Kako uporabljati Microsoft Excel za analizo razpoloženja

Microsoft Excel lahko uporabite za izvajanje osnovne analize sentimentov na besedilu. Rezultati vam bodo pokazali trende, skrite v podatkih.

Možnosti uporabe analize občutkov so neomejene: zgodovinar lahko uporabi analizo občutkov, da razume namen avtorja, ki piše več sto let v preteklosti. Prav tako lahko vodja trženja spremlja razvoj ugleda blagovne znamke skozi čas.

Metoda analize občutkov, o kateri razpravljamo v tem članku, bo uporabila strojno učenje za oceno vašega besedila in ga razvrstila kot izrazno Pozitivno, Negativno, oz Nevtralen čustva.

Potrebovali boste Microsoft Excel in dodatek za strojno učenje Azure.

Zakaj je analiza razpoloženja pomembna?

Za ljudi, ki izdelujejo izdelke, delajo v marketingu ali politiki ali izvajajo raziskave, je razumevanje čustvenega razpoloženja v zvezi z določeno temo poklicna potreba.

Analiza občutkov jim lahko pomaga. Čeprav ne bo v celoti nadomestila podatkov o uporabi, anket, intervjujev in namiznih raziskav, je analiza razpoloženja dobro orodje, ki vam je na voljo.

zakaj? V skoraj vsaki situaciji, ko imate veliko količino nestrukturiranih kvalitativnih podatkov, vam lahko analiza sentimenta hitro omogoči vpogled v njeno osnovno sporočilo.

Analiza občutkov najbolje deluje, če analiziramo veliko količino podatkov.

Izvajanje analize občutkov za najnovejše besedilno sporočilo vašega romantičnega zanimanja verjetno ne bo vrnilo informacij z dodano vrednostjo. Po drugi strani pa vam bo analiza na tisoče tvitov, ki vsebujejo določen hashtag, dala koristne rezultate.

Povezano: Trdni nasveti za izboljšanje ugleda na Twitterju

Drugi možni primeri uporabe vključujejo analizo ocen izdelkov, pregled anket strank in odkrivanje krize odnosov z javnostmi. Poleg tega vam bo redna analiza razpoloženja omogočila spremljanje, kako se odnos strank do vašega podjetja sčasoma spreminja.

Volumen vs. Sentiment

Analiza občutkov je bistveni del spremljanja družbenih medijev za vsako podjetje ali blagovno znamko, ki se zaveda svojega ugleda.

Morda boste na primer videli, da je vaše podjetje deležno velikega števila omemb na družbenih medijih. Toda samo omembe niso vse.

Včasih so omembe dobra stvar. Na primer, lahko pomenijo veliko pozitivnega javnega razpoloženja do vašega podjetja.

Včasih se morda soočate s krizo PR, ki uhaja izpod nadzora. Posledično je javno mnenje do vašega podjetja negativno.

Razločevanje razpoloženja v velikem obsegu omemb družbenih medijev lahko naredi vse razlike.

Uporaba programa Microsoft Excel za analizo razpoloženja

Nekatere platforme za spremljanje družbenih medijev vključujejo analizo razpoloženja kot del svoje ponudbe. Prav tako je mogoče izvesti analizo razpoloženja za besedilo z uporabo programskega jezika, kot je Python.

Vendar pa te možnosti zahtevajo znaten proračun, da si lahko privoščite platformo za spremljanje družbenih medijev ali veščine kodiranja.

Če ste kot večina ljudi in nimate nobenega od teh, je Microsoft Excel dobra možnost za izvajanje temeljne analize občutkov.

Čeprav nobeno od teh orodij ne daje popolnih rezultatov, vam lahko pomagajo razumeti splošni trend razpoloženja v besedilu.

Kako izvesti analizo razpoloženja v Microsoft Excelu

Sledite tem korakom, da preizkusite analizo razpoloženja z Excelom brez pisanja kode. Pod pokrovom sta Excel in dodatek Azure odvisna od algoritma za obdelavo naravnega jezika in splošnega slovarja s pozitivnimi in negativnimi besedami. Vsaki besedi v leksikonu je dodeljena pozitivna, nevtralna ali negativna vrednost.

1. Organizirajte podatke, ki jih želite analizirati, v Microsoft Excel Sheet.
2. Očistite podatke tako, da odstranjevanje praznih presledkov in nepotrebnih likov.
3. Naredite prvo celico v naboru podatkov tweet_text (hranite z malimi črkami).
4. Pojdi do Vstavi > Dodatki.
5. Naprej pojdite na Iskanje > Strojno učenje Azure.
6. Ko je dodatek Azure Machine Learning nameščen, se bo na desni strani zaslona pojavilo okno.
7. Videli boste dve možnosti: Titanic Survivor Napovedovalec in Analiza razpoloženja besedila.
8. Kliknite na Analiza razpoloženja besedila.
9. Pojdi do Napovedati > Vnos, nato dodajte obseg, kjer se nahajajo podatki, ki jih želite analizirati.
10. odidi Moji podatki imajo glave preverjeno.
11. Pojdi do Izhod in dodajte celico, kamor želite, da so rezultati analize.
12. Pritisnite Napovedati.

A Sentiment in Rezultat kajti besedilo v vsaki celici se bo zapolnilo; ustreznega besedila je več Negativno če je rezultat bližje nič. Morda boste raje spremenili Rezultati do a Odstotek. V tem primeru je bližje a Rezultat je za 100%, bolj pozitiven je. Nevtralen je katera koli Rezultat okoli 50%.

Glej spodnji primer iz Otok zakladov avtorja Robert Louis Stevenson.

Kako pridobiti vpogled iz analize razpoloženja

Po zagonu analize občutkov boste imeli celice s Pozitivno, Negativno, oz Nevtralen klasifikacije in njihove ustrezne številčne ocene.

Kako lahko rezultate spremenite v razumljive vpoglede? Tukaj je nekaj idej:

• Segmentirajte klasifikacije po ustvarjanje vrtilne tabele v Excelu.
• Lahko uporabiš Visio, ki je zdaj vključen v Microsoft 365 Business brez dodatnih stroškov, za vizualizacijo skupnega števila vsakega od njih Pozitivne, Negativne, oz Nevtralni. Vizualizacija podatkov vam lahko ponudi pogled iz ptičje perspektive.
• Če ste odgovorni za upravljanje ugleda v podjetju ali blagovni znamki, se boste morda želeli osredotočiti na pregledovanje vseh besedil, razvrščenih kot Negativno. Kaj naredi besedilo Negativno? Ali morate kaj posredovati, da rešite težavo?
• Enako vajo lahko naredite za besedila, razvrščena kot Pozitivno. Morda je v velikem številu pregledov izdelkov, ki bi jih radi delili, zakopana še posebej lepa izjava strank.
• Besedilo lahko tudi dodatno segmentirate, tako da vidite samo celice, ki omenjajo novo funkcijo izdelka. Ali je uporabnikov več Pozitivno, Negativno, oz Nevtralen o funkciji? Analiza občutkov vam lahko pomaga ugotoviti to in učinkoviteje zbirati povratne informacije.

Analiza občutkov lahko ljudi izvleče iz procesa odločanja. Včasih je to lahko dobro, ker je interpretacija besedila lahko zelo subjektivna.

Predstavljajte si na primer skupino ljudi, ki se poskuša odločiti, ali je 5000 ocen izdelkov več Pozitivno oz Negativno. Njihovi različni pogledi in pozornost do detajlov bodo zmanjšali verodostojnost celotnega rezultata. Če dovolite strojni bazi podatkov, da se odloči, bo zelo pripomoglo k doslednosti. Povezano: Najboljši nasveti in orodja za sprejemanje skupinskih odločitev pri delu

Uporaba programa Microsoft Excel za analizo razpoloženja

Če želite poskusiti izvajati analizo občutkov, vendar nimate veliko finančnih sredstev ali veščin kodiranja, je Microsoft Excel odličen kraj za začetek.

Analiza občutkov v Microsoft Excelu vam bo dala vpogled, ki ga lahko uporabite za razumevanje nestrukturiranih besedilnih podatkov. Lahko bi bil tudi idealen način, da se seznanite s koncepti strojnega učenja, preden se potopite v projekt na terenu.

11 projektnih idej za strojno učenje za začetnike

Te projektne ideje so odlične za tiste, ki imajo nekaj znanja programiranja in se želijo prebiti na področje strojnega učenja.

Preberite Naprej

O avtorju