在运营中,为什么文本分析远比数值型分析重要？一个实际案例,五
教案设计中的文本分析设计
教案设计中的文本分析设计教案设计是教师教学过程中的重要环节，它直接关系到教学的质量和效果。
而在教案设计中，文本分析设计是一项关键的工作。
通过对文本的深入分析，教师可以更好地理解和把握教学内容，有针对性地进行教学设计，从而提高学生的学习效果。
本文将从文本分析设计的重要性、分析方法和应用实例三个方面进行探讨。
首先，文本分析设计在教案设计中的重要性不可忽视。
文本是教学的基本材料，它包含了丰富的信息和知识。
通过对文本的深入分析，教师可以更全面地了解教学内容的内涵和外延，明确教学目标和要求。
同时，文本分析设计还可以帮助教师把握教学重点和难点，合理安排教学过程和方法，提高教学效果。
因此，文本分析设计是教案设计中不可或缺的一环。
其次，文本分析设计的方法多样。
在进行文本分析设计时，教师可以采用不同的方法和途径。
一种常用的方法是内容分析法。
教师可以通过仔细阅读文本，分析其内容和结构，把握教学要点和难点。
另一种方法是语言分析法。
教师可以从语言的角度出发，分析文本中的词汇、语法、语义等方面的特点，为教学设计提供依据。
此外，还可以运用逻辑分析法、语篇分析法等方法，根据不同的教学目标和要求选择合适的分析方法。
最后，我们来看一个应用实例，以更好地理解文本分析设计的具体操作。
假设教师要设计一节关于环境保护的课程，教学文本是一篇关于雾霾的新闻报道。
教师首先可以通过内容分析法，了解新闻报道中的主题和要点，明确教学目标。
然后，教师可以运用语言分析法，分析新闻报道中的相关词汇和表达方式，为教学设计提供参考。
例如，教师可以通过分析新闻报道中的污染源、危害和防治措施等词汇，设计相关的词汇练习和讨论活动。
此外，教师还可以运用逻辑分析法，分析新闻报道中的因果关系和逻辑结构，设计相关的思维导图和逻辑推理活动，提高学生的思维能力和分析能力。
综上所述，文本分析设计在教案设计中具有重要的地位和作用。
通过对文本的深入分析，教师可以更好地理解和把握教学内容，有针对性地进行教学设计，提高学生的学习效果。
数据运营|数据分析中，文本分析远比数值型分析重要！（上）
常用的数据分析方法/形式这些分析方法/形式有一个共同点：都是跟数字在打交道，说的专业一点，就是基于对结构性数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）的分析，比如姓名、性别、年龄这些信息，以Word、Excel等形式呈现的数据。
这种类别的数据比较好处理，只要简单的建立一个对应的表就可以了。
典型的结构性数据表格然而，数据分析仅仅只有这一种类型吗？答案当然是：NO！一个完整而清晰的数据分析过程，除了在范围上，要进行宏观和微观的分析外，还需要在分析的层次上有所递进和深入，以下是我们进行数据分析时常会考虑到7个维度，见下图：数据分析的7个维度（来源：《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》）在上图中，对数值型数据的分析能覆盖绝大部分的维度，但它更多的是描述事物的表层现象，主要是在事物的“量”上进行描述。
也就是说，对数值型数据的分析并不能回答其中最为重要的一个维度——“Why”，但在产品和运营的实际工作中，发掘出用户的喜好、购买/使用及流失的内在原因（也就是洞察用户的行为动机），对我们的工作至关重要，它会直接影响产品的功能设定和运营策略。
这时，对非结构性数据进行分析的需求呼之欲出。
据国际数据公司（IDC）的在2011年的调查显示，在今后十年里，非结构化数据将占所有产生的互联网数据的90%。
而作为一个尚未得到充分开发的“信息金矿”，非结构化数据分析可以揭示出，我们之前所认为的异常复杂、且难以捉摸的诸多商业驱动因素间的重要相关关系。
所以，我们有必要对非结构性数据引起高度重视！！！先等等，什么是非结构性数据呢？2.什么是文本分析？非结构性数据是与结构性数据相对的一个概念，它包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HT ML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
非结构性数据组成部分本文所提及的非结构性数据特指文本数据，这里包括且不限于社交网络（微博、微信、QQ和脉脉等）、客户反馈（客户抱怨邮件、社交媒体网站的帖子、开放式问卷调查、消费者点评）新闻媒体、销售人员的拜访记录等。
文本分析的优势与不足
文本分析的优势与不足
文本分析有系统性、客观性等优点。
简单的说文本分析是一种对文字、图形、视频、符号等记录保存下来的资料内容作为分析对象,属于定质分析。
换句话说,文本分析法是一种根据文本的实际情况进行解析的过程。
文本分析法和内容分析法同样都是通过对符号,图像等保存分析,分别属于定量分析与定质分析,虽然两者极为相似,但是在分析处理上还是有差别的,合理的将其结合,能够是分析更加全面,精准,得到更加科学的结论。
纯文本表达有点是可以逐条表达分析内容,有条不紊；缺点是不能给人直观的认识,需要进一步综合思考.文本图形化优点是形象直观,能够从整体上把握全局,缺点是条理不明确.
文本分析步骤包括:
读取数据
分词(中文必须有这一步，由于英文是空格间隔的语言，英文有时候不需要分词）
剔除符号和无意义的停止词
字母变小写，词干化
使用一定的编码方式构建文档词频矩阵。
文本分析与解析
文本分析与解析文本分析与解析是一种对文本进行深入剖析和解读的方法，通过对文本的结构、语言、语义等方面的分析，可以揭示其中的意义、信息和内涵。
本文将介绍文本分析与解析的基本概念、方法和应用，并探讨其在不同领域的应用案例。
一、文本分析与解析的基本概念和方法1. 文本分析的基本概念文本分析是指通过对文本的各种元素、结构和特征进行分析，从而深入理解和解读文本的方法。
这些元素可以包括词语、句子、段落、篇章等不同层次的语言单元，通过对这些语言单元的组织、语义关系、逻辑结构等进行分析，可以揭示文本的含义、表达方式和逻辑思维。
2. 文本解析的基本方法文本解析是一种通过对文本进行逐字、逐句甚至逐篇章的解读，揭示其中的深层意义和信息的方法。
常用的文本解析方法包括：（1）语义分析：通过研究词语的意义、上下文的语境以及语义关系，分析文本中的语言含义和信息。
（2）结构分析：通过研究文本的组织结构、段落关系和篇章结构，揭示其逻辑和语义的内在关系。
（3）对比分析：通过对多个文本的对比，比较其相似点和不同点，分析其共同特征和差异，从而揭示文本的更深层次的意义。
（4）语言学分析：通过从语言学的角度对文本进行分析，研究其词汇、语法、句法等方面的特点和规律。
二、文本分析与解析在不同领域的应用1. 文学领域：文本分析与解析在文学研究中有着广泛的应用。
通过对文本的分析和解析，可以揭示文学作品的独特风格、意义和艺术特点，帮助读者更好地理解和欣赏文学作品。
2. 新闻领域：在新闻报道和评论中，文本分析与解析可以帮助读者更好地理解新闻事件的背景、原因和影响，揭示新闻报道的立场、角度和目的。
3. 社会科学领域：社会科学研究中常常需要对大量的文本进行分析和解析，以获取社会现象和行为背后的规律和意义。
文本分析与解析可以帮助研究者从海量的文本数据中提取有意义的信息，为社会科学研究提供有力支持。
4. 商业领域：在市场研究和品牌分析中，文本分析与解析可以对消费者的评论、反馈和意见进行深入分析，了解他们的需求、喜好和行为，从而为企业决策提供有价值的信息。
文本分析重点范文
文本分析重点范文文本分析是一种对文本进行深入分析，并从中提取出有用信息和洞察的技术领域。
它可以应用在多个领域中，例如自然语言处理、机器学习、数据挖掘和商业智能等。
以下是文本分析中的几个重点方向。
1.语义分析：语义分析是文本分析的核心任务之一，它旨在理解文本的含义和语法结构。
其中一个关键问题是情感分析，即对文本中的情感进行分类和量化。
情感分析可以在社交媒体舆情分析、品牌声誉管理和市场调研等领域中得到广泛应用。
2.主题建模：主题建模是一种通过发现文本中隐藏的主题来对文本进行聚类和分类的技术。
主题建模在文本挖掘、信息检索和内容推荐等任务中具有重要作用。
主题建模方法包括潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）和主题模型（Topic Model）等。
3.实体识别：实体识别是从文本中抽取出具有特定意义的实体的过程。
实体可以是人名、地名、组织机构或其他具有特定标识的元素。
实体识别在信息抽取、知识图谱构建和智能问答等领域中扮演重要角色。
4.关系抽取：关系抽取是从文本中抽取出实体之间的关系的过程。
关系可以是人与人之间的关系、实体与实体之间的关系或其他类型的关系。
关系抽取在信息抽取、社交网络分析和自动问答系统等任务中具有重要应用。
5.文本分类：文本分类是将文本划分到预先定义的类别中的任务。
它可以用于垃圾邮件过滤、情感分类、新闻分类等。
文本分类方法包括基于规则的分类、基于特征的分类和基于深度学习的分类等。
6.文本聚类：文本聚类是将文本按照相似性进行聚类的任务。
它可以帮助用户发现文本集合中的潜在模式和主题，并支持信息检索和知识发现。
7.文本生成：文本生成是使用机器学习和自然语言处理技术自动生成文本的过程。
它可以应用在机器翻译、自动摘要、对话系统等任务中。
最近兴起的基于深度学习的生成模型，例如循环神经网络和生成对抗网络，已经在文本生成领域取得了显著进展。
值得注意的是，以上只是文本分析领域的一些主要任务和方法，每个任务都有自己的特点和应用场景。
大数据分析师如何进行数据分析的文本分析
大数据分析师如何进行数据分析的文本分析在当今信息爆炸的时代，大数据分析成为了一种重要的技术手段，帮助企业和组织从浩瀚的数据中提取有价值的信息。
而文本分析作为一种重要的数据分析方法，在这个过程中发挥着重要的作用。
本文将讨论大数据分析师如何运用文本分析进行数据分析的方法和技巧。
一、文本分析的概述文本分析是指将非结构化的文本数据转化为结构化数据，并通过分析和挖掘这些结构化数据来获取有用的信息。
文本分析可以分为三个主要的步骤：文本预处理、特征提取和模型构建。
在文本预处理阶段，分析师将文本数据进行清理、归一化和标准化，以便进一步的分析。
在特征提取阶段，分析师将从文本中提取出关键词、短语、主题等关键信息。
最后，在模型构建阶段，分析师将使用机器学习或者自然语言处理的技术来构建模型，对文本数据进行分类、情感分析等。
二、文本预处理文本预处理是文本分析中的关键步骤，它的目的是将文本数据转化为结构化数据。
首先，分析师需要对文本数据进行清洗，包括去除HTML标签、特殊字符、停用词等。
接下来，分析师可以使用分词工具将文本分割成一个个独立的词汇。
最后，分析师需要对分词后的结果进行去重和归一化处理，以便后续的特征提取和建模。
三、特征提取特征提取是文本分析中的关键步骤，它的目的是从文本中提取出具有重要意义的特征信息。
特征可以包括词频、逆文档频率、主题模型等。
其中，词频是指一个词在文本中出现的频率，逆文档频率是指一个词在整个文本集合中出现的频率。
通过计算词频和逆文档频率，可以得到TF-IDF值，从而衡量一个词对于某个文本的重要性。
除了词频和逆文档频率外，分析师还可以使用主题模型来提取文本中隐藏的主题信息，比如Latent Dirichlet Allocation (LDA)模型。
四、模型构建模型构建是文本分析的最后一步，它的目的是使用机器学习或者自然语言处理的技术对文本数据进行分类、情感分析等。
常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。
数据分析中的文本分析
数据分析中的文本分析数据分析作为一种重要的决策支持工具，在市场营销、金融、医疗、人力资源等领域中得到了广泛的应用。
随着社交媒体的兴起和大数据的爆发，越来越多的公司开始在数据分析中利用文本分析技术来获取更多有用的信息。
文本分析不仅能够让企业更好地了解消费者需求，还能够帮助企业进行舆情分析、情感分析、主题分析等，为企业决策提供更多的依据。
1.文本分析的应用场景1.1 舆情分析舆情分析是一种利用文本分析技术来监测和分析社会上某个话题或事件的舆情状态。
通过对收集到的大量社会媒体数据进行文本分析，可以帮企业更好地了解公众对企业的态度，从而及时调整自己的发展策略。
比如汽车企业可以通过收集社会媒体上关于汽车行业的相关信息，了解公众对于汽车行业的关注点、态度和需求，进一步优化自己的营销战略。
1.2 情感分析情感分析是一种文本分析技术，可用于对文本内容进行情感分类。
企业可以通过情感分析技术来监测和分析自己的品牌声誉、产品的口碑等。
通过了解公众对于企业的态度和情感倾向，企业可以及时采取措施处理负面舆情，改善自己的口碑和信誉，提升品牌识别度。
1.3 主题分析主题分析是文本分析技术的重要应用之一，可用于从庞大的文本数据中抽取出关键主题。
企业可以通过主题分析技术对大量客户反馈、社交媒体信息等数据进行分析，进一步了解消费者需求和偏好，帮助企业优化产品设计和服务，提高客户满意度。
2.文本分析的技术方法2.1 词频统计词频统计是文本分析技术的基础，它通过对文本中的词频进行统计，来确定文本的关键词及其重要性。
企业可以通过词频统计来了解公众对于某个话题或事件的关注点，从而进行进一步的分析和研究。
2.2 情感分析情感分析是一种文本分析技术，可以对文本内容进行情感分类。
它主要分为两种方法，基于词典的情感分析和基于机器学习的情感分析。
基于词典的情感分析是通过建立情感词典，将文本内容中的词汇与情感词典进行匹配，确定文本的情感极性。
基于机器学习的情感分析则是通过训练机器学习模型，让计算机自动学习和识别文本内容的情感极性。
文本分析与内容归纳
文本分析与内容归纳在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的文本，从新闻报道、学术论文到社交媒体的帖子、小说等等。
如何从这些纷繁复杂的文本中提取有用的信息，理解其核心内容，并进行有效的归纳总结，成为了一项至关重要的技能。
文本分析，简单来说，就是对文本的仔细研究和解读。
它不仅仅是阅读文字，更是要深入挖掘文字背后的含义、意图和情感。
这需要我们具备敏锐的观察力和良好的语言理解能力。
当我们面对一个文本时，首先要关注的是它的语言表达。
包括词汇的选择、语法的结构以及修辞手法的运用等。
例如，某些词汇可能带有特定的情感色彩，比如“欣喜若狂”传达出极度的快乐，“忧心忡忡”则表现出深深的担忧。
语法结构也能反映出作者的思维逻辑和重点所在。
长句可能用于详细的描述和解释，而短句则常常用来强调和突出关键信息。
文本的结构也是分析的重要方面。
一篇文章可能采用总分总、分总或者总分的结构。
了解结构有助于我们把握作者的论述思路和重点内容的分布。
比如，在总分总的结构中，开头的总述往往会提出核心观点，中间的分述则会提供具体的论据和例子来支持这个观点，最后的总结则会再次强调重点并可能给出一些结论或展望。
除了语言和结构，文本的背景和作者的意图也不能忽视。
同样的一句话，在不同的背景下可能有完全不同的含义。
比如，“今天天气真好”，在日常交流中可能只是简单的对天气的描述，但在一篇描写心情愉悦的文章中，可能就是借景抒情，表达作者愉快的心情。
了解作者的意图，需要我们考虑作者的身份、写作的目的以及文本所针对的受众。
内容归纳则是在文本分析的基础上，对文本的主要内容进行提炼和概括。
这要求我们能够筛选出关键信息，并将其以简洁、清晰的方式呈现出来。
在进行内容归纳时，我们要明确归纳的目的和重点。
是要概括文章的主要观点，还是总结事件的发展过程，或者是提取关键的数据和信息？根据不同的目的，我们选择关注的内容也会有所不同。
例如，如果是对一篇学术论文进行归纳，我们可能会重点关注研究的问题、方法、结果和结论。
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现在，笔者以亚马逊官网2014年9月份在其平台上发售的Kindle Voyage电子书阅读器珍藏限量为例，对其商品评论区的用户评论进行基于文本数据的“情绪分析”，看看我们能从中得到哪些有价值
的insight，以便优化我们的运营工作。
亚马逊官网上Kindle Voyage电子书阅读器的商品详情页
分析时间段：2014.12.01~2015.06.23
数据来源：亚马逊官网上Kindle Voyage电子书阅读器商品评论区
意见领袖总数（评价者）：1675人
原始评价：2720条
详细评价信息（包括对评价的“回应”，即评价的评价，如此循环）：4659条
亚马逊Kindle Voyage电子书阅读器珍藏限量版评论区
（二）
笔者将从以下5个方面，即用户聚焦点分析、用户反馈趋势分析、用户情绪分析、用户反馈分析，以及各地域用户评级分布及情绪分析，对Kindle Voyage亚马逊商品评论区的4659条用户留言/评论进行文本分析。
对Kindle Voyage用户评论进行文本分析的几大模块
1、用户典型意见分析
大数据文本分析中的“典型意见”是指，将用户的意见进行单据级别的语义聚合，将内涵相近但表述有差异的意见/看法聚合在一起，抽取出其中典型的用户反馈/意见，在短时间内迅速梳理出用户对于产品所关注的话题。
用户评论的典型意见分析
从上图可以看出，通过对这些用户留言的典型意见进行分析，再结合Kindle Voyage的商品详情描述，我们可以了解到用户对于Kindle Voyage的评价主要集中在以下7个方面：
捆绑销售策略（话题1）
限量发售策略（话题2）
屏幕显示效果（话题3）
原装配套皮套（话题4）
与其“同族兄弟”kindle Paper White的比较（话题5）
屏幕的亮度自动调节功能（话题6、话题7）
售后客服评价（话题8）
关于用户对这些话题的具体评价和情绪感受，我们需要做进一步的分析。
2、用户反馈趋势分析
用户反馈趋势分析曲线展现了文本数据量在时间上的分布情况，可以从宏观上掌握上述8个话题所对应评论（量）的发展走势，以便做好及时跟进，发掘出其中有价值的言论。
下图中，从下至上，依次是话题1到话题8的评论数量随时间变化的增减趋势。
其中，评论量的大小以图形面积的大小来呈现。
用户评论量随时间轴的变化趋势
可以看到，这些话题的发布数量的增减走势基本相同，且在2015-3-1达到评论高峰，2016-1-25达到小高峰，这两个时间点的前后数天的购买人数激增。
然而在2016-4-24这一天商品评论区的总体评论量骤然减少，对于这几个异常点，运营人员可以调出对于日期的销售记录、商品维护日志等资料找出原因，以便对症下药，做好后续的运营工作。
3、用户评价和情绪分析
这部分包含2个模块，即用户评价和情绪分析，二者存在一定的正相关关系，也就是说，用户评价较高，相应的情绪偏正面，反正亦然。
（1）用户评价分析
用户评论星级分布表
用户评价星级占比图
从上面2个图可知，超过63%的用户对于Kindle Voyage的产品性能是非常满意的，给出了5颗星的评价；次之的四颗星评价占到19.15%的比重，以上二者比重之和超过80%，可知Kindle Voyage总体的市场反馈非常不错。
（2）用户总体情绪倾向分析
用户的总体情感偏向
用户的情感度分布
上图是用户对于Kindle Voyage总体情感的仪表盘，是根据用户对于Kindle Voyage的文字评论进行情绪倾向分析得出的，能反映消费者对于Kindle Voyage总体态度是肯定还是否定。
该仪表盘分为3个大的方向，即负面情绪、中性情绪和正面情绪，其中暗含的用户态度就是对产品不满意、产品一般和产品很不错。
从上面2个图可以看出，购买者对于Kindle Voyage以中性评论为主，情感正面值为1.06，总体情感偏向于正面，说明大家对Kindle Voyage的真实看法与评价星级总体倾向是一致的，没有言不由衷。
4、个体用户情绪倾向分析
上面的是全体用户对于Kindle Voyage的总体情绪倾向，但在很多时候，我们想要知道哪些用户的“发声”在这些评论中更具代表性。
这就需要分析引擎在语义层面上对每个用户进行重要性排名，从中发掘出有“话语权重”较大的“意见领袖”。
更进一步，我们要对其中单个用户的情绪态度、评价和所关注的产品方面进行分析，这就涉及到以单个用户为主体的情绪倾向分析了。
以下2个图分别关注的是意见领袖（用户）情绪分析总览和单个意见领袖（用户）的详细情绪分析。
从中我们可以看到评论用户的名称、评论的数量、情绪是属性及相应的情绪数值。
用户（意见领袖）情绪分析总览
如果我们想对某个重要用户的情绪进行详细分析，我们可以点开这个用户的详细资料，进行深入的分析。
如下图所示：
单个意见领袖（用户）的详细情绪分析
从上图中我们可以了解到为什么该用户对Kindle Voyage持正面态度（正面情绪用红色显示）了—下面的正面关键词云显示出该用户对Kindle Voyage的手感、屏幕显示和做工质量很满意。
此外，在“焦点概览”里，我们可以了解到类似的评论有8条，在哪个时间节点达到峰值。
在进行上述分析后，我们还需要进一步读懂评论区的全体用户对Kindle Voyage的反馈，知道用户喜欢它的哪些方面，对哪些方面还不是太满意，以及这些（不）满意的方面的程度如何，这是“情绪分析”中的重中之重。
所以，我们需要进行下一步分析——用户反馈分析。
5、用户反馈分析
这部分的原理是，从众多用户评论中提取出跟产品属性相关且有代表性的关键词，并进行相似文本聚类，然后给出相应权重，最后匹配相应的情绪属性和情绪值。
最终的结果使得运营者拥有了用户视角，知晓产品有哪些地方表现尚可，哪些地方反映平平，而哪些地方是需要进行改进和完善的。
下图是用户对于Kindle Voyage使用后的评论中提取并聚类的关键词云，其中文字大小代表该词的权重（重要程度和词频），字体颜色表明该词的情绪偏向（红色是正面评价，灰色是中性评价，蓝色是负面评价）。
用户的对于Kindle Voyage评论的主要关注点
根据关键词及其重要程度排名，笔者找到了用户满意的几个方面：
屏幕显示效果良好，这一点用户很是认可，“显示效果”、“分辨率高”、“看着舒服”、“字迹清晰”等关键词显示较大，此类评价的用户居多；字体为红色，表明用户反映的情感正面积极。
产品（及周边）质量不错，体现在“做工精细”、“续航能力”、“原装皮套”、“值得拥有”、“Ipad Mini(那样的做工)”、“实体翻页键（不错）”、“一分钱一分货”等关键词上。
“限量珍藏版“这个概念牌打得好，用户也愿意为此买单，这主要体现在“限量珍藏版”这个词频较高且为红色的关键字上。
另一方面，运营方也要及时了解用户的负向反馈，针对性地改进服务质量。
还好，在这里只出现了“压敏按键”这些负面词汇，点开“压敏按键”一词，看到用户的详细吐槽……“压敏按键在按下的时候出现下陷情形……”虽然这样的反馈不多，但仍要引起高度警惕，具体排查是产品本身的设计问题，还是极个别的产品质量问题，并将此反馈传递给相关负责部门。
6、地域评分和情绪分析
将用户的反馈数据和评分同步到地图上，通过形成的数据地图可以直观的看到各地对于Kindle Voyage的评价和情绪度，从而对整体的用户反馈情况进行监控，重点“关照”其中的用户差评“重
灾区”。
此处选取的是Kindle Voyage在江苏省各市的用户反馈数据，反映出该地区Kindle Voyage用户对于产品的评价及情绪倾向性。
其中，数值代表评分高低，颜色反映情绪值，绿色代表良好，蓝色是一般，红色代表处于警报状态，需要重点关注，排查问题发生的具体原因。