Daha önce hiç olmadığı kadar veri topluyoruz ve 2025 yılına kadar Bu verilerin %80'i yapılandırılmamış olacaktır. Veri madenciliği bu verileri şekillendirmeye yardımcı olur ve işletmelerin performansları, müşterileri, pazar eğilimleri vb. hakkında içeriden bilgi edinmek için yapılandırılmamış metin analizine yatırım yapmaları gerekir.
Yapılandırılmamış veriler, bir işletmenin kullanımına sunulan, ancak bir program tarafından kullanılamayan veya insanlar tarafından kolayca anlaşılamayan, organize olmayan ve dağınık bilgi parçalarıdır. Bu veriler bir veri modeliyle tanımlanır ve önceden tanımlanmış herhangi bir yapıya uymaz. Veri madenciliği, işletmelerin yanıt almasına ve sorunları çözmesine yardımcı olacak kalıpları bulmak için büyük veri kümelerini sıralamamıza ve işlememize olanak tanır.
Yapılandırılmamış Metin Analizindeki Zorluklar
Veriler, e-postalar, sosyal medya, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik, forumlar, makaleler, haberler ve benzeri şeyler dahil olmak üzere farklı formlarda ve kaynaklarda toplanır. Büyük miktarda veri göz önüne alındığında, işletmeler zaman kısıtlamaları ve bütçe zorlukları nedeniyle muhtemelen bu verileri işlemeyi göz ardı edeceklerdir. Yapılandırılmamış verilerle ilgili bazı temel veri madenciliği zorlukları şunlardır:
Verilerin Doğası
Kesin bir yapı olmadığından verinin doğasını bilmek büyük bir zorluktur. Bu, içgörü bulmayı daha da zor ve karmaşık hale getirir; bu da, takip edecekleri bir yön olmadığından işletmenin işlemeye başlaması için büyük bir caydırıcı hale gelir.
Sistem ve Teknolojik Gereksinimler
Yapılandırılmamış veriler mevcut sistemler, veritabanları ve araçlarla analiz edilemez. Bu nedenle işletmelerin yapılandırılmamış verileri çıkarmak, bulmak ve analiz etmek için yüksek kapasiteli ve özel olarak tasarlanmış sistemlere ihtiyacı vardır.
Doğal Dil İşleme (NLP)
Yapılandırılmamış verilerin metin analizi, NLP tekniklerini gerektirirDuygu analizi, konu modelleme ve Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) gibi. Bu sistemler, büyük veri kümeleri için teknik uzmanlık ve gelişmiş makineler gerektirir.
Veri Madenciliğinde Ön İşleme Teknikleri
Veri ön işleme, analize gönderilmeden önce verilerin temizlenmesini, dönüştürülmesini ve entegre edilmesini içerir. Analistler, aşağıdaki teknikleri kullanarak, kolay veri madenciliği için veri kalitesini artırır.
Metin Temizleme
Metin temizleme, veri kümelerinden alakasız verilerin kaldırılmasıyla ilgilidir. HTML etiketlerinin, özel karakterlerin, sayıların, noktalama işaretlerinin ve metnin diğer yönlerinin kaldırılmasını içerir. Amaç, metin verilerini normalleştirmek, durdurulan kelimeleri kaldırmak ve analiz sürecini engelleyebilecek her türlü unsuru ortadan kaldırmaktır.dizgeciklere
Veri madenciliği hattını oluştururken, sürecin geri kalanını etkilediği için yapılandırılmamış verileri parçalamak için veri tokenizasyonu gerekir. Yapılandırılmamış verilerin tokenleştirilmesi, daha küçük ve benzer veri birimlerinin oluşturulmasını içerir ve bu da etkili temsile yol açar.Konuşma Parçası Etiketleme
Konuşma Bölümü etiketlemesi, her belirtecin bir isim, sıfat, fiil, zarf, bağlaç vb. şeklinde etiketlenmesini içerir. Bu, çok çeşitli NLP işlevleri için çok önemli olan dilbilgisi açısından doğru bir veri yapısının oluşturulmasına yardımcı olur.Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)
NER süreci, yapılandırılmamış verilerdeki varlıkların belirli roller ve kategorilerle etiketlenmesini içerir. Kategoriler diğerlerinin yanı sıra kişileri, kuruluşları ve yerleri içerir. Bu, özellikle NLP devreye girdiğinde bir sonraki adım için bir bilgi tabanı oluşturulmasına yardımcı olur.
Metin temizleme, veri kümelerinden alakasız verilerin kaldırılmasıyla ilgilidir. HTML etiketlerinin, özel karakterlerin, sayıların, noktalama işaretlerinin ve metnin diğer yönlerinin kaldırılmasını içerir. Amaç, metin verilerini normalleştirmek, durdurulan kelimeleri kaldırmak ve analiz sürecini engelleyebilecek her türlü unsuru ortadan kaldırmaktır.
Veri madenciliği hattını oluştururken, sürecin geri kalanını etkilediği için yapılandırılmamış verileri parçalamak için veri tokenizasyonu gerekir. Yapılandırılmamış verilerin tokenleştirilmesi, daha küçük ve benzer veri birimlerinin oluşturulmasını içerir ve bu da etkili temsile yol açar.
Konuşma Bölümü etiketlemesi, her belirtecin bir isim, sıfat, fiil, zarf, bağlaç vb. şeklinde etiketlenmesini içerir. Bu, çok çeşitli NLP işlevleri için çok önemli olan dilbilgisi açısından doğru bir veri yapısının oluşturulmasına yardımcı olur.
NER süreci, yapılandırılmamış verilerdeki varlıkların belirli roller ve kategorilerle etiketlenmesini içerir. Kategoriler diğerlerinin yanı sıra kişileri, kuruluşları ve yerleri içerir. Bu, özellikle NLP devreye girdiğinde bir sonraki adım için bir bilgi tabanı oluşturulmasına yardımcı olur.Metin Madenciliği Sürecine Genel Bakış
Metin madenciliği, yapılandırılmamış metin ve verilerden eyleme geçirilebilir bilgileri ortaya çıkarmak için adım adım görev yürütmeyi içerir. Bu süreçte faydalı bilgiler elde etmek için yapay zeka, makine öğrenmesi ve NLP'yi kullanıyoruz.
- Ön işleme: Metin ön işleme, metin temizleme (gereksiz bilgileri kaldırma), simgeleştirme (metni daha küçük parçalara bölme), filtreleme (ilgisiz bilgileri kaldırma), kök ayırma (kelimelerin temel biçimini tanımlama) ve lemmatizasyon dahil olmak üzere bir dizi farklı görevi içerir. (kelimenin orijinal dilsel biçimine göre yeniden düzenlenmesi).
- Öznitelik Seçimi: Özellik seçimi, bir veri kümesinden en alakalı özelliklerin çıkarılmasını içerir. Özellikle makine öğreniminde kullanılan bu adım aynı zamanda veri sınıflandırma, regresyon ve kümeleme işlemlerini de içerir.
- Metin Dönüşümü: Veri setindeki benzerlik özelliklerini (tanımlama) oluşturmak için iki modelden birini (Kelime Torbası veya Vektör Uzay Modeli) özellik seçimiyle kullanmak.
- Veri madenciliği: Sonuçta, uygulanabilir farklı teknikler ve yaklaşımların yardımıyla veriler çıkarılır ve daha sonra daha ileri analizler için kullanılır.
Çıkarılan veriler sayesinde işletmeler yapay zeka modellerini eğitebilir. OCR işlemenin yardımı. Sonuç olarak, kesin içgörüler elde etmek için özgün zekayı kullanabilirler.
Metin Madenciliğinin Temel Uygulamaları
Müşteri Görüşleri
İşletmeler, kullanıcı tarafından oluşturulan verilerden, sosyal medya gönderilerinden, tweet'lerden ve müşteri destek taleplerinden elde edilen trendleri ve verileri analiz ederek müşterilerini daha iyi anlayabilir. Bu bilgiyi kullanarak daha iyi ürünler geliştirebilir ve daha iyi çözümler sunabilirler.
Marka İzleme
Veri madenciliği teknikleri, farklı kaynaklardan veri elde edilmesine ve çıkarılmasına yardımcı olabileceğinden, markaların müşterilerinin ne söylediğini bilmesine yardımcı olabilir. Bunu kullanarak marka izleme ve marka itibar yönetimi stratejilerini uygulayabilirler. Sonuç olarak markalar itibarlarını korumak için hasar kontrol tekniklerini uygulayabilirler.
Sahtecilik Tespit
Veri madenciliği finansal analiz, işlem geçmişi ve sigorta talepleri dahil olmak üzere köklü bilgilerin çıkarılmasına yardımcı olabileceğinden, işletmeler dolandırıcılık faaliyetlerini tespit edebilir. Bu, istenmeyen kayıpların önlenmesine yardımcı olur ve onlara itibarlarını korumaları için yeterli zaman tanır.
İçerik Önerisi
İşletmeler, farklı kaynaklardan elde edilen verileri anlayarak müşterilerine kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için bundan yararlanabilir. Kişiselleştirme, işletme gelirinin ve müşteri deneyiminin arttırılmasında önemli bir rol oynar.
Üretim Bilgileri
Müşteri içgörülerinin tercihlerini bilmek için kullanılabildiği yerde, aynı şey üretim süreçlerini iyileştirmek için de kullanılabilir. Üreticiler, kullanıcı deneyimi incelemelerini ve geri bildirimlerini dikkate alarak ürün iyileştirme mekanizmalarını uygulayabilir ve üretim sürecini değiştirebilir.
E-posta Filtreleme
E-posta filtrelemede veri madenciliği, spam, kötü amaçlı içerik ve orijinal iletiler arasında ayrım yapılmasına yardımcı olur. İşletmeler bu bilgileri alarak kendilerini siber saldırılardan koruyabilir ve çalışanlarını ve müşterilerini belirli türdeki e-postalardan kaçınma konusunda eğitebilir.
Rekabetçi Pazarlama Analizi
Veri madenciliği şirketlerin kendileri ve müşterileri hakkında çok şey bilmesine yardımcı olurken aynı zamanda rakiplerine de ışık tutabilir. Rakiplerin sosyal medya profil faaliyetlerini, web sitesi performansını ve web'de bulunan diğer bilgileri analiz edebilirler. Burada yine trendleri ve öngörüleri belirleyebilir, aynı zamanda bu bilgileri pazarlama stratejilerini oluşturmak için kullanabilirler.
Sonuç
Veri yoğunluklu bir dünyaya doğru ilerledikçe, yapılandırılmamış metinlerden veri madenciliği temel bir uygulama haline gelecektir. İşletmeler daha iyi ürünler oluşturmak ve müşteri deneyimlerini geliştirmek için yeni trendleri ve öngörüleri keşfetmek isteyecektir. Günümüzde operasyonel ve maliyet zorluklarının en belirgin olduğu yerlerde, veri madenciliği tekniklerinin geniş ölçekli uygulanmasıyla bunlar bastırılabilir. Shaip, işletmelerin müşterilerini, pazarlarını ve ürünlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olan veri toplama, çıkarma ve açıklama ekleme konularında uzmanlığa sahiptir. Yardım ederiz işletmeler OCR veri çıkarma işlemlerini geliştiriyor ve etkileyici dijitalleştirme sağlayan önceden eğitilmiş yapay zeka modelleriyle koleksiyon. Yapılandırılmamış verileri işlemenize ve düzenlemenize nasıl yardımcı olabileceğimizi öğrenmek için bizimle iletişime geçin.
