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大數(shù)據(jù)時(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析-文本分析
2016-08-04
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析-文本分析

全球多達(dá)80%的大數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，如博客、微博、微信、設(shè)備日志、與客服代表的會(huì)話等都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，人類的自然語(yǔ)言非常復(fù)雜，一句話可能包含多種因素：語(yǔ)氣、語(yǔ)調(diào)、隱喻、反語(yǔ)等，簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析模型無(wú)法應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜多樣的變化。

文本分析技術(shù)的發(fā)展方向：
1.智能化理解：確定一段文字是關(guān)于什么信息的，然后進(jìn)行匪類和量化，再進(jìn)一步分析。這有助于發(fā)掘客戶的特點(diǎn)，并將其轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的數(shù)字輸出到預(yù)測(cè)模型。
2.處理復(fù)雜文本：非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的文本源，如XML文件、Excel電子表格或博客文章。他們內(nèi)容龐雜、議題廣泛，有必要整合兩種或更多數(shù)據(jù)源在一起，進(jìn)行統(tǒng)一分析，以獲得深刻的見(jiàn)解。
3.簡(jiǎn)化管理：分析文本復(fù)雜繁瑣，但輸出的結(jié)果往往需要通俗易懂。對(duì)監(jiān)管者來(lái)說(shuō)，文本分析可以總動(dòng)審計(jì)跟蹤、定期檢驗(yàn)、提交規(guī)格報(bào)告。
文本分析技術(shù)：
1.術(shù)語(yǔ)文檔矩陣（A Term Document Matrix）：是一個(gè)需要進(jìn)一步分析的結(jié)果集。例如，購(gòu)買(mǎi)了產(chǎn)品的客戶A的購(gòu)買(mǎi)頻率如何，與未購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品客戶B有何區(qū)別。我們需要對(duì)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行排序，以便基于它們的信號(hào)強(qiáng)度建模。這些術(shù)語(yǔ)的存在和頻率可以用數(shù)字顯示在建模數(shù)據(jù)集，并直接并入最佳預(yù)測(cè)模型。這種“語(yǔ)義評(píng)分卡”是傳統(tǒng)評(píng)分卡輔以非結(jié)構(gòu)化信息（按屬性將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并分配權(quán)重）。可進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)運(yùn)算，以確定哪些屬于信號(hào)最強(qiáng)、哪些特定術(shù)語(yǔ)應(yīng)進(jìn)行組合以從原文中識(shí)別出較大的概念。
2.命名實(shí)體識(shí)別（Named Entity Extraction, NEE）：基于自然語(yǔ)言處理，借鑒了計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科，可以確定哪些部分可能代表如人、地點(diǎn)、組織、職稱、產(chǎn)品、貨幣金額、百分比、日期和事件等實(shí)體。NEE算法為每個(gè)標(biāo)識(shí)的實(shí)體生成一個(gè)分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)表明識(shí)別正確的概率。我們可以視情況設(shè)定一個(gè)閾值，來(lái)達(dá)到我們的目的。
3.文檔主題生成模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）：主要用于監(jiān)測(cè)客戶行為變化，它可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的相似性以便進(jìn)行分類和分組。LDA使用統(tǒng)計(jì)算法從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取主題、概念和其他含義，它不理解語(yǔ)法或者人類語(yǔ)言，而只是尋找模式。任何數(shù)量、類型非結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化源數(shù)據(jù)都可以應(yīng)用LDA監(jiān)測(cè)模式來(lái)進(jìn)行分析。
這種技術(shù)通常用于營(yíng)銷分析，針對(duì)提供存款、取款和購(gòu)買(mǎi)行為的客戶提取原型。如：銀行可借助分析發(fā)現(xiàn)一些消費(fèi)者雖然時(shí)常出差，但是忠誠(chéng)度很高，這些客戶往往會(huì)與客服代表溝通由于出差而錯(cuò)過(guò)還款的事由，并避免滯納金。這樣的分析可以幫助銀行了解如何重視客戶、降低客戶流失率、提高客戶忠誠(chéng)度。再如：LDA分析還可以快速、方便地應(yīng)用和更新消費(fèi)者相關(guān)信息，可以判斷消費(fèi)者的最新行為是否與他們的歷史行為一致，如果消費(fèi)者有不同尋常的事情發(fā)生，或者行為與他們現(xiàn)有的文件不一致，系統(tǒng)可以發(fā)出警示。（根據(jù)消費(fèi)行為的變化來(lái)優(yōu)化推薦系統(tǒng)）。
4.文本情感分析。


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