17、大数据分析：从文本挖掘到定制化应用

大数据分析：从文本挖掘到定制化应用

在当今数字化时代，大数据分析已成为企业获取竞争优势的关键。本文将深入探讨大数据分析中的文本分析技术，以及定制化分析方法在大数据环境中的应用。

文本分析基础

文本分析是大数据分析的重要组成部分，它主要包括概念提取、情感分析和分类法构建。

• 概念提取 ：即使文本中未明确出现“不开心”或“客户”等词汇，也能从中提取出“不开心的客户”这一概念。用户可以根据自身需求定义概念，以满足特定的分析要求。
• 情感分析 ：用于识别文本中的观点或情感。通过机器学习或自然语言处理（NLP）技术，将文本分类为主观（观点）或客观（事实）。这种分析在“客户之声”类应用中非常受欢迎。
• 分类法 ：对文本分析至关重要，它是一种将信息组织成层次关系的方法，也可看作是对类别进行组织的方式。例如，电信服务提供商可将服务分为有线和无线服务，无线服务又可细分为手机服务和互联网接入等。分类法还能使用同义词和替代表达，不过其构建过程可能较为复杂且耗时。

分析类型	描述
概念提取	从文本中提取符合用户需求的概念
情感分析	识别文本中的观点和情感
分