Marktforschung

Text Mining: Was es ist, Methoden und wie man es einsetzt

Text Mining ist eine der wichtigsten Methoden zur Analyse und Verarbeitung unstrukturierter Daten, die fast 80 % der weltweiten Datenmenge ausmachen. Heutzutage sammeln und speichern die meisten Organisationen und Institutionen riesige Datenmengen in Datenlagern und in der Cloud.

Diese Daten wachsen jede Minute exponentiell an, da neue Daten aus vielen verschiedenen Quellen hinzukommen.

Infolgedessen ist es für Unternehmen und Organisationen schwierig, große Mengen an Textdaten mit herkömmlichen Techniken zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Die Verbesserung Ihrer Data-Mining-Kenntnisse wird Ihnen helfen, diese Hürden zu überwinden.

Dieser Artikel befasst sich mit Text Mining, seinen Methoden und seiner Anwendung in Unternehmen.

Was ist Text Mining?

Unter Text Mining versteht man den Prozess der Gewinnung wichtiger Informationen aus Textdaten, die in Standardsprache verfasst sind. Diese Informationen stammen aus allgemeinsprachlichen Textnachrichten, E-Mails und Dateien. Es wird hauptsächlich verwendet, um wertvolle Informationen aus großen Datenmengen zu finden.

Es handelt sich auch um ein multidisziplinäres Gebiet, das Information Retrieval, Data Mining, maschinelles Lernen, Statistik und Computerlinguistik verwendet. Es bezieht sich auf die Speicherung von Texten in natürlicher Sprache in unstrukturierten oder halbstrukturierten Formaten.

In seiner grundlegendsten Form sucht Text Mining nach Fakten, Beziehungen und Validierungen aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten. Diese extrahierten Daten werden dann in ein strukturiertes Format übersetzt, das sofort untersucht oder mit Hilfe von HTML-Tabellen, Mind Maps, Diagrammen usw. angezeigt werden kann. Zu diesem Zweck werden verschiedene Verfahren zur Verarbeitung des Textes eingesetzt.

Text Mining-Methoden

Es gibt verschiedene Methoden und Strategien für das Textmining. Sie werden in zwei Bereiche unterteilt.

• Grundlegende Methode
• Fortgeschrittene Methode

In diesem Abschnitt werden wir einige der gängigsten Methoden besprechen. Zuerst werden wir die grundlegenden Methoden besprechen:

Worthäufigkeit

Mit der Worthäufigkeit lässt sich feststellen, welche Begriffe oder Konzepte in einem Datensatz am häufigsten vorkommen. Bei der Untersuchung von Kundenrezensionen, Unterhaltungen in sozialen Medien oder Kundenkommentaren kann es nützlich sein, herauszufinden, welche Wörter am häufigsten verwendet werden.

Wenn zum Beispiel in Kundenkommentaren Wörter wie teuer und überteuert vorkommen, könnte das bedeuten, dass Sie Ihre Preisgestaltung (oder Ihre Zielgruppe) ändern müssen.

Platzierung

Eine Gruppe von Wörtern, die häufig zusammen vorkommen, wird als Kollokation bezeichnet. Die häufigsten Kollokationen sind Bigramme und Trigramme. Bigramme sind zwei Wörter, die häufig zusammen vorkommen, wie z. B. in Gang kommen, Zeit sparen oder Entscheidungen treffen (eine Kombination aus drei Wörtern, wie z. B. in Gehweite oder in Kontakt bleiben).

Das Auffinden von Kollokationen und deren Zählung als ein Wort ermöglicht es Ihnen:

• Die Granularität des Textes zu verbessern.
• seine semantische Struktur besser zu verstehen
• genauere Textmining-Ergebnisse zu erhalten.

Konkordanz

Die Konkordanz bestimmt, wo oder wann ein Wort oder eine Gruppe von Wörtern in einem Satz oder Text vorkommt. Wir alle wissen, dass Wörter mehr als eine Bedeutung haben können und dass ein und dasselbe Wort auf viele verschiedene Arten verwendet werden kann. Indem man die Konkordanz eines Wortes nachschlägt, kann man seine Bedeutung je nach seiner Verwendung bestimmen.

Wir werden nun fortgeschrittene Textmining-Methoden diskutieren:

Textklassifizierung

Textklassifizierung ist der Prozess der Kategorisierung (Etikettierung) von unstrukturierten Textdaten. Diese wesentliche Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) erleichtert die Organisation und Strukturierung komplexer Texte in aussagekräftige Daten.

Textklassifizierung ermöglicht es Unternehmen, schnell und kostengünstig alle Arten von Informationen zu analysieren, von E-Mails bis hin zu Support-Tickets, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Im Folgenden werden einige der häufigsten Textklassifizierungsaufgaben betrachtet: Themenanalyse, Sentimentanalyse, Spracherkennung und Absichtserkennung.

Themenanalyse

Text Mining hilft dabei, die Hauptthemen eines Textes zu verstehen und ist eine der gängigsten Methoden zur Organisation von Textdaten. So kann beispielsweise ein Support-Ticket, das besagt, dass meine Online-Bestellung nicht angekommen ist, als Versandproblem klassifiziert werden.

Für die Themenanalyse können Sie die Befragungssoftware QuestionPro verwenden. Mit QuestionPro können Sie die Antworten auf Umfragefragen automatisch analysieren und die Hauptthemen, die die Befragten ansprechen, identifizieren.

So können Sie herausfinden, was Ihre Kunden wollen und brauchen, was Ihnen hilft, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und die Zufriedenheit Ihrer Kunden zu steigern.

Sentimentanalyse

Die Stimmungsanalyse ist eine der wichtigsten Methoden des Text Mining. Dabei wird die Stimmung untersucht, die einem bestimmten Text zugrunde liegt.

Nehmen wir an, Sie sehen sich eine Reihe von Kommentaren auf Ihrer Website an. Vielleicht stellen Sie fest, dass UI-UX oder Benutzerfreundlichkeit in diesen Bewertungen häufiger vorkommen, aber Sie benötigen mehr Informationen, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die Sentimentanalyse hilft Ihnen herauszufinden, worum es in einem Text geht, was er bedeutet und ob er positiv, negativ oder neutral ist. Die Stimmungsanalyse ist ein nützliches Business-Tool, das für viele verschiedene Zwecke eingesetzt werden kann, z. B. zum Lesen von Bewertungen oder Support-Tickets oder um zu sehen, was die Leute in den sozialen Medien sagen.

QuestionPro ist eine voll ausgestattete Umfragesoftware mit vielseitigen Funktionen, zu denen auch die Sentimentanalyse gehört. Wenn Sie auf der Suche nach Tools zur Sentimentanalyse für Ihr Unternehmen sind, ist QuestionPro definitiv die beste Wahl.

Mit dem Sentimentanalyse-Tool von QuestionPro können Sie Umfrageantworten automatisch analysieren und die Gesamtstimmung (positiv, negativ oder neutral) der Antworten der Befragten ermitteln.

Dies kann Ihnen helfen, geschäftliche Entscheidungen zu treffen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Außerdem können Sie damit schnell und einfach Trends und Muster in den Kundenantworten erkennen.

Erkennung von Sprachen

Eine der besten Möglichkeiten des Textmining ist die automatische Weiterleitung von Supportanfragen an das richtige Team auf der Grundlage der Sprache. Diese Aufgabe ist leicht zu automatisieren und spart den Teams wertvolle Zeit. Sie ermöglicht es Ihnen, einen Text auf der Grundlage der Sprache zu klassifizieren.

Erkennung von Absichten

Sie können einen Textklassifikator verwenden, um automatisch herauszufinden, was ein Text aussagen soll oder warum er geschrieben wurde. Dies kann sehr nützlich sein, wenn Sie herausfinden wollen, was Kunden sagen.

So können Sie beispielsweise Antworten auf ausgehende Verkaufs-E-Mails klassifizieren, um herauszufinden, welche potenziellen Kunden an Ihrem Produkt interessiert sind und welche es abbestellen möchten.

Text Mining

Text Mining ist eine Methode der Textanalyse, die spezifische Daten aus Texten extrahiert, z. B. Schlüsselwörter, Namen von Unternehmen, Adressen, E-Mails usw. Durch den Einsatz von Text Mining können Unternehmen das mühsame manuelle Sortieren ihrer Daten vermeiden, um wichtige Informationen zu extrahieren.

Im Folgenden werden wir einige der wichtigsten Bestandteile der Textextraktion erörtern: die Extraktion von Schlüsselwörtern, die Erkennung von benannten Entitäten und die Extraktion von Merkmalen.

Extraktion von Schlüsselwörtern

Schlüsselwörter sind die wichtigsten Elemente eines Textes und können zur Analyse seines Inhalts verwendet werden. Die Verwendung eines Schlagwortextraktors ermöglicht es unter anderem, durchsuchbare Daten zu indizieren, den Inhalt eines Textes zusammenzufassen und Tag-Clouds zu erstellen.

Erkennung benannter Entitäten

Ermöglicht das Auffinden und Extrahieren von Namen von Unternehmen, Organisationen oder Personen aus einem Text.

Merkmalsextraktion

Hilft bei der Bestimmung bestimmter Merkmale eines Produkts oder einer Dienstleistung in einem Datensatz. Wenn Sie z. B. nach Details eines Produkts suchen, wäre es einfach, Details wie Farbe, Marke, Modell usw. zu extrahieren.

Wie kann man Text Mining nutzen?

Der Einsatz von Textmining-Software kann für Unternehmen sehr nützlich sein. Sie können nützliche Informationen liefern und dazu beitragen, dass die Geschäftsintelligenz in jeder erdenklichen Branche wächst. In der Wirtschaft wird eine Data-Mining-API häufig für die folgenden Zwecke eingesetzt:

Reputationsmanagement

Das öffentliche Image eines Unternehmens muss in der heutigen modernen Kultur tadellos sein. Text Mining hilft Ihnen, Social Media Listening und Voice of the Customer (VoC)-Daten zu verstehen, indem es Tweets, Kommentare, Nachrichten und andere Kommentare analysiert, die sich auf das Unternehmen beziehen oder mit ihm in Verbindung stehen.

Dazu gehören Unternehmensführer, Investoren, politische Parteien und Gruppen, die das Unternehmen unterstützt, sowie Mitarbeiter und Partner. Unternehmen können ihren Ruf in Echtzeit verbessern, indem sie vorbeugende Maßnahmen ergreifen.

Suchmaschinenoptimierung

Suchmaschinen wie Bing und Google nutzen Textmining, um Spam und Fülltexte auf Content-Marketing-Websites zu erkennen.

Die Suchmaschine kann eine E-Mail auf der Grundlage von Rechtschreibung, Kontext und Absicht als Spam kennzeichnen oder eine Unternehmenswebsite bestrafen, die mit Schlüsselwörtern gefüllt wurde, um ihr Suchranking zu verbessern. Eine Textanalyse-API kann auch dazu verwendet werden, die eigene Suchmaschine eines Unternehmens zu optimieren und zu stärken.

Auffinden von Mustern in Daten

Das Auffinden von Mustern in historischen und aktuellen Daten ist bei medizinischen Behandlungen und klinischen Versuchen, bei der Entwicklung neuer Produkte, bei der Planung von Immobilien und in anderen Bereichen, in denen viel Geld verdient wird und Zeit eine Rolle spielt, von entscheidender Bedeutung.

Mit Hilfe der Textanalyse können Unternehmen Muster in Daten für eine Vielzahl von Zwecken, einschließlich des Kundenverhaltens, untersuchen. Muster und Trends können auch für die Entwicklung neuer Sicherheits- und Überwachungsmaßnahmen sowie für Verkehrsregelungen zur Entlastung stark befahrener Straßen und für die Einwanderungspolitik nützlich sein.

Umfragen und Bewertungen

Ob durch Bewertungen in sozialen Medien, E-Mails oder Marktumfragen, eine intelligente Textanalyse-API kann Themen und Inhalte erkennen und klassifizieren.

Eine Textanalyselösung nutzt Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und aspektbasierte Stimmungsanalyse, um sicherzustellen, dass alle Aspekte und Themen in einer einzigen Bewertung berücksichtigt werden. Diese Fallstudie zeigt, wie Umfragen mit Text Mining effektiver genutzt werden können.

Kontaktieren Sie QuestionPro für die Durchführung von Umfragen. QuestionPro verfügt über vielseitige Umfragefunktionen mit vorgefertigten Vorlagen. Mit den erweiterten Funktionen können Sie das Design Ihrer Umfrage auch individuell anpassen.

Mitarbeiterbefragung und Rekrutierung

Text Mining kann Ihnen helfen, den besten Kandidaten für eine Stelle zu finden. Sie können Tausende von Datensätzen in einer Einstellungsdatenbank mit Hilfe einer Schlüsselwortanalyse durchsuchen, um den richtigen Kandidaten zu finden. Sie können die Mitarbeiterfluktuation erheblich reduzieren, indem Sie sicherstellen, dass Ihre besten Mitarbeiter mit ihrer Arbeit zufrieden sind.

Der Einsatz von Voice-of-Employee (VoE)-Feedback-Programmen, wie z. B. Sprach-, Chat- und Videoplattformen, während der gesamten Mitarbeiterlaufbahn kann wertvolle Informationen zur Schaffung eines bereichernden Arbeitsumfelds und eines starken Engagements zwischen Arbeitnehmer und Arbeitgeber liefern.

Fazit

Text Mining ist ein wirksames Instrument zur Ermittlung von Trends und Erkenntnissen in Textdaten und hat viele Anwendungsmöglichkeiten. Es kann durch die Kombination mit anderen Techniken, wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen, verbessert werden.

Insgesamt ist Text Mining ein wichtiges Instrument zur Extraktion von Informationen aus Textdaten, die zur Entscheidungsfindung und zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse genutzt werden können.

Jetzt ist es an der Zeit, Text Mining in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Wenn Sie Hilfe brauchen, ist QuestionPro für Sie da. QuestionPro ist eine voll ausgestattete Umfragesoftware mit großartigen Funktionen. Mit ihr können Sie Umfragen durchführen, um Feedback von Ihren Kunden und Mitarbeitern zu erhalten.

Mit der Textanalysefunktion von QuestionPro können Sie außerdem Ihre Geschäftsdaten analysieren. Kontaktieren Sie uns für eine Demo oder eine kostenlose Testversion.

1:1 Live Online-Präsentation:
QUESTIONPRO MARKTFORSCHUNGS-SOFTWARE

Vereinbaren Sie einen individuellen Termin und entdecken Sie unsere Marktforschungs-Software.

---

Software für Marktforschung und Experience Management jetzt 10 Tage kostenlos testen!

Sie haben Fragen zum Inhalt dieses Blogs? Kontaktieren Sie uns ganz einfach über das Kontaktformular. Wir freuen uns auf den Dialog mit Ihnen! Testen Sie zudem QuestionPro 10 Tage kostenlos und ohne Risiko in aller Ruhe und Tiefe!

---

WEITERFÜHRENDE STICHWORTE

Textanalyse | Textanalyse-Tools | Datenanalyse

DIESEN ARTIKEL TEILEN

---

STICHWÖRTER DIESES BLOG-BEITRAGS

Text Mining | Text  | Mining

• Synthetische Daten: Was sie sind, Arten, Methoden und Verwendung
• Tools zur Datenerfassung: Welche sind die besten?
• Datenkontrolle: Was sie ist, welche Arten es gibt und wie man sie durchführt
• Datenmodell: Was es ist, Arten, Techniken und bewährte Verfahren
• Digitale Verhaltensdaten: Was sie sind, ihre Bedeutung und Risiken
• Datenfilterung: Was sie ist, Vorteile und Beispiele
• Alle Infos zur Experience Management Plattform QuestionPro
• Querschnittsdaten: Was sind sie, Merkmale und Arten