Duygu Analizi için Microsoft Excel Nasıl Kullanılır

Metin üzerinde temel Duygu Analizi yapmak için Microsoft Excel'i kullanabilirsiniz. Sonuçlar, verilerin içinde gizlenmiş eğilimleri size gösterecektir.

Duygu Analizinin potansiyel kullanımları sınırsızdır: Bir tarihçi, yüzlerce yıl önce yazan bir yazarın amacını anlamak için duygu analizini kullanabilir. Aynı şekilde, bir pazarlama yöneticisi marka itibarının zaman içindeki gelişimini izleyebilir.

Bu makalede tartışılan Duygu Analizi yöntemi, metninizi puanlamak ve ifade edici olarak sınıflandırmak için makine öğrenimini kullanır. Pozitif, Olumsuz, veya Doğal duygular.

Microsoft Excel'e ve Azure Machine Learning Eklentisine ihtiyacınız olacak.

Duygu Analizi Neden Önemlidir?

Ürün üreten, pazarlama veya politika alanında çalışan ya da araştırma yürüten kişiler için belirli bir konuyla ilgili duygusal duyguyu anlamak profesyonel bir gerekliliktir.

Duygu Analizi onlara yardımcı olabilir. Kullanım verilerinin, anketlerin, röportajların ve masaüstü araştırmalarının tamamen yerini almayacak olsa da Sentiment Analysis, emrinizde olması gereken sağlam bir araçtır.

Niye ya? Büyük miktarda yapılandırılmamış nitel veriye sahip olduğunuz hemen hemen her durumda, duygu analizi, altında yatan mesaj hakkında size hızlı bir şekilde fikir verebilir.

Duygu analizi, büyük miktarda veri analiz edildiğinde en iyi sonucu verir.

Romantik ilginizden gelen en son metin mesajı üzerinde Duygu Analizi yapmak, herhangi bir katma değerli bilgi döndürmesi olası değildir. Öte yandan, belirli bir hashtag içeren binlerce Tweeti analiz etmek size faydalı sonuçlar verecektir.

İlişkili: Twitter İtibarınızı Geliştirmek için Sağlam İpuçları

Diğer olası kullanım örnekleri arasında ürün incelemelerinin analiz edilmesi, müşteri anketlerinin gözden geçirilmesi ve bir halkla ilişkiler krizinin ortaya çıkarılması yer alır. Ek olarak, düzenli duygu analizi, şirketinize yönelik müşteri tutumlarının zaman içinde nasıl değiştiğini izlemenize olanak tanır.

Hacim vs. Duygusallık

Duygu Analizi, itibarlarının bilincinde olan herhangi bir şirket veya marka için sosyal medya izlemenin önemli bir parçasıdır.

Örneğin, şirketinizin sosyal medyada çok sayıda söz aldığını görebilirsiniz. Ancak tek başına sözler her şey değildir.

Bazen bahsetmek iyi bir şeydir. Örneğin, şirketinize karşı büyük miktarda olumlu kamu hissiyatı anlamına gelebilirler.

Diğer zamanlarda, kontrolden çıkan bir halkla ilişkiler kriziyle karşı karşıya olabilirsiniz. Sonuç olarak, şirketinize yönelik kamuoyu algısı olumsuzdur.

Duyguları yüksek miktarda sosyal medyadan bahsetmek, tüm farkı yaratabilir.

Duygu Analizi için Microsoft Excel'i Kullanma

Bazı sosyal medya izleme platformları, tekliflerinin bir parçası olarak duygu analizini içerir. Python gibi bir programlama dili kullanarak metin üzerinde duygu analizi yapmak da mümkündür.

Ancak, bu seçenekler ya bir sosyal medya izleme platformu ya da kodlama becerileri için önemli bir bütçe gerektirir.

Çoğu insan gibiyseniz ve bunlardan hiçbirine sahip değilseniz, Microsoft Excel temel Duygu Analizi yapmak için iyi bir seçenektir.

Bu araçların hiçbiri mükemmel sonuçlar vermese de, metinde yer alan duygunun genel eğilimini anlamanıza yardımcı olabilirler.

Microsoft Excel'de Duygu Analizi Nasıl Gerçekleştirilir

Excel ile kod yazmadan bir duygu analizini denemek için bu adımları izleyin. Başlık altında, Excel ve Azure eklentisi, bir doğal dil işleme algoritmasına ve pozitif ve negatif sözcüklerden oluşan genel bir sözlüğe bağlıdır. Sözlükteki her kelimeye pozitif, nötr veya negatif bir değer atanır.

1. Analiz etmek istediğiniz verileri bir Microsoft Excel Sayfasında düzenleyin.
2. Verileri şu şekilde temizleyin: boşlukları kaldırma ve gereksiz karakterler.
3. Veri kümenizdeki ilk hücreyi yapın tweet_text (küçük harfle saklayın).
4. git Ekle > Eklentiler.
5. Sonraki Arama > Azure Machine Learning.
6. Azure Machine Learning eklentisi yüklendikten sonra, ekranınızın sağ tarafında bir kutu açılır.
7. İki seçenek göreceksiniz: Titanik Kurtulan Tahmincisi ve Metin Duygu Analizi.
8. Tıklamak Metin Duygu Analizi.
9. git Tahmin etmek > Giriş, ardından analiz etmek istediğiniz verilerin bulunduğu aralığı ekleyin.
10. Çıkmak Verilerimin başlıkları var kontrol.
11. git Çıktı ve analiz sonuçlarının gitmesini istediğiniz hücreyi ekleyin.
12. basmak Tahmin etmek.

A Duygusallık ve Puan her hücredeki metin doldurulacağı için; ilgili metin daha Olumsuz puan sıfıra yakınsa. değiştirmeyi tercih edebilirsiniz. Skorlar bir Yüzde. Bu durumda, daha yakın bir Puan için 100%, daha olumlu. Doğal herhangi biri Puan yaklaşık %50.

Aşağıdaki örneğe bakın Hazine Adası Robert Louis Stevenson tarafından.

Duyarlılık Analizinden İçgörü Nasıl Elde Edilir

Duyarlılık Analizini çalıştırdıktan sonra, aşağıdakilere sahip hücrelere sahip olacaksınız: Pozitif, Olumsuz, veya Doğal sınıflandırmalar ve bunlara karşılık gelen sayısal puanlar.

Sonuçları anlaşılır içgörülere nasıl dönüştürebilirsiniz? İşte birkaç fikir:

• Sınıflandırmaları şuna göre bölümlere ayırın: Excel'de bir Pivot Tablo oluşturma.
• Kullanabilirsiniz Artık hiçbir ek ücret ödemeden Microsoft 365 İş'e dahil olan Visio, her birinin toplam sayısını görselleştirmek için pozitif, olumsuzlar, veya nötrler. Veri görselleştirme size bir kuş bakışı sağlayabilir.
• Bir şirkette veya markada itibar yönetiminden sorumluysanız, şu şekilde sınıflandırılan tüm metinleri taramaya odaklanmak isteyebilirsiniz. Olumsuz. metin ne yapar Olumsuz? Sorunu çözmek için iletmeniz gereken bir şey var mı?
• Aynı alıştırmayı şu şekilde sınıflandırılan metinler için de yapabilirsiniz: Pozitif. Belki de paylaşmak istediğiniz çok sayıda ürün incelemesinde gömülü özellikle güzel bir müşteri referansı vardır.
• Ayrıca metni daha da bölümlere ayırabilirsiniz, böylece yalnızca yeni bir ürün özelliğinden bahseden hücreleri görürsünüz. kullanıcılar daha mı Pozitif, Olumsuz, veya Doğal özellik hakkında? Duygu Analizi bunu belirlemenize ve daha verimli bir şekilde geri bildirim toplamanıza yardımcı olabilir.

Duygu Analizi, insanları karar verme sürecinin dışına çıkarabilir. Bazen bu iyi olabilir çünkü metin yorumlaması oldukça öznel olabilir.

Örneğin, 5.000 ürün incelemesinin daha fazla olup olmadığına karar vermeye çalışan bir grup insan düşünün. Pozitif veya Olumsuz. Farklı bakış açıları ve ayrıntılara gösterilen özen, genel sonucun güvenilirliğini azaltacaktır. Bir makinenin veritabanının karar vermesine izin vermek, tutarlılığa büyük ölçüde yardımcı olacaktır. İlişkili: İş Yerinde Grup Kararları Vermek İçin En İyi İpuçları ve Araçlar

Duygu Analizi için Microsoft Excel Kullanımı

Duyarlılık Analizi yapmayı denemek istiyor ancak çok fazla finansal kaynağa veya kodlama becerisine sahip değilseniz, Microsoft Excel başlamak için mükemmel bir yerdir.

Microsoft Excel'deki Duygu Analizi, yapılandırılmamış metin verilerini anlamak için kullanabileceğiniz içgörüler sağlayacaktır. Ayrıca, sahada bir projeye dalmadan önce makine öğrenimi kavramlarına aşina olmak için ideal bir yol olabilir.

Yeni Başlayanlar için 11 Makine Öğrenimi Proje Fikri

Bu proje fikirleri, biraz programlama bilgisine sahip olanlar ve makine öğrenimi alanına girmek isteyenler için mükemmel.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında