텍스트 마이닝은 텍스트 분석이라고도 합니다. 단순 분석을 위해 비정형 텍스트를 정형 데이터로 변환하는 절차입니다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리(NLP)를 적용하여 기계가 인간의 언어를 알고 자동으로 처리할 수 있도록 합니다.
표준 언어 텍스트에서 중요한 정보를 추출하는 절차로 정의됩니다. 문자 메시지, 기록, 이메일, 파일을 통해 생성할 수 있는 일부 데이터는 공통 언어 텍스트로 작성됩니다. 텍스트 마이닝은 일반적으로 이러한 데이터에서 유익한 통찰력이나 패턴을 끌어내는 데 사용됩니다.
다음과 같은 다양한 텍스트 마이닝 응용 프로그램이 있습니다 -
위험 관리 − 위험 관리는 조직의 일부 작업 또는 프로세스에 포함된 위험을 분석, 인식, 처리 및 모니터링하는 체계적이고 논리적인 프로세스입니다. 불충분한 위험 분석은 일반적으로 실망의 주요 원인입니다.
텍스트 마이닝 기술을 기반으로 한 위험 관리 소프트웨어의 채택이 위험을 줄이는 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있는 금융 조직에서 특히 그렇습니다. 수백만 개의 소스와 페타바이트 규모의 텍스트 파일을 관리하고 데이터를 연결하는 기능을 생성합니다. 적시에 적절한 기록에 접근할 수 있도록 지원합니다.
고객 관리 서비스 − 텍스트 마이닝 접근 방식, 특히 NLP는 고객 관리 영역에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업은 설문조사, 사용자 피드백, 사용자 호출 등 다양한 소스에서 텍스트 정보를 생성하여 완전한 고객 경험을 개선하기 위해 텍스트 분석 소프트웨어에 투자하고 있습니다. 텍스트 분석 목표는 회사의 응답 시간을 줄이고 고객의 불만 사항을 해결하는 데 도움이 됩니다. 신속하고 효과적으로 사용자에게 제공합니다.
소셜 미디어 분석 − 소셜 미디어 플랫폼의 구현을 분석하기 위해 독점적으로 설계된 여러 텍스트 마이닝 도구가 있습니다. 이것은 뉴스, 블로그, 이메일 등에서 온라인으로 생성된 텍스트를 추적하고 명확히 하는 것을 지원합니다.
텍스트 마이닝 도구는 소셜 미디어에서 이 브랜드의 여러 게시물, 좋아요 및 팔로워를 효율적으로 분석할 수 있으므로 이 브랜드 및 온라인 콘텐츠와 상호작용하는 사람들의 반응을 배울 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 − 기업과 비즈니스 회사는 비즈니스 인텔리전스의 주요 요소로 텍스트 마이닝 방법을 사용하기 시작했습니다. 사용자 행동 및 추세에 대한 중요한 통찰력을 지원하는 것 외에도 텍스트 마이닝 방법은 조직이 상대방의 자질과 약점을 해석하도록 지원하여 업계에서 경쟁 우위를 제공합니다.