这种分类可以分为两种主要类型： 情感分析：情感分析涉及从文本中提取感受和情绪。它有助于确定客户反馈是积极的、中立的还是其他方面。它很重要，因为它有助于理解文本中的情绪基调，并为客户意见提供有价值的见解。主题：主题侧重于确定文本的主要“主题”。它有助于识别文本的中心主题或主题。
这很重要，因为通过查明主题，可以更构化文本。这两种分类技术在 卡塔尔数据 实现对非结构化文本的直接分析、为数据带来清晰度和有价值的见解方面发挥着至关重要的作用。 5. 数据分段 了解数据分段可能有点复杂。该过程采用数据对象（例如客户或产品），并根据特定的兴趣变量（例如年龄或利润率）将其分组。
完成此细分后，您可以更详细地描述实体并将相似的实体分组在一起。以下是客户细分的一些常见示例： 人口统计细分：基于性别、年龄、职业等人口统计数据。 地理细分：基于居住的国家/地区、州或城市。技术细分：基于首选技术，包括软件偏好，例如 Apple 与 Android 等。 心理细分：基于个人态度、价值观、兴趣或个性特征。