私たちはこれまでにない方法でデータを収集しており、2025 年までに このデータの 80% 構造化されていないものになります。 データ マイニングはこのデータの形成に役立ち、企業は業績、顧客、市場動向などに関する内部情報を得るために非構造化テキスト分析に投資する必要があります。
非構造化データとは、企業が利用できる、組織化されていない散在した情報のことですが、プログラムでは使用できず、人間が簡単に理解することもできません。 このデータはデータ モデルによって定義されており、事前定義された構造にも準拠していません。 データマイニングを使用すると、大規模なデータセットを分類および処理して、企業が答えを得て問題を解決するのに役立つパターンを見つけることができます。
非構造化テキスト分析の課題
データは、電子メール、ソーシャル メディア、ユーザー作成コンテンツ、フォーラム、記事、ニュースなど、さまざまな形式やソースで収集されます。 大量のデータを考慮すると、企業は時間の制約や予算の問題からデータの処理を無視する可能性があります。 非構造化データのデータ マイニングの主な課題をいくつか示します。
データの性質
明確な構造がないため、データの性質を知ることは大きな課題です。 これにより、洞察を見つけることがさらに困難かつ複雑になり、企業が従うべき方向性がないため、処理を開始する大きな妨げとなります。
システム要件と技術要件
非構造化データは、既存のシステム、データベース、ツールでは分析できません。 したがって、企業は、非構造化データを抽出、検索、分析するために、大容量で特別に設計されたシステムを必要としています。
自然言語処理（NLP）
非構造化データのテキスト分析には NLP テクニックが必要です、感情分析、トピックモデリング、固有表現認識 (NER) など。 これらのシステムには、大規模なデータセットに対応するための技術的な専門知識と高度な機械が必要です。
データマイニングの前処理テクニック
データの前処理には、分析に送信する前のデータのクリーニング、変換、統合が含まれます。 アナリストは次の手法を使用してデータ品質を向上させ、データ マイニングを容易にします。
テキストクリーニング
テキストのクリーニングとは、データ セットから無関係なデータを削除することです。 これには、HTML タグ、特殊文字、数字、句読点、その他のテキストの要素の削除が含まれます。 その目的は、テキスト データを正規化し、ストップ ワードを削除し、分析プロセスを妨げる可能性のある要素を削除することです。トークン化
データ マイニング パイプラインを構築するときは、プロセスの残りの部分に影響を与えるため、非構造化データを分解するためにデータ トークン化が必要です。 非構造化データのトークン化には、より小さく類似したデータ単位の作成が含まれ、効果的な表現につながります。品詞のタグ付け
品詞タグ付けには、すべてのトークンを名詞、形容詞、動詞、副詞、接続詞などにラベル付けすることが含まれます。これは、文法的に正しいデータ構造を作成するのに役立ちます。これは、幅広い NLP 関数にとって重要です。固有表現抽出（NER）
NER プロセスには、明確な役割とカテゴリを持つ非構造化データ内のエンティティのタグ付けが含まれます。 カテゴリには、人、組織、場所などが含まれます。 これは、特に NLP を導入する場合に、次のステップのための知識ベースを構築するのに役立ちます。
テキストのクリーニングとは、データ セットから無関係なデータを削除することです。 これには、HTML タグ、特殊文字、数字、句読点、その他のテキストの要素の削除が含まれます。 その目的は、テキスト データを正規化し、ストップ ワードを削除し、分析プロセスを妨げる可能性のある要素を削除することです。
データ マイニング パイプラインを構築するときは、プロセスの残りの部分に影響を与えるため、非構造化データを分解するためにデータ トークン化が必要です。 非構造化データのトークン化には、より小さく類似したデータ単位の作成が含まれ、効果的な表現につながります。
品詞タグ付けには、すべてのトークンを名詞、形容詞、動詞、副詞、接続詞などにラベル付けすることが含まれます。これは、文法的に正しいデータ構造を作成するのに役立ちます。これは、幅広い NLP 関数にとって重要です。
NER プロセスには、明確な役割とカテゴリを持つ非構造化データ内のエンティティのタグ付けが含まれます。 カテゴリには、人、組織、場所などが含まれます。 これは、特に NLP を導入する場合に、次のステップのための知識ベースを構築するのに役立ちます。テキスト マイニング プロセスの概要
テキスト マイニングには、非構造化テキストやデータから実用的な情報を明らかにするための段階的なタスクの実行が含まれます。 このプロセスでは、人工知能、機械学習、NLP を使用して有用な情報を抽出します。
- 前処理： テキストのプロ処理には、テキストのクリーンアップ (不要な情報の削除)、トークン化 (テキストを小さなチャンクに分割)、フィルタリング (無関係な情報の削除)、ステミング (単語の基本形式の識別)、見出語化などの一連のさまざまなタスクが含まれます。 （単語を元の言語形式に再編成する）。
- 機能の選択： 特徴の選択には、データセットから最も関連性の高い特徴を抽出することが含まれます。 特に機械学習で使用されるこのステップには、データの分類、回帰、クラスタリングも含まれます。
- テキスト変換: Bag of Words または特徴選択付きベクトル空間モデルの XNUMX つのモデルのいずれかを使用して、データ セット内の類似性の特徴 (識別) を生成します。
- データマイニング： 最終的には、適用可能なさまざまな技術やアプローチを利用してデータがマイニングされ、さらなる分析に利用されます。
マイニングされたデータを使用して、企業は AI モデルをトレーニングできます。 OCR処理のヘルプ。 その結果、本物のインテリジェンスを導入して正確な洞察を得ることができます。
テキストマイニングの主な用途
顧客フィードバック
企業は、ユーザーが生成したデータ、ソーシャル メディアの投稿、ツイート、カスタマー サポート リクエストから抽出された傾向とデータを分析することで、顧客をより深く理解できます。 この情報を使用して、より優れた製品を構築し、より優れたソリューションを提供できます。
ブランド監視
データ マイニング技術は、さまざまなソースからデータを入手して抽出するのに役立つため、ブランドが顧客の意見を知るのに役立ちます。 これを使用して、ブランドの監視とブランドの評判管理戦略を実装できます。 その結果、ブランドはダメージコントロール技術を導入して評判を守ることができます。
不正検出
データマイニングは財務分析、取引履歴、保険請求などの根深い情報を抽出するのに役立つため、企業は不正行為を判断できます。 これは、望ましくない損失を防ぎ、評判を守るのに十分な時間を与えるのに役立ちます。
コンテンツの推奨事項
さまざまなソースから抽出されたデータを理解することで、企業はそれを活用して顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供できます。 パーソナライゼーションは、ビジネス収益と顧客エクスペリエンスを向上させる上で重要な役割を果たします。
製造に関する洞察
顧客の洞察を使用して好みを知ることができる場合、同じことを製造プロセスの改善にも利用できます。 ユーザー エクスペリエンスのレビューとフィードバックを考慮して、メーカーは製品改善メカニズムを実装し、製造プロセスを変更できます。
電子メールフィルタリング
電子メール フィルタリングにおけるデータ マイニングは、スパム、悪意のあるコンテンツ、本物のメッセージを区別するのに役立ちます。 この情報を活用することで、企業はサイバー攻撃から身を守り、特定の種類の電子メールへの関与を避けるように従業員や顧客を教育することができます。
競合マーケティング分析
データマイニングは、企業が自社や顧客について多くのことを知るのに役立ちますが、競合他社に光を当てることもできます。 競合他社のソーシャル メディア プロファイル アクティビティ、Web サイトのパフォーマンス、Web 上で入手可能なその他の情報を分析できます。 ここでも、傾向と洞察を特定すると同時に、この情報を使用してマーケティング戦略を構築できます。
まとめ
データ集約型の世界に進むにつれ、非構造化テキストからのデータ マイニングは基本的な実践となるでしょう。 企業は、より良い製品を構築し、顧客エクスペリエンスを向上させるために、新しいトレンドや洞察を発見したいと考えています。 現在、運用面とコスト面での課題が最も顕著ですが、データ マイニング技術を大規模に導入することで課題を抑えることができます。 Shaip はデータ収集、抽出、注釈の専門知識を有しており、企業が顧客、市場、製品をより深く理解できるように支援します。 私達は助けます 企業は OCR データ抽出を改善します 事前トレーニングされた AI モデルによる収集により、印象的なデジタル化を実現します。 非構造化データの処理と整理整頓をどのように支援できるかについては、当社までお問い合わせください。
