אתה יכול להשתמש ב-Microsoft Excel כדי לבצע ניתוח סנטימנט בסיסי על טקסט. התוצאות יראו לך מגמות מוסתרות בתוך הנתונים.
השימושים הפוטנציאליים לניתוח סנטימנט הם בלתי מוגבלים: היסטוריון יכול להשתמש בניתוח סנטימנט כדי להבין את כוונתו של מחבר שכתב מאות שנים בעבר. כמו כן, מנהל שיווק יכול לעקוב אחר התפתחות המוניטין של המותג לאורך זמן.
שיטת ניתוח הסנטימנט הנדונה במאמר זה תשתמש בלמידת מכונה כדי לצבור את הטקסט שלך ולסווג אותו כמבטא חִיוּבִי, שלילי, או ניטראלי רגשות.
תזדקק ל-Microsoft Excel ולתוסף Azure Machine Learning.
מדוע ניתוח סנטימנט חשוב?
עבור אנשים שבונים מוצרים, עובדים בשיווק או בפוליטיקה, או עורכים מחקר, הבנת הסנטימנט הרגשי לגבי נושא מסוים היא הכרח מקצועי.
ניתוח סנטימנטים יכול לעזור להם. למרות שזה לא יחליף לחלוטין את נתוני השימוש, סקרים, ראיונות ומחקר שולחן העבודה, ניתוח סנטימנט הוא כלי מוצק שעומד לרשותך.
למה? כמעט בכל מצב שבו יש לך כמות גדולה של נתונים איכותיים לא מובנים, ניתוח סנטימנטים יכול לתת לך במהירות תובנות לגבי המסר הבסיסי שלו.
ניתוח סנטימנטים עובד בצורה הטובה ביותר כאשר מנתחים כמות גדולה של נתונים.
ביצוע ניתוח סנטימנטים בהודעת הטקסט העדכנית ביותר מהעניין הרומנטי שלך לא סביר שיחזיר מידע עם ערך מוסף כלשהו. מצד שני, ניתוח של אלפי ציוצים המכילים האשטאג ספציפי ייתן לך תוצאות שימושיות.
קָשׁוּר: עצות מוצקות לשיפור המוניטין שלך בטוויטר
מקרי שימוש אפשריים נוספים כוללים ניתוח סקירות מוצרים, סקירת סקרי לקוחות וחשיפת משבר יחסי ציבור. בנוסף, ניתוח סנטימנטים קבוע יאפשר לך לעקוב אחר האופן שבו עמדות הלקוחות כלפי החברה שלך משתנות לאורך זמן.
נפח לעומת רֶגֶשׁ
ניתוח סנטימנטים הוא חלק חיוני בניטור מדיה חברתית עבור כל חברה או מותג המודעים למוניטין שלהם.
לדוגמה, ייתכן שתראה שהחברה שלך זוכה לכמות גדולה של אזכורים במדיה החברתית. אבל אזכורים לבד הם לא הכל.
לפעמים אזכורים הם דבר טוב. לדוגמה, הם יכולים להיות כמות גדולה של סנטימנט ציבורי חיובי כלפי החברה שלך.
פעמים אחרות, ייתכן שאתה מתמודד עם משבר יחסי ציבור שיוצא מכלל שליטה. כתוצאה מכך, הסנטימנט הציבורי כלפי החברה שלך הוא שלילי.
הבחנה של הסנטימנט בתוך נפח גבוה של אזכורים במדיה חברתית יכולה לעשות את כל ההבדל.
שימוש ב-Microsoft Excel לניתוח סנטימנטים
חלק מפלטפורמות ניטור המדיה החברתית כוללות ניתוח סנטימנטים כחלק מההצעה שלהן. כמו כן, ניתן לבצע ניתוח סנטימנטים על טקסט באמצעות שפת תכנות כגון Python.
עם זאת, אפשרויות אלה דורשות תקציב משמעותי כדי להרשות לעצמה פלטפורמת ניטור מדיה חברתית או כישורי קידוד.
אם אתה כמו רוב האנשים ואין לך אף אחד מאלה, Microsoft Excel היא אפשרות טובה לביצוע ניתוח סנטימנט בסיסי.
אף על פי שאף אחד מהכלים הללו לא מניב תוצאות מושלמות, הם יכולים לעזור לך להבין את המגמה הכוללת של הסנטימנט הכלול בטקסט.
כיצד לבצע ניתוח סנטימנט ב-Microsoft Excel
בצע את השלבים הבאים כדי לנסות ניתוח סנטימנט עם Excel מבלי לכתוב קוד. מתחת למכסה המנוע, Excel והתוסף Azure תלויים באלגוריתם עיבוד שפה טבעית ובמילון גנרי עם מילים חיוביות ושליליות. לכל מילה בלקסיקון נקבע ערך חיובי, ניטרלי או שלילי.
- ארגן את הנתונים שברצונך לנתח בגיליון Microsoft Excel.
- נקה את הנתונים על ידי הסרת רווחים ריקים ודמויות מיותרות.
- צור את התא הראשון במערך הנתונים שלך tweet_text (שמור באותיות קטנות).
- לך ל הוסף > תוספות.
- לאחר מכן, עבור אל חיפוש > Azure Machine Learning.
- לאחר ההתקנה, התוספת Azure Machine Learning תופיע תיבה בצד ימין של המסך.
- תראה שתי אפשרויות: מנבא הישרדות טיטאניק ו ניתוח סנטימנט טקסט.
- לחץ על ניתוח סנטימנט טקסט.
- לך ל לנבא > קֶלֶט, ולאחר מכן הוסף את הטווח שבו נמצאים הנתונים שברצונך לנתח.
- לעזוב לנתונים שלי יש כותרות בָּדוּק.
- לך ל תְפוּקָה והוסף את התא לאן ברצונך שתוצאות הניתוח יעברו.
- ללחוץ לנבא.
א רֶגֶשׁ ו ציון עבור הטקסט בכל תא יאוכלס; הטקסט המתאים הוא יותר שלילי אם הציון קרוב יותר לאפס. אולי תעדיף לשנות את ציונים אל א אָחוּז. במקרה כזה, ככל שהא קרוב יותר ציון הוא ל 100%, ככל שהוא חיובי יותר. ניטראלי הוא כל ציון בסביבות 50%.
ראה את הדוגמה למטה מ אי המטמון מאת רוברט לואיס סטיבנסון.
כיצד לקבל תובנות מניתוח סנטימנטים
לאחר הפעלת ניתוח הסנטימנט, יהיו לך תאים עם חִיוּבִי, שלילי, או ניטראלי הסיווגים והציונים המספריים המתאימים להם.
איך אפשר להפוך את התוצאות לתובנות מובנות? הנה כמה רעיונות:
- פלח את הסיווגים לפי יצירת טבלת Pivot ב-Excel.
- אתה יכול להשתמש Visio, שנכלל כעת ב-Microsoft 365 Business ללא עלות נוספת, כדי לדמיין את המספר הכולל של כל אחד מה חיוביות, שליליים, או ניטרליים. הדמיית נתונים יכולה לתת לך מבט ממעוף הציפור.
- אם אתה אחראי על ניהול המוניטין בחברה או במותג, אולי תרצה להתמקד בסריקה של כל הטקסטים המסווגים כ שלילי. מה עושה את הטקסט שלילי? האם יש משהו שאתה צריך להעביר כדי לטפל בבעיה?
- אתה יכול לעשות את אותו תרגיל עבור הטקסטים המסווגים כ חִיוּבִי. אולי יש עדות לקוח נחמדה במיוחד קבורה במספר גבוה של ביקורות מוצרים שתרצה לשתף.
- תוכל גם לפלח עוד יותר את הטקסט, כך שתראה רק תאים שמזכירים תכונת מוצר חדשה. האם משתמשים יותר חִיוּבִי, שלילי, או ניטראלי על התכונה? ניתוח סנטימנטים יכול לעזור לך לקבוע זאת ולאסוף משוב בצורה יעילה יותר.
ניתוח סנטימנט יכול להוציא אנשים מתהליך קבלת ההחלטות. לפעמים זה יכול להיות טוב כי פרשנות טקסט יכולה להיות מאוד סובייקטיבית.
לדוגמה, דמיינו קבוצה של אנשים שמנסים להחליט אם 5,000 ביקורות על מוצרים הן יותר חִיוּבִי אוֹ שלילי. נקודות המבט השונות שלהם ותשומת הלב לפרטים יורידו את אמינות התוצאה הכוללת. מתן אפשרות למסד הנתונים של מכונה להחליט יעזור מאוד לעקביות. קָשׁוּר: הטיפים והכלים הטובים ביותר לקבלת החלטות קבוצתיות בעבודה
שימוש ב-Microsoft Excel לניתוח סנטימנטים
אם אתה רוצה לנסות לבצע ניתוח סנטימנט אבל אין לך הרבה משאבים פיננסיים או כישורי קידוד, אז Microsoft Excel הוא מקום מצוין להתחיל בו.
ניתוח סנטימנטים ב-Microsoft Excel ייתן לך תובנות שבהן תוכל להשתמש כדי להבין נתוני טקסט לא מובנים. זו יכולה להיות גם דרך אידיאלית להכיר את מושגי למידת מכונה לפני שצוללים לתוך פרויקט בשטח.
רעיונות לפרויקטים אלה מצוינים עבור אלה שיש להם ידע מסוים בתכנות ומחפשים לפרוץ לתחום למידת המכונה.
קרא הבא
- פִּריוֹן
- Microsoft Excel
- Microsoft Azure
- Microsoft Office 365
- טיפים של Microsoft Office
- ניתוח נתונים
ג'סטין ולה הוא סופר ויזם עצמאי. הוא ממנף כלים דיגיטליים כדי לשפר את הפרודוקטיביות והיעילות.
הירשם לניוזלטר שלנו
הצטרף לניוזלטר שלנו לקבלת טיפים טכניים, ביקורות, ספרים אלקטרוניים בחינם ומבצעים בלעדיים!
לחץ כאן כדי להירשם