[DV] Phân tích dữ liệu với AI (Trí tuệ nhân tạo)

Phân tích dữ liệu với AI (Trí tuệ nhân tạo), Trong thời đại kết nối máy tính với tốc độ cực nhanh của chúng ta, các doanh nghiệp tạo ra một lượng lớn dữ liệu có thể khó theo kịp. Nhưng khi bạn học cách phân tích dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo, bạn có thể tạo ra kết quả vượt xa khả năng của con người, cả về tốc độ và độ chính xác.

Các công cụ phân tích dữ liệu AI , có thể xác định vị trí, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu của bạn mà hầu như không cần đến đầu vào của con người. Kết quả nhanh chóng, làm cho ngay cả dữ liệu lớn cũng có vẻ nhỏ và quy trình có thể mở rộng theo bất kỳ nhu cầu nào. Có lẽ tốt nhất là chúng cực kỳ dễ sử dụng

AI – TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Phân tích dữ liệu

Tại sao nên dùng AI để phân tích dữ liệu

Phần mềm được hỗ trợ bởi AI có thể tự động phân tích dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị. Dữ liệu khách hàng được phân tích bằng AI có thể đặc biệt thú vị và giúp ảnh hưởng đến việc phát triển sản phẩm, cải thiện hiệu suất của nhóm và cho các doanh nghiệp biết điều gì hiệu quả và điều gì không.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán tiên tiến để cho phép máy tính tự học, trong khi phân tích dữ liệu là quá trình biến dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết rõ ràng, có ý nghĩa và có thể hành động. Sử dụng các hệ thống do AI hướng dẫn trong phân tích dữ liệu của bạn cho phép bạn tự động làm sạch, phân tích, giải thích và cuối cùng là trực quan hóa dữ liệu của mình.

Phần mềm truyền thống yêu cầu đầu vào liên tục của con người. Khi một quy trình mới cần được thêm vào hoặc một chức năng hiện có thay đổi, nó yêu cầu một kỹ sư thao tác vật lý với mã.

Mặt khác, phần mềm AI với máy học chỉ yêu cầu đầu vào ban đầu của con người. Bằng cách “cung cấp” các thuật toán học máy được gắn thẻ các mẫu văn bản, còn được gọi là dữ liệu đào tạo , các công cụ AI có thể học hỏi từ dữ liệu này. Họ sử dụng hiệu quả thông tin do con người gắn thẻ để phát hiện các mẫu và học cách tự phân tích dữ liệu.

Cách AI được sử dụng để phân tích dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo và máy học đã tạo ra những tiến bộ trong phân tích dữ liệu không thể tưởng tượng được, thậm chí chỉ vài năm trước đây.

“Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của kỷ nguyên vàng của AI. Những tiến bộ gần đây đã dẫn đến những phát minh trước đây tồn tại trong lĩnh vực khoa học viễn tưởng – và chúng tôi chỉ mới làm nổi lên bề mặt của những gì có thể xảy ra ”. – Jeff Bezos, Giám đốc điều hành Amazon

Giờ đây, các doanh nghiệp đang nhận ra những lợi ích của AI và sử dụng nó để phân tích dữ liệu của họ để có những thông tin chi tiết, tự động hóa các quy trình và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Phân tích văn bản AI

Một lĩnh vực con của học máy AI được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép máy móc tổ chức và “hiểu” giao tiếp của con người. Phân tích văn bản, hoặc khai thác văn bản , sử dụng NLP để chia nhỏ văn bản (từ tài liệu, mạng xã hội, truyền thông nội bộ, v.v.) và khám phá thông tin chi tiết mang tính cách mạng.

Bởi vì nó đọc dữ liệu văn bản mở, không có cấu trúc , phân tích văn bản vượt ra ngoài số liệu thống kê và các giá trị số, đi vào các kết quả định tính. Phân tích văn bản không chỉ trả lời những gì đang xảy ra mà còn giúp bạn tìm ra lý do tại sao nó đang xảy ra.

Cụ thể hơn, bạn có thể sử dụng phân tích văn bản để phát hiện tình cảm và chủ đề trong dữ liệu của mình và trích xuất từ ​​khóa, tên, thông số kỹ thuật và hơn thế nữa:

Phân tích cảm xúc

Phân tích tình cảm , hoặc khai thác ý kiến, sử dụng NLP để tự động phân loại văn bản theo các cực của ý kiến ​​(tích cực, tiêu cực và trung lập). Nó có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu văn bản từ hầu hết mọi nguồn để hiểu được cảm giác và cảm xúc của người viết.

Sử dụng phân tích tình cảm trên các cuộc khảo sát khách hàng cho phép bạn đặt các câu hỏi mở, vì vậy bạn có thể phân tích các câu trả lời sâu hơn so với một lựa chọn Có / Không hoặc nhiều lựa chọn đơn giản. Nó có thể được sử dụng trên phiếu dịch vụ khách hàng và email để đọc chúng cho mức độ khẩn cấp hoặc mức độ bất mãn và ưu tiên các vấn đề cấp bách nhất.

Nhờ máy học, các công cụ phân tích dữ liệu AI cho phép bạn đào tạo bộ phân tích cảm xúc của riêng mình (thường chỉ trong vài bước ) theo ngôn ngữ và tiêu chí của doanh nghiệp bạn để có độ chính xác vượt trội.

Hãy tưởng tượng thực hiện phân tích cảm xúc trên hàng nghìn tweet về thương hiệu của bạn, giống như khi bạn phát hành một sản phẩm mới, để tìm cảm xúc của khách hàng trong thời gian thực, sau đó theo dõi cảm xúc khi nó thay đổi theo thời gian.

Phân loại văn bản

Phân loại văn bản bao gồm phân tích tình cảm, nhưng cung cấp nhiều phân tích dữ liệu nâng cao khác, như gắn nhãn chủ đề – đọc văn bản cho chủ đề hoặc chủ đề hoặc tách văn bản thành các danh mục được chỉ định trước. Việc gắn nhãn chủ đề hoạt động hiệu quả trên phiếu hỗ trợ khách hàng để tự động phân loại chúng theo chủ đề (như Dịch vụ, Giao hàng, Trả hàng, v.v.), sau đó tự động định tuyến chúng đến đúng bộ phận hoặc nhân viên, giúp nhân viên của bạn tiết kiệm vô số giờ làm công việc tốn thời gian và tẻ nhạt ( có thể gây căng thẳng về tinh thần).

Hãy thử trình phân loại văn bản bên dưới được đào tạo trước để sắp xếp các phản hồi NPS thành các danh mục, Hỗ trợ khách hàng, Tính dễ sử dụng, Tính năng và Giá cả.

Bạn có thể sử dụng các bộ phân loại như trên cho hàng nghìn câu trả lời khảo sát hoặc nhận xét trên mạng xã hội chỉ trong vài phút và đào tạo chúng theo các thông số kỹ thuật của riêng bạn để nhận được chính xác thông tin bạn cần.

Bạn thậm chí có thể kết hợp gắn nhãn chủ đề và phân tích tình cảm để phân tích tình cảm dựa trên khía cạnh , để phân loại ý kiến ​​cá nhân, trước tiên theo chủ đề, sau đó theo cảm tính. Bằng cách này, bạn sẽ tìm ra khía cạnh nào của doanh nghiệp mình hoạt động đặc biệt tốt và khía cạnh nào có thể cần hoạt động.

Trích xuất văn bản

Trích xuất văn bản là một kỹ thuật phân tích văn bản AI nhằm trích xuất các phần dữ liệu từ bên trong văn bản. Nó khác với phân loại văn bản, ở chỗ, dữ liệu (từ và cụm từ) đã tồn tại trong văn bản.

Các kỹ thuật như trích xuất từ ​​khóa tìm các từ và cụm từ được sử dụng nhiều nhất và quan trọng nhất từ ​​bên trong văn bản. Ví dụ dưới đây cho thấy việc trích xuất từ ​​khóa được thực hiện trên một văn bản:

Điều này có thể hữu ích để tóm tắt toàn bộ văn bản (như thông tin liên lạc kinh doanh và báo cáo tin tức) hoặc tìm những từ và cụm từ quan trọng mà khách hàng đang sử dụng để mô tả công ty và sản phẩm của bạn. Việc trích xuất từ ​​khóa có thể phát hiện ra các xu hướng mới nổi trong lĩnh vực của bạn, thực hiện giám sát thương hiệu liên tục (trên toàn bộ trang web) và giúp nghiên cứu cạnh tranh. Hãy thử công cụ trích xuất từ ​​khóa được đào tạo trước ở trên để dùng thử.

Một kỹ thuật trích xuất văn bản hữu ích khác được đặt tên là nhận dạng thực thể (NER) để tìm “các thực thể được đặt tên” từ bên trong văn bản: con người, tổ chức, địa chỉ email, giá cả, v.v. để phân tích thêm.

AI Bots

Khi chúng ta nghĩ đến bot tự động , chúng ta thường nghĩ đến chatbots, hỗ trợ rất nhiều cho các tương tác với dịch vụ khách hàng bằng cách xử lý nhiều truy vấn dễ trả lời với thông tin mà chúng thu thập được thông qua học máy. Phân tích cơ sở kiến ​​thức của chatbot có thể cung cấp thông tin chi tiết về cách chúng hoạt động tốt nhất cho khách hàng – chẳng hạn, có một số từ cụ thể nhất định ít hữu ích hơn những từ khác khi hỗ trợ khách hàng không?

Tuy nhiên, ngoài điều này, bot sẽ tiếp tục mở rộng sang phân tích dữ liệu vì chúng tạo ra phản hồi nhanh chóng nhờ NLP và không ngừng học hỏi từ kiến ​​thức trước đó. Các bot AI thực hiện phân tích siêu nhanh vì chúng đang làm việc với dữ liệu được lưu trữ phức hợp, có nghĩa là chúng trở nên thông minh hơn trong từng giây trôi qua, có thể trả lời các câu hỏi với thông tin liên quan mà con người có thể chưa bao giờ nghĩ rằng có thể áp dụng.

Dự đoán AI

Như đã đề cập trước đó, phân tích dữ liệu AI có thể vượt ra ngoài các phân tích chẩn đoán đơn giản của dữ liệu định lượng và xử lý dữ liệu định tính cho các phân tích chẩn đoán, dự đoán và chỉ định. Các hệ thống thông minh kinh doanh được hỗ trợ bởi AI cho phép bạn tìm ra lý do tại sao một cái gì đó có thể hoạt động hoặc có thể không hoạt động vì:

• 1) có sẵn một lượng lớn dữ liệu,
• 2) chúng có khả năng xử lý để xử lý nó,
• 3) máy học tìm ra các mẫu và sai lệch theo mọi cách thức của dữ liệu – và không ngừng học hỏi từ chúng.

Hãy tưởng tượng tất cả dữ liệu đó hoạt động cùng nhau – dữ liệu CRM, khảo sát và tương tác khách hàng cá nhân của bạn; dữ liệu về công ty của bạn từ phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá sản phẩm và tất cả trên internet; và dữ liệu về đối thủ cạnh tranh của bạn, những gì họ làm tốt và những gì họ làm kém.

Phân tích dữ liệu học máy và học sâu cho phép bạn sử dụng đồng thời nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu , vì vậy bạn thực sự có thể dự đoán kết quả.