Text Mining: 6 consejos para entenderlo y aplicarlo

Las fuentes de datos se han multiplicado a lo largo de los años, especialmente en Internet desde la entrada en la era del Big Data. La minería de textos o de datos es un conjunto de técnicas para estructurar los datos textuales a fin de extraer la información correspondiente.

La minería de textos existe desde hace muchos años.

Aplicados desde hace tiempo en documentos en bruto, sus métodos están demostrando ser muy útiles para gestionar las numerosas opiniones de los clientes.

¿Cómo funciona la minería de textos?

¿Cómo implementarlo?

Aquí hay 6 claves para aprender y aplicarlo.

1. Comprender los principios de la minería de textos

El Text Mining es un conjunto de procesos para procesar la información en bruto.

Estos toman muchos formatos diferentes. Entre ellos, hay..:

  • Archivos administrativos (tipo Word),
  • Correos electrónicos,
  • Los documentos de presentación,
  • Comentarios sobre las redes sociales,
  • Comentarios en los blogs,
  • Las encuestas,
  • Investigaciones,
  • Comentarios de los clientes (por ejemplo Google My Business)

Esta lista no es completa pero da una idea más precisa de la base sobre la que se puede aplicar la minería de textos.

En efecto, gracias a los métodos, se realizan análisis para clasificar y sintetizar la información contenida y así explotarla!

2. Aplicación de la minería de textos en las redes sociales

Si hay un medio en el que la minería de textos es útil, es en las redes sociales.

Además, las empresas han tenido que aprender a tener en cuenta la opinión de los clientes y hacer todo lo posible para seducir a su público.

Gracias a Facebook Analytics, es posible crear una Persona.

Como recordatorio, una Persona es un perfil ficticio de un grupo objetivo.

Dependiendo de los productos y servicios ofrecidos, un Persona puede ser el dueño de un gato demasiado gordo que quiere vender croquetas light o una mujer de más de 50 años con caida de cabello que quiere vender reparadores capilares.

El perfil se crea sobre la base de información como la edad, el sexo, el lugar de residencia y la composición familiar.

Con Facebook Analytics y Text Mining es posible comprender mejor el comportamiento de los usuarios, sus expectativas y necesidades.

Con estos datos, las marcas y empresas pueden adaptar su estrategia de comunicación.

La minería de textos también es muy útil para identificar la percepción de los consumidores.

¿Sabías esto?

El uso de la minería de textos es esencial para identificar las consultas de los usuarios y, por lo tanto, los puntos que deben ser atendidos.

Por lo tanto, es necesario poder identificar estas preguntas, pero también responderlas variando el mensaje o aportando información adicional.

3. Tener en cuenta los comentarios de los clientes

Los mensajes de los clientes son datos que deben ser analizados.

Si no lo haces, te arriesgas a perder parte de tu público o peor aún, clientes.

Estas opiniones todavía se ignoran con mucha frecuencia hoy en día.

Sin embargo, gracias a las opiniones de los clientes, sabrás cuáles son tus fortalezas y debilidades.

El Text Mining puede ayudarte a recopilar opiniones en las redes sociales, por supuesto, pero también en tu sitio web o blog, o en sitios web específicos.

Por ejemplo, los hosteleros pueden recoger las opiniones de los clientes a través de Booking o Tripadvisor.

Incluso ahora es posible dejar una reseña de Google.

4. Generar nuevos comentarios de los clientes

Si acabas de lanzar un producto, o si estás desesperadamente falto de información sobre los productos y servicios que ofreces, es posible generar comentarios y luego usar Text Mining para evaluarlos.

Para hacer esto, puedes:

  • Pregunta a tus clientes directamente después de una compra. Puede facilitarles un enlace donde puedan dejar sus comentarios o un cuestionario de satisfacción.
  • También puedes comunicar tu presencia en las redes sociales y monitorear el tráfico y los comentarios. Ten en cuenta todos los factores como las palabras clave o los hashtags.

5. Tratamiento de la información por medio de la minería de textos

El interés del Text Mining es evidentemente el de procesar la información.

El proceso se lleva a cabo en varias etapas.

  • Recopilación de los datos
  • El procesamiento de estos datos
  • Clasificar la diferente información
  • Analizar la información más importante
  • Realizar un análisis

Una vez que se han llevado a cabo todos estos pasos, es necesario, por supuesto, hacer las correcciones necesarias, pero también hacer un seguimiento de la información recopilada después de estos cambios.

6. Minería de textos: un complemento indispensable

Hay muchas herramientas online como Google Analytics o Facebook Analytics.

Naturalmente, deben ser aprovechados.

La minería de textos es un complemento muy interesante para procesar información online pero también offline.

Así que piensa en sacar provecho de todas las herramientas.

No dudes en sacar provecho de las opiniones de tus clientes y de los comentarios de tu contenido.

Pasos en la minería de textos

Para comprender la estructura y el significado de un texto, el software de minería de textos realiza las siguientes operaciones en el corpus analizado:

  • Tokenización: división del texto en grupos de palabras que pertenecen a la misma unidad gramatical,
  • Marcado de frases: antes de proceder al análisis gramatical de la ficha, se identifican las frases conjuntivas y prepositivas,
  • Entidades nombradas: El reconocimiento de entidades nombradas permite etiquetar caracteres, lugares y organismos en el corpus,
  • Evaluación de los valores numéricos: utilizando números, el algoritmo detecta fechas y cantidades,
  • Conjunto de frases: creación de un nexo para destacar las frases nominales y otras expresiones del idioma francés,
  • Análisis estadístico: visualización de la estructura de los datos en función del significado y la frecuencia de las palabras del texto proporcionado.

La extracción de entidades utiliza bases de datos y un conjunto de herramientas de análisis patentadas.

Hasta la fecha, el sistema se basa en redes neuronales (análisis predictivo) para mejorar el aprendizaje automático y mejorar la minería de textos.

¿Cuál es la diferencia entre los datos estructurados y no estructurados?

Dado el gran número de empresas que se dedican a la coleccióny el análisis de datos, es importante examinar más detenidamente las formas en que se pueden introducir los datos.

Después de todo, los datos son el motor que impulsa la mayoría de los negocios.

Incluso las industrias que normalmente no están relacionadas con tecnologías avanzadas utilizan enormes cantidades de datos para ganar ventaja competitiva, reducir los costes y optimizar la efectividad.

La era de los grandes datos ha llegado y más empresas que nunca están buscando usarlos.

Por eso es hora de desglosar los datos por tipo.

Los datos pueden dividirse en dos categorías: estructurados y no estructurados.

Comprender las diferencias entre ambos es clave para sacar el máximo provecho de ambos, especialmente cuando se trata de aprovechar los datos de la web.

¿Qué son los datos estructurados?

La mayoría de la gente está familiarizada con el trabajo con datos estructurados.

Los datos estructurados, como el propio término implica, son datos bien organizados y con un cuidadoso formato.

Es el tipo de datos que se pueden poner en tablas y hojas de cálculo.

Puede que no sea el tipo de datos más fácil de acceder para un humano, pero comparado con los datos no estructurados, es sin duda el más fácil de los dos tipos de datos a consumir.

Los ordenadores, por otro lado, pueden buscarlos fácilmente.

Los datos estructurados también suelen denominarse datos cuantitativos.

Son hechos objetivos que pueden buscarse en una base de datos relacional o en un banco de datos.

Los datos del cliente, por ejemplo, incluyen información como el nombre del cliente y las transacciones.

La búsqueda de estos términos sería fácil para un programa de ordenador cuando se utiliza un lenguaje de consulta estructurado o SQL.

Otros ejemplos de datos estructurados son los números de tarjetas de crédito, las fechas, los importes financieros, los números de teléfono, las direcciones, los nombres de productos, etc.

Todos estos son puntos de datos que no están abiertos a la interpretación, lo que facilita la recogida y análisis de las aplicaciones de Big Data.

Text Mining: 6 consejos para entenderlo y aplicarlo

¿Qué son los datos no estructurados?

Como sugiere el término, los datos no estructurados no se organizan ni formatean tan fácilmente.

La recopilación, el procesamiento y el análisis de datos no estructurados es un reto importante.

Esto ha creado algunos problemas, ya que los datos no estructurados constituyen la gran mayoría de los datos disponibles en la Web, y están creciendo cada año.

Con más y más información disponible en la Web, gran parte de ella desestructurada, encontrar formas de utilizarla se ha convertido en una estrategia vital para muchas empresas.

Las herramientas y métodos más tradicionales de análisis de datos no son suficientes para hacer el trabajo.

Los datos no estructurados también pueden ser llamados datos cualitativos, que básicamente cubren todo lo que los datos estructurados no cubren.

No se ajusta a ningún modelo predefinido, por lo que se almacena en bases de datos no relacionales y se consulta utilizando NoSQL.

Los datos no estructurados también son muy diversos, por lo que los ejemplos pueden constituir una larga lista.

Algunos de los ejemplos más comunes de datos no estructurados incluyen informes, archivos de audio, imágenes, archivos de vídeo, archivos de texto, comentarios y opiniones en redes sociales, correo electrónico, etc.

A partir de estos ejemplos, está claro que el análisis puede ser más complejo, especialmente para los programas informáticos.

Datos estructurados vs. no estructurados: conocer la diferencia

A partir de las explicaciones anteriores, las diferencias entre los datos estructurados y los no estructurados deberían quedar claras.

Los datos estructurados son fáciles de recopilar, analizar y almacenar, mientras que los datos no estructurados no están organizados y requieren más trabajo para ser explorados adecuadamente.

Los datos no estructurados también abarcan mucho más terreno que la variedad estructurada, con muchos más ejemplos que no dejan de crecer a medida que la Internet sigue creciendo.

En cierto sentido, los datos no estructurados son similares a la forma en que nosotros, como seres humanos, procesamos y analizamos la información.

Si tienes una conversación con alguien, toda la información se transmite de forma no estructurada.

A pesar de esto, todavía somos capaces de digerir y entender los datos.

Los datos estructurados, por otro lado, son más parecidos a la forma en que los ordenadores procesan los datos.

Está bien organizado y es fácil de analizar.

Ser capaz de analizar datos no estructurados se convierte en un desafío.

La tecnología de la minería de datos ha enriquecido considerablemente los instrumentos tradicionales de procesamiento de los conocimientos de los clientes, en particular mejorando su potencial de predicción.

Han surgido herramientas con la posibilidad de integrar en los modelos tradicionales datos no estructurados, que representan más del 80% de los conocimientos disponibles.

Los datos no estructurados o datos oscuros aumentan un 62% cada año. Para el 2022, el International Data Group (IDG) indica que el 93% de todos los datos serán no estructurados.

La minería de textos permite la explotación de estos datos para optimizar la toma de decisiones en la empresa.

Programas gratuitos de mineria de textos

¿Alguna vez has querido analizar el texto de documentos o artículos?

Hay varias herramientas, servicios web que ofrecen estos servicios, pero ¿que hay de los programas de escritorio?

Voy a recomendarte algunas de ellas con sus características para facilitarte la elección.

Orange

Text Mining: 6 consejos para entenderlo y aplicarlo

Orange es una aplicación de código abierto para el machine learning, el análisis de datos, la minería de textos y la visualización de datos.

Cuenta con un flujo de trabajo interactivo, una gran cantidad de herramientas y con asistencia visual para la programación.

Orange funciona perfectamente en Windows, Linux y MacOS.

Voyant

Text Mining: 6 consejos para entenderlo y aplicarlo

Voyant es un programa de análisis de texto online gratuito.

Sus herramientas permiten generar una nube de palabras de las palabras más frecuentes, generar gráficos de frecuencia de palabras a través del corpus, y comparar múltiples documentos.

Una vez que has subido un texto, puedes juguetear, abriendo y cerrando diferentes herramientas, o haciendo clic en una palabra en particular para ver las tendencias de esa palabra en concreto.

MeaningCloud

Text Mining: 6 consejos para entenderlo y aplicarlo

MeaningCloud es capaz de conseguir de forma muy fácil el significado de los contenidos no estructurados: documentos, artículos, conversaciones sociales, contenidos web, etc.

Puedes usar gratuitamente su API (20.000 llamadas al mes).

Incluye un complemento para Excel y hojas de Google.

Cuenta con integraciones con Dataiku, RapidMiner y Automation Anywhere y SDKs para PHP, Python, Java, JavaScript, etc.

KHCoder

KH Coder

KHCoder dispone de capacidades de minería de textos que soportan varios idiomas.

Muchos programas informáticos de análisis de textos están limitados en cuanto al soporte de idiomas disponible, lo que no es una situación ideal para las empresas que operan a nivel mundial, ni para las que se encuentran en regiones donde se habla más de un idioma.

KHCoder cubre 13 idiomas principales, que van desde el holandés hasta el chino simplificado.

Conclusión

Los métodos de minería automática de datos, y más concretamente, los métodos de minería de texto, se han vuelto esenciales.

Los sistemas de deep learning han creado nuevas posibilidades para la investigación y el procesamiento de datos masivos y de gran tamaño.

Sin embargo, muchas preguntas siguen sin respuesta, por ejemplo, con la gestión de los grandes corpus de texto multitemático.

Contar con instrumentos de análisis textual eficientes, capaces de adaptarse a grandes volúmenes de datos, frecuentemente de naturaleza heterogénea, raramente estructurados, en varios idiomas, siguen siendo un desafío hoy en día.

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