Trong thế giới truyền thông xã hội đang phát triển nhanh chóng ngày nay, các doanh nghiệp đang cố gắng hiểu được cảm xúc của khách hàng.  Vì hầu hết thế giới đều trực tuyến nên mọi thứ của người tiêu dùng ngày nay đều được chia sẻ trực tuyến, cho dù đó là trải nghiệm tồi tệ hay tốt đẹp. Vì vậy, các doanh nghiệp hiện đang cố gắng định lượng những cảm xúc này để tác động đến quyết định mua hàng và đảm bảo giữ chân khách hàng cũng như lòng trung thành với thương hiệu.  Phân tích tình cảm hay còn gọi là khai thác ý kiến đang được rất nhiều doanh nghiệp quan tâm vì lý do này.  Đó là phát hiện cảm xúc và thái độ đằng sau một đoạn văn bản bằng cách sử dụng  Và  phương pháp để phát hiện và có được thông tin chủ quan từ văn bản. Về cốt lõi, Phân tích cảm xúc là về việc nhập dữ liệu văn bản và sử dụng các công cụ máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau để phân loại văn bản đó là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.   xử lý ngôn ngữ tự nhiên   học máy  Phân tích tình cảm giúp các tổ chức có được những hiểu biết có giá trị về dư luận. Với việc tích hợp phân tích cảm tính trong Power BI, công nghệ này giờ đây dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.  là một công cụ trực quan hóa dữ liệu cho phép các công ty kết nối, trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu một cách dễ dàng. Với việc tích hợp phân tích cảm tính, giờ đây các công ty có thể phân tích cảm tính của dữ liệu văn bản trong Power BI và thu được những hiểu biết sâu sắc trước đây không thể.   điện BI  Việc tích hợp phân tích tình cảm là yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với các tổ chức vì nó giúp họ có được những hiểu biết có giá trị về ý kiến của công chúng. Điều này giúp doanh nghiệp theo dõi và đo lường ý kiến của khách hàng về sản phẩm và dịch vụ của họ, theo dõi danh tiếng thương hiệu, v.v.   Bối cảnh về Phân tích Tình cảm  Nguồn gốc của phân tích tình cảm bắt nguồn từ những năm 1950, khi các nhà nghiên cứu lần đầu tiên bắt đầu khám phá việc sử dụng máy tính để hiểu cảm xúc và quan điểm của con người. Trong những ngày đầu, phân tích tình cảm chủ yếu tập trung vào việc xác định tình cảm tổng thể của một đoạn văn bản là tích cực, tiêu cực hay trung lập. Khi công nghệ phát triển và lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên phát triển, phân tích tình cảm bắt đầu phát triển. Việc tích hợp phân tích tình cảm với power BI cho phép nó phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Kết quả là, nó bắt đầu tập trung vào việc tìm hiểu cảm xúc và ý kiến của các cá nhân thay vì chỉ là cảm xúc tổng thể của một đoạn văn bản.  Là một doanh nghiệp, hiểu được tâm lý của khách hàng là rất quan trọng để đưa ra quyết định sáng suốt. Phân tích tình cảm không thể được phân loại đơn giản là cảm xúc tích cực hay tiêu cực, và nó còn vượt xa điều đó. Có một số loại phân tích tình cảm khác nhau, mỗi loại có các kỹ thuật và phương pháp riêng.   Phân tích tình cảm nhị phân  Phân tích đơn giản nhất sử dụng một tập hợp các quy tắc được xác định trước, chẳng hạn như sự hiện diện của một số từ hoặc cụm từ nhất định, để phân loại văn bản là tích cực hoặc tiêu cực.   Phân tích tình cảm nhiều lớp  Phân tích này phân loại văn bản thành ba hoặc nhiều loại, chẳng hạn như tích cực, tiêu cực và trung lập. Loại phân tích tình cảm này phức tạp hơn nhị phân và có thể cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về tình cảm đằng sau một văn bản.   Phân tích tình cảm dựa trên khía cạnh  Nó tập trung vào việc hiểu tình cảm đối với các khía cạnh cụ thể của một văn bản. Loại phân tích tình cảm này có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về các lĩnh vực sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể.   thuật toán học máy  Các thuật toán này được đào tạo bằng cách cung cấp một tập dữ liệu lớn gồm văn bản được gắn nhãn, cho phép chúng tìm hiểu các mẫu và tính năng liên quan đến tình cảm tích cực hoặc tiêu cực.   Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)  Các kỹ thuật NLP như mã thông báo văn bản, gốc và từ vựng được sử dụng để xử lý trước dữ liệu văn bản, giúp các thuật toán máy học dễ hiểu và phân tích hơn.   Kỹ thuật học sâu  Các kỹ thuật học sâu, chẳng hạn như mạng thần kinh tái phát (RNN) và máy biến áp, cũng đang ngày càng trở nên phổ biến trong phân tích tình cảm. Những kỹ thuật này xử lý lượng lớn dữ liệu văn bản và có thể hiểu ngữ cảnh cũng như ý nghĩa đằng sau các từ và cụm từ.  Mỗi loại phân tích có những điểm mạnh riêng và bằng cách hiểu chúng, bạn có thể điều chỉnh phân tích của mình để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của mình.  Phân tích tình cảm trong Power BI  Các doanh nghiệp hiện có quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu mà họ phải trải qua để hiểu được cảm xúc của khách hàng nhằm đưa ra quyết định sáng suốt về hoạt động kinh doanh của họ. Với sự trợ giúp của Power BI, giờ đây các doanh nghiệp có thể xử lý dữ liệu này để theo dõi giọng điệu và cảm xúc đằng sau các cuộc hội thoại trên các nền tảng khác nhau.  Có rất nhiều  , một số trong số họ được liệt kê ở đây.   lý do nên sử dụng Power BI để phân tích dữ liệu   Giải thích dữ liệu  Power BI có thể đi sâu vào dữ liệu nghĩa là một tổ chức có thể vượt ra ngoài việc chỉ xem xét cảm tính tổng thể và thay vào đó, tập trung vào các khía cạnh cụ thể của dữ liệu, chẳng hạn như cảm tính của một nhóm khách hàng cụ thể hoặc cảm tính đối với một sản phẩm cụ thể hoặc dịch vụ.   Tích hợp liền mạch  Nó cho phép tích hợp liền mạch với các nguồn dữ liệu và công cụ khác, chẳng hạn như các nền tảng truyền thông xã hội, giúp dễ dàng thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu cảm tính của khách hàng.   Giao diện thân thiện với người dùng  Power BI có giao diện thân thiện với người dùng với chức năng kéo và thả, giúp người dùng dễ dàng tạo và chia sẻ trực quan hóa dữ liệu tương tác, ngay cả những người không có kỹ năng kỹ thuật nâng cao.   Triển khai phân tích cảm tính trong Power BI  Phân tích cảm tính trong Power BI có thể phức tạp, nhưng bằng cách làm theo các bước đơn giản này, bạn sẽ có thể thiết lập và nhận thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu của mình.   Bước 1:  Thu thập dữ liệu bạn muốn phân tích. Điều này có thể là trong các bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá của khách hàng, phản hồi khảo sát hoặc bất kỳ loại dữ liệu văn bản nào khác.   Bước 2:  Làm sạch và xử lý trước dữ liệu của bạn. Bước này rất quan trọng vì nó sẽ giúp đảm bảo rằng phân tích của bạn là chính xác. Điều này bao gồm xóa mọi thông tin không liên quan, xóa thông tin trùng lặp và đảm bảo rằng dữ liệu ở định dạng có thể dễ dàng phân tích.   Bước 3:  Sử dụng công cụ phân tích tình cảm để phân loại tình cảm của dữ liệu của bạn. Power BI có khả năng phân tích tình cảm tích hợp sẵn, nhưng bạn cũng có thể sử dụng các công cụ của bên thứ ba như  hoặc   KhỉHọc   API ngôn ngữ tự nhiên trên đám mây của Google.   Bước 4:  Trực quan hóa kết quả của bạn. Power BI có nhiều tùy chọn trực quan hóa khác nhau như biểu đồ thanh, biểu đồ đường và biểu đồ hình tròn mà bạn có thể sử dụng để trình bày các phát hiện của mình.   Bước 5:  Phân tích kết quả của bạn và tìm kiếm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Điều này sẽ giúp bạn hiểu cảm nhận của khách hàng về một sản phẩm hoặc dịch vụ và xác định các khu vực cần cải thiện.   Bước 6:  Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Sử dụng những phát hiện của bạn để đưa ra quyết định sẽ cải thiện sản phẩm và dịch vụ của bạn, nhắm mục tiêu nỗ lực tiếp thị và theo dõi danh tiếng thương hiệu.  Chìa khóa rút ra  Phân tích tình cảm trong Power BI là công cụ giúp doanh nghiệp phân tích phản hồi và tình cảm của khách hàng bằng cách phân loại chúng thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. Nó cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về nhận thức của khách hàng, giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đo lường hiệu quả của chiến dịch tiếp thị.  Power BI cho phép tạo các hình ảnh trực quan tương tác của dữ liệu, giúp dữ liệu dễ hiểu và dễ chia sẻ với các bên liên quan, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.  Nhìn chung, Phân tích tình cảm trong Power BI là một công cụ mạnh mẽ. Vì thế,  giúp doanh nghiệp cải thiện sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng.   Công ty tư vấn Power BI

The writer has or has previously had a business relationship with companies mentioned in this article.

Digital engineering partner fostering X times growth

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Tất cả những gì bạn cần biết về Phân tích tình cảm trong Power BI

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

240 Stories To Learn About Astounding Stories

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

147 Stories To Learn About Reading Books Online

240 Stories To Learn About Astounding Stories

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

147 Stories To Learn About Reading Books Online

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps