭對手。 他們可以分析競爭對手的社交媒體資料活動、網站性能以及網絡上提供的任何其他信息。 在這裡，他們再次可以識別趨勢和見解，同時使用這些信息來製定營銷策略。
結論
隨著我們進入數據密集型世界，非結構化文本的數據挖掘將成為一種基本實踐。 企業希望發現新趨勢和見解，以打造更好的產品並改善客戶體驗。 如今，運營和成本挑戰最為突出，可以通過大規模實施數據挖掘技術來克服這些挑戰。 Shaip 擁有數據收集、提取和註釋方面的專業知識，可以幫助企業更好地了解其客戶、市場和產品。 我們幫助 企業改進 OCR 數據提取 以及帶有預先訓練的人工智能模型的集合，提供令人印象深刻的數字化。 請與我們聯繫，了解我們如何幫助您處理和整理非結構化數據。
