Tudo o que você precisa saber sobre análise de sentimento no Power BI

No mundo atual das mídias sociais, que cresce rapidamente, as empresas estão tentando entender os sentimentos de seus clientes.

Como a maior parte do mundo está online, tudo pelos consumidores hoje em dia está sendo compartilhado online, seja uma experiência ruim ou boa. Portanto, as empresas agora estão tentando quantificar esses sentimentos para influenciar as decisões de compra e garantir a retenção do cliente e a fidelidade à marca.

A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, vem ganhando bastante atenção das empresas por esse motivo.

É detectar as emoções e atitudes por trás de um texto usando processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina métodos para localizar e obter informações subjetivas do texto. Em sua essência, a análise de sentimento trata da entrada de dados textuais e do uso de várias ferramentas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para classificar esse texto como positivo, negativo ou neutro.

A análise de sentimento ajuda as organizações a obter informações valiosas sobre a opinião pública. Com a integração da análise de sentimento no Power BI, essa tecnologia agora está mais acessível do que nunca.

Power BI é uma ferramenta de visualização de dados que permite às empresas conectar, visualizar e compartilhar dados facilmente. Com a integração da análise de sentimento, as empresas agora podem analisar o sentimento dos dados de texto no Power BI e obter insights anteriormente impossíveis.

A integração da análise de sentimento é um divisor de águas para as organizações, pois as ajuda a obter informações valiosas sobre as opiniões públicas. Isso ajuda as empresas a monitorar e medir as opiniões dos clientes sobre seus produtos e serviços, acompanhar a reputação da marca e muito mais.

Antecedentes da Análise de Sentimentos

As origens da análise de sentimentos vêm da década de 1950, quando os pesquisadores começaram a explorar o uso de computadores para entender as emoções e opiniões humanas. No início, a análise de sentimento se concentrava principalmente em identificar o sentimento geral de um texto como positivo, negativo ou neutro. À medida que a tecnologia avançava e o campo do processamento de linguagem natural crescia, a análise de sentimentos começou a evoluir. A integração da análise de sentimento com o Power BI permitiu analisar grandes quantidades de dados. Como resultado, começou a se concentrar na compreensão das emoções e opiniões dos indivíduos, em vez de apenas no sentimento geral de um texto.

Como empresa, entender o sentimento do cliente é crucial para tomar decisões informadas. A análise de sentimentos não pode ser simplesmente classificada como uma emoção positiva ou negativa, e vai além disso. Existem vários tipos diferentes de análise de sentimento, cada um com suas técnicas e métodos exclusivos.

Análise Binária de Sentimentos

A análise mais simples usa um conjunto de regras predefinidas, como a presença de certas palavras ou frases, para classificar o texto como positivo ou negativo.

Análise de sentimento multiclasse

Essa análise classifica o texto em três ou mais categorias, como positivo, negativo e neutro. Esse tipo de análise de sentimento é mais sofisticado do que o binário e pode fornecer uma compreensão mais sutil do sentimento por trás de um texto.

Análise de sentimento baseada em aspecto

Ele se concentra na compreensão do sentimento em relação a aspectos específicos de um texto. Esse tipo de análise de sentimento pode fornecer informações valiosas sobre áreas específicas de produtos ou serviços.

Algoritmos de aprendizado de máquina

Esses algoritmos são treinados fornecendo um grande conjunto de dados de texto rotulado, permitindo que aprendam os padrões e recursos associados a sentimentos positivos ou negativos.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

As técnicas de NLP, como tokenização de texto, lematização e lematização, são usadas para pré-processar dados de texto, facilitando a compreensão e a análise dos algoritmos de aprendizado de máquina.

Técnicas de Aprendizagem Profunda

Técnicas de aprendizado profundo, por exemplo, redes neurais recorrentes (RNNs) e transformadores, também estão se tornando cada vez mais populares na análise de sentimentos. Essas técnicas lidam com grandes quantidades de dados de texto e podem entender o contexto e o significado por trás de palavras e frases.

Cada tipo de análise tem pontos fortes exclusivos e, ao entendê-los, você pode adaptar sua análise para atender às suas necessidades específicas.

Análise de sentimento no Power BI

As empresas agora têm acesso a grandes quantidades de dados que precisam analisar para entender os sentimentos de seus clientes para tomar decisões informadas sobre seus negócios. Com a ajuda do Power BI, as empresas agora podem processar esses dados para monitorar o tom e a emoção por trás das conversas em diferentes plataformas.

Há muitos razões para usar o Power BI para análise de dados , alguns deles estão listados aqui.

Interpretação de dados

O Power BI pode detalhar os dados significa que uma organização pode ir além de apenas olhar para o sentimento geral e, em vez disso, se concentrar em aspectos específicos dos dados, como o sentimento de um determinado grupo de clientes ou o sentimento em relação a um produto específico ou serviço.

Integração Perfeita

Ele permite integração perfeita com outras fontes e ferramentas de dados, como plataformas de mídia social, facilitando a coleta e a análise de grandes quantidades de dados de sentimento do cliente.

Interface amigável

O Power BI tem uma interface amigável com funcionalidade de arrastar e soltar, tornando mais fácil para os usuários criar e compartilhar visualizações de dados interativos, mesmo aqueles sem habilidades técnicas avançadas.

Implementando a análise de sentimento no Power BI

A análise de sentimento no Power BI pode ser complexa, mas seguindo estas etapas simples, você poderá configurá-la e obter insights valiosos de seus dados.

Passo 1:

Reúna os dados que deseja analisar. Isso pode ser em postagens de mídia social, avaliações de clientes, respostas de pesquisas ou qualquer outro tipo de dados de texto.

Passo 2:

Limpe e pré-processe seus dados. Esta etapa é crucial porque ajudará a garantir que sua análise seja precisa. Isso inclui remover qualquer informação irrelevante, remover duplicatas e garantir que os dados estejam em um formato que possa ser facilmente analisado.

Etapa 3:

Use uma ferramenta de análise de sentimento para classificar o sentimento de seus dados. O Power BI possui recursos de análise de sentimento integrados, mas você também pode usar ferramentas de terceiros, como MonkeyLearn ou API de linguagem natural do Google Cloud.

Passo 4:

Visualize seus resultados. O Power BI tem várias opções de visualização, como gráficos de barras, gráficos de linhas e gráficos de pizza, que você pode usar para apresentar suas descobertas.

Passo 5:

Analise seus resultados e procure padrões e tendências nos dados. Isso ajudará você a entender como os clientes se sentem em relação a um produto ou serviço e a identificar áreas que precisam ser melhoradas.

Passo 6:

Tome decisões baseadas em dados. Use suas descobertas para tomar decisões que irão melhorar seus produtos e serviços, direcionar esforços de marketing e monitorar a reputação da marca.

Principais conclusões

A Análise de sentimento no Power BI é uma ferramenta que ajuda as empresas a analisar o feedback e o sentimento do cliente, classificando-os em positivos, negativos ou neutros. Ele fornece informações valiosas sobre a percepção do cliente, ajuda a identificar áreas de melhoria e mede a eficácia da campanha de marketing.

O Power BI permite a criação de visualizações interativas dos dados, facilitando a compreensão e o compartilhamento com as partes interessadas, o que ajuda as empresas a tomar decisões baseadas em dados.

No geral, a Análise de sentimento no Power BI é uma ferramenta poderosa. Portanto, Empresas de consultoria em Power BI ajudar as empresas a melhorar a satisfação do cliente e impulsionar o crescimento.