数据运营|数据分析中，文本分析远比数值型分析重要！（上）
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
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。
如何进行数据处理中的文本数据分析
文本数据分析是现代数据处理中的一项重要技术。
在信息时代的浪潮下，大量的文本数据被生成和积累，如何高效地从这些数据中提取有价值的信息成为了一个迫切的问题。
本文将从数据预处理、文本清洗、特征提取、情感分析和主题建模等方面介绍如何进行数据处理中的文本数据分析。
1. 数据预处理数据预处理是文本数据分析的第一步，它主要包括数据收集、数据清洗和数据归整。
在文本数据收集过程中，需要确保数据的准确性和完整性，避免噪声和重复数据的干扰。
在数据清洗过程中，常见的操作包括去除HTML标签、清除特殊字符和停用词等。
数据归整则是将数据按照一定的分类标准进行整理，为后续的文本分析提供良好的基础。
2. 文本清洗文本清洗是文本数据处理中的一个核心环节。
在清洗过程中，需要去除无关信息、修正拼写错误和归一化文本表示等。
常见的文本清洗技术包括去除标点符号、数字和特殊字符，转换为小写字母等。
此外，为了提高模型的准确性和可解释性，还可以使用词干提取和词形还原等技术对文本进行进一步规范化处理。
3. 特征提取特征提取是文本数据分析的关键步骤，它负责将文本数据转化为可量化的特征表示。
常用的特征提取方法有词袋模型和TF-IDF。
词袋模型将文本表示为一个固定大小的向量，其中每个维度代表一个词，值表示该词在文本中的出现次数。
TF-IDF将词袋模型进一步优化，考虑了词在整个语料库中的频率和在某个文本中的重要性。
除了这两个基本方法，还可以结合Word2Vec和GloVe等词嵌入技术来提取文本的语义特征。
4. 情感分析情感分析是文本数据分析中的一个重要应用领域，它能识别文本中的情绪和观点。
情感分析可用于舆情监测、用户评论分析等场景。
常用的情感分析方法有基于词典的方法和基于机器学习的方法。
基于词典的方法主要通过构建情感词典，并根据文本中出现的情感词的数量和位置等特征来判断情感极性。
基于机器学习的方法则通过构建情感分类器来对文本进行情感分类，通常使用支持向量机或深度学习模型来实现。
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。
如何进行数据处理中的文本数据分析(三)
数据处理中的文本数据分析随着信息爆炸和大数据时代的到来，文本数据的分析对于企业和个人来说变得尤为重要。
通过对文本数据进行分析，我们可以从中挖掘出有价值的信息，从而做出更明智的决策。
本文将探讨如何进行数据处理中的文本数据分析。
一、数据预处理在进行文本数据分析之前，首先需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、去重、分词等步骤。
数据清洗指的是去除无效的字符、符号和噪声数据，确保数据的准确性和一致性。
去重是指去除重复的数据，以避免在分析过程中对数据造成误差。
分词是将文本数据按照一定的规则划分为词语的过程，为后续的分析和挖掘提供基础。
二、文本数据可视化文本数据可视化是将文本数据以图形的形式展示出来，使得数据更加直观和易懂。
常见的文本数据可视化方式有词云图、柱状图和折线图等。
词云图通过词频统计，将出现频率较高的词语进行可视化展示，从而快速了解文本数据的核心内容。
柱状图可以用于比较不同词语的频率和重要性，更好地理解文本数据的分布情况。
折线图可以反映文本数据的变化趋势，帮助我们找到数据的规律和趋势。
三、情感分析情感分析是通过文本数据挖掘用户的情绪和态度，以帮助企业了解用户的需求和偏好。
常用的情感分析方法包括情感词典法和机器学习法。
情感词典法是利用预先定义好的情感词典，统计文本中出现的正负情感词的频率，从而判断文本的情感倾向。
机器学习法是通过训练一定数量的情感标记样本，利用机器学习算法对新的文本数据进行分类和判断。
四、主题模型分析主题模型分析是对文本数据进行主题提取和关键词分析的方法。
主题模型可以识别文本中存在的潜在主题，从而找到文本数据的核心内容。
常见的主题模型算法有Latent Dirichlet Allocation (LDA)和Non-negative Matrix Factorization (NMF)等。
通过主题模型分析，我们可以了解文本数据中的关键词，发现文本数据的脉络和核心信息。
五、实体识别和命名实体识别实体识别和命名实体识别是对文本数据中实体和命名实体的识别和分类。
如何进行数据处理中的文本数据分析(六)
如何进行数据处理中的文本数据分析一、引言在当今数字化时代，数据处理已经成为各行各业中不可或缺的一部分。
而文本数据作为数据处理的一种重要形式，对于企业和个人来说具有非常大的价值和潜力。
因此，正确地进行文本数据分析对于数据处理的有效性和决策的准确性至关重要。
二、清洗与准备文本数据在进行文本数据分析之前，首先需要对文本数据进行清洗和准备。
这一步骤的目的是消除数据中的噪声和不相关信息，并确保数据的一致性和准确性。
可以通过以下方法来进行文本数据的清洗和准备。
1. 去除特殊字符和标点符号：删除文本数据中的特殊字符和标点符号，例如：@、#、！等，以保证文本的纯净性。
2. 处理缺失值：检查并填充缺失值，避免在后续分析中引入干扰和误差。
3. 去除停用词：停用词是在文本中频繁出现但没有实际含义的词语，如：的、是、了等。
去除停用词可以提高文本分析的准确性和效果。
4. 词干提取：词干提取是将不同形式的单词还原到它们的原始形式，以减少特征空间的维度，并帮助发现相似的词汇。
三、文本数据可视化在文本数据分析中，文本数据的可视化是一种非常有用的方法，可以使我们更直观地了解数据的分布和特征。
以下是一些常用的文本数据可视化方法。
1. 词频分析：通过统计每个单词在文本中出现的频率，可以了解到文本中最常使用的词汇。
可以使用词云图、条形图等方式来呈现。
2. 情感分析：情感分析是一种用于分析文本情感倾向的方法。
可以通过情感词典或机器学习算法将文本数据划分为正面、中性和负面情感，并进一步统计分析。
3. 主题建模：主题建模可以帮助发现文本数据中潜在的主题和话题。
通过使用主题模型算法，如Latent Dirichlet Allocation(LDA)，可以将文本数据聚类成多个主题，并进行可视化展示。
四、文本数据挖掘和预测文本数据挖掘是对文本数据进行深入分析和探索，以揭示其中存在的隐藏信息和模式。
以下是一些常用的文本数据挖掘和预测方法。
1. 文本分类：通过训练机器学习模型，将文本数据分为不同的类别。
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。
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大数据时代的到来，使得数据分析成为企业决策和发展的重要手段。
而其中，文本分析作为数据分析的一种重要方法，能够帮助大数据分析师深入挖掘文本数据的内涵和潜在价值。
那么，作为一名大数据分析师，我们应该如何进行文本分析呢？本文将从数据准备、文本预处理、特征提取、情感分析和主题模型构建等方面逐步阐述。
一、数据准备进行文本分析的第一步是数据准备。
我们需要收集和整理相关的文本数据，并进行格式规范化和清洗。
例如，对于网络评论数据，可以使用网络爬虫将评论数据爬取下来，并进行去重和去噪处理，确保数据的质量和准确性。
同时，需要注意保护用户隐私，遵守相关的法律法规。
二、文本预处理文本预处理是文本分析的关键步骤，它主要包括分词、停用词过滤、词性标注、命名实体识别等。
首先，需要将文本数据进行分词，将文本拆分成一个个词语或者短语。
然后，需要对分词结果进行停用词过滤，过滤掉对文本分析无帮助的常见词语，如“的”、“是”等。
接下来，可以对词语进行词性标注，帮助识别出动词、名词等不同类别的词语。
最后，可以使用命名实体识别的方法，识别出人名、地名、组织机构名等特定的实体信息。
三、特征提取特征提取是文本分析的核心工作，它能够从大量的文本数据中提取出有用的特征信息。
常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
词袋模型将文本表示为一个词语的集合，可以通过统计词语在文本中的出现次数来表示文本的特征。
TF-IDF则是一种评估词语在文本中重要性的方法，能够在考虑词频的同时，考虑到词语在整个语料库中的重要性。
而Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，能够将词语表示为向量，捕捉到词语的语义信息。
四、情感分析情感分析是文本分析的重要应用之一，它可以分析文本中所蕴含的情感倾向。
情感分析常用的方法包括基于词典的方法、基于机器学习的方法以及深度学习的方法等。
基于词典的方法通过构建情感词典，并对文本中的情感词语进行统计和匹配来进行情感分析。
数据分析中的文本分析方法介绍
数据分析中的文本分析方法介绍数据分析作为一种重要的决策支持工具，日益被企业和研究者广泛应用。
文本分析作为数据分析的一种重要技术，可以从大量的文本数据中提取出有用的信息，帮助企业和研究者更好地理解和利用数据。
本文将介绍数据分析中的文本分析方法，包括文本预处理、文本分类、情感分析和主题建模等。
一、文本预处理文本预处理是文本分析的第一步，其目的是将文本数据转换为结构化的数据，以便于后续的分析。
文本预处理的主要步骤包括：1. 去除噪声：通过去除文本数据中的无关信息和干扰信息，如标点符号、特殊字符、停用词等，以减少数据的维度和复杂性。
2. 分词：将文本数据分割为一个个的单词或词汇，以便于后续的统计和分析。
常用的分词方法有基于规则的分词和基于机器学习的分词。
3. 词干化和词形还原：将单词转化为其原始形式或词干形式，以便于后续的统一计算和分析。
词干化和词形还原可以提高文本分析的准确性和一致性。
二、文本分类文本分类是将文本数据按照一定的标准或类别进行分类的过程。
文本分类可以帮助我们理解文本数据的内容和主题，并为后续的分析和应用提供基础。
文本分类的主要方法包括：1. 朴素贝叶斯分类：基于贝叶斯定理的文本分类方法，通过计算每个类别的先验概率和条件概率，以确定文本数据的类别。
2. 支持向量机分类：基于支持向量机的文本分类方法，通过构建一个超平面，将不同类别的文本数据分隔开来，以达到最佳的分类效果。
3. 深度学习分类：基于深度学习的文本分类方法，使用神经网络的模型进行训练和预测，可以获得更好的分类性能和泛化能力。
三、情感分析情感分析是通过分析文本数据中的情感倾向和情感强度，来判断文本数据的情感状态。
情感分析可以帮助企业了解用户的态度和情感，以及产品和服务的口碑评价。
情感分析的主要方法包括：1. 基于情感词典的情感分析：通过构建情感词典和计算情感词与文本数据之间的匹配程度，来判断文本数据的情感倾向和情感强度。
2. 基于机器学习的情感分析：通过训练一个文本情感分类器，将文本数据分类为积极、消极或中性，以获取文本数据的情感信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
文本分析的目的在于从根本上把所有的非结构化数据整合从而化为结构化数据，从之前被认为难以量化的海量文本中抽取出大量有价值的、有意义的数据或信息。
所以，对文本数据进行分析，我们能得到哪些有价值的商业线索或洞察呢？3.基于大数据的文本分析的商业价值文本数据来源异常广泛且多样，很多时候需要搜索海量的网页。
当然，只有基于恒河沙数般体量的大数据文本分析，才有可能得出比较可靠、有说服力的商业insight。
所以，“文本分析”常常被冠以“大数据文本分析”的全名。
“文本分析”，或者“语义分析”通过分析海量的非结构性的文本（信息）数据，得出的不仅是关于“是什么”的描述性分析，更多的回答了“为什么”，即目标用户购买和使用产品的潜在动机/真实需求。
在商业实践中，基于大数据的文本分析被广泛应用于各行各业，利用认知技术获得全新的商业洞察，解决关键的知识性问题，这被IBM称为“认知商业”。
例如企业可以从客户关系数据、社交网络、新闻网站和购物网站评论等渠道获取文本数据，进而通过计算机进行自然语言处理，从而揭示出在任何非结构化文本信息中的“4W”要素，即人物（Who）、事件（What）、时间（When）、地点（Where）等，结合其中隐藏的“Why”进行关联分析，最终得到贯穿所有业务的全新层面的商业洞见。
大数据文本分析提取出的主要维度举例来说，某个APP的用户满意度一段时间内上升不少，可以从评论量中好评数量的增加以及服务评价几颗星来看出，但这只是描述性的分析，并不能知道为什么用户会给好评或差评，产品或服务的哪些方面会得到好评。
然而，借助大数据文本分析，我们通过提取出的“4W”要素获得对用户“Why”的理解：什么时候用户的评论较正面，什么时候较负面（When）用户所给的好评和差评分别集中在该APP的哪些方面（What）哪些人评论给差评，哪些人给好评，他们在用户中的言论影响力如何（Who）哪些地区的用户给好评/差评，这些地区的用户分别注重该APP的哪些方面（Where、What）简而言之，基于大数据的文本分析能够揭示出潜藏在文本信息当中的趋势和关联，为商业决策、行业趋势研究和热点内容追踪提供有力支持。
那接下来的问题是：我们要去哪里找这些非结构性的文本数据呢？4.这些有价值的海量文本数据“藏”在哪里？社会化媒体时代，用户在购买产品/服务前，使用中，或是使用之后，一般会在互联网上表达自己的对产品的疑虑或看法，通过互联网这个平台表达社情民意，体现自身的真实意愿和产品/服务的体验感受等。
一般来说，用户产生的有价值的“发声”主要集中在如下6个 “场所”：大数据文本信息的来源同时，在互联网的产品和运营工作中，我们需要重点瞄向社交媒体、电商平台及APP应用市场这3个用户“言论集结地”，从上面获取用户对于产品/服务的“发声”。
（1）社交媒体社交媒体发展日益瞩目，论坛、博客、微博、微信等社交网络接踵而至，它们在悄无声息中改变着我们的生活方式。
在交互性强、容易沉淀价值信息的网络论坛上，网民们可以获得各种信息服务，同时可以发布信息、进行讨论、聊天，用发帖回帖来表达对事件、产品、品牌和企业的看法。
在容易爆发热点话题的微博上，用户除了会主动发布的微博外，还会主动追踪热点事件、喜爱的兴趣频道和明星的微博，转发和评论这些微博。
在具有强关系属性的微信上，用户会对自己关注的公众号发布的内容进行评论和转发，以此来表达自己的观点和情绪……在这个社会化的媒体时代，用户成为企业最好的品牌推广大使。
如何从这些可观的社交媒体数据中分析出用户的潜在且准确的购物意愿及用户需求，将成为提高品牌价值和声誉，改善用户体验的新兴途径。
例如，新浪微博上粉丝过万的零售商，可以根据对某条转发量极大的微博进行传播分析，从中挖掘出粉丝的性别、地域、关注的微话题、星座及兴趣标签，为粉丝个性化的去推送优惠及新品信息。
由此可见，这些看似庞大且无规则的社交数据，往往包含着大量的用户基本信息和兴趣标签，它们是绘制用户画像的绝好素材。
（2）电子商务平台电子商务网站上的海量的用户言论数据隐含着巨大的信息，这些网站包括且不限于淘宝网、京东商城、亚马逊和大众点评网等主流购物、服务平台。
例如，亚马逊上的用户对某商品的评论，商家可以根据用户的评论和反馈，为用户提供定制性的服务，甚至可以预测用户的需求，从而达到更加准确的销售目的。
（3）其他第三方应用市场移动互联网时代诞生了的APP，这些APP除了“挂”在自家的官方网站以外，更多的是分布于第三方应用市场（如苹果商店、91助手、豌豆荚、小米应用市场、百度手机助手等），这时收集用户的大量吐槽对于改善APP的用户体验至关重要。
通过对用户大量评论的文本分析，我们可以第一时间了解到产品的哪些方面是用户喜欢的，哪些方面是用户比较嫌弃的，哪些是无关痛痒的“伪需求”，力求在短时间内改善产品的功能与设计。
综上所述，相关文本数据的来源多样，而且覆盖了非常广泛的话题。
任何和产品/服务相关的陈述和评论本质上都是有用的信息，因为这些陈述可以让产品/品牌所有者了解用户的最真实的想法。
5.大数据文本分析的一些应用场景以上说的是大数据文本分析的一些原理、数据来源及其商业价值，现在笔者就从以下5点来谈谈它的实际应用场景：（1）开放式作答处理大量问卷调研中的开放式问题的处理，这些开放式的问题以电子文档的形式进行存储，使计算机进行文本分析成为可能，可以在短时间内从数以万计的作答中提取出有价值的分析维度，获得对（潜在）用户的需求的洞察。
从近万份某3.15开放式问答题中提炼出的焦点话题（2）内容运营优化捕捉优秀作者的写作风格对于一些初入新媒体运营岗位的小伙伴来说，研究和模仿某些知名自媒体作者的写作风格很有必要，学习他们的写作手法和套路可以使我们的文案写作进步神速。
要想对这些优秀作者的行文风格进行深入研究，除了熟悉他们的行文脉络和篇章结构，更要熟稔其遣词造句上的套路（包括措辞特点、常用关键词和情感倾向等），在模仿中逐步形成自己的写作风格。
如下图，对咪蒙10几篇具有代表性的文章进行文本分析，从如下各种属性的关键词，再结合对咪蒙作品的一定了解，可以得出这样的结论：咪蒙的文章里经常进行宣泄负面情绪，把粉丝心中想说却不敢说的话酣畅淋漓的表达了出来，使万千粉丝感同身受，被其感染；另一方面，她身边的人常是被吐槽和分析的对象。
对咪蒙10几篇具有代表性文章进行文本分析新媒体热点采集、追踪及预测基于大数据的文本分析能快速获取全网具有趋势传播的关键词，可以实时监测传播趋势（包括全面研究阅读数、评论数、分享量、传播趋势），并且通过分析内容属性和成功原因，预测内容在未来的传播潜力。
能够娴熟使用大数据的媒体人在未来的媒体行业才有立足之地，就如热巢网CEO穆青所强调的：在未来的媒体竞争中，媒体人需要转型为“内容+技术”的复合型人才，一方面发挥自己在内容创作中基于人性的独立判断和分析，另一方面需要借助大数据分析技术提升文章的传播效果，进行科学的人工传播干预。
（3）口碑管理基于大数据的文本分析能快速准确的识别出企业/品牌/产品自身及竞争对手在互联网上的口碑变化，深度挖掘文本数据价值，在消费者洞察、产品研发、运营管理、市场营销、品牌战略方面，为管理决策提供科学依据。
某餐饮品牌的口碑管理（4）舆情监测及分析利用基于大数据的文本分析，我们可以清晰的知晓事件从始发到发酵期、发展期、高涨期、回落期和反馈期等阶段的演变过程，分析舆情的传播路径、传播节点、发展态势和受众反馈等情报。
对沪文化广播影视管理局的舆情监测（5）了解用户反馈通过基于大数据的文本分析，企业可以用正确的方式阅读用户散落在网络上的“声音”，企业可以直接读懂自己用户的想法，挖掘出用户对于产品/服务的情绪和态度。
比如，大数据文本分析可以回答如下问题：用户喜欢的是它产品的哪一方面？比起其他公司的产品来，客户是否更倾向他的产品？这些偏好会随着时间发展和变化吗？本文偏向于科普大数据文本分析的基本知识，下一篇将用一个生动的案例来说明，大数据文本分析是如何在互联网商业实践中体现其巨大商业价值的。
作者：苏格兰折耳喵，微信公众号：运营喵是怎样炼成的，个人微信：g188********），数据分析爱好者，擅长数据分析和可视化表达，喜欢研究各种跟数据相关的东东。
人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。