SPSS Predictive Text Analytics basieren auf bewährten Textanalyse- und Data Mining-Methoden. Je nach Fragestellung und Anwendungsbereich können die nachfolgenden Lösungen eingesetzt und kombiniert werden:
Integriert in den SPSS Data Mining-Standard Clementine, ermöglicht Text Mining für Clementine den Zugriff auf Freitextdaten verschiedenster Art und deren Aufschlüsselung unter Verwendung von Techniken der natürlichsprachigen Analyse („Natural Language Processing“, NLP). Die so extrahierten zentralen Bestandteile von Texten können umgehend mit Data Mining-Techniken zur Prognose, Klassifikation, und Segmentierung verwendet werden.
Die flexible Architektur von Text Mining für Clementine kann im Rahmen
der SPSS Predictive Enterprise Plattform unternehmensweit eingesetzt werden,
z.B. in Applikationen wie PredictiveCallCenter, PredictiveClaims und PredictiveMarketing.
Weitere Informationen zu Text
Mining für Clementine (engl.)
Text Mining für Clementine ist eine optionale Ergänzung der Data Mining-Lösung Clementine. Informieren Sie sich hier zum Industrie-Standard Clementine und zu Data Mining im allgemeinen.
LexiQuest Mine ermöglicht es, zentrale Themen und Konzepte in großen Textmengen sehr schnell herauszufinden. Häufigkeiten und zeitliche Verläufe des Auftretens von Themen können in Tabellen und Liniendiagrammen dargestellt werden. Die Zusammenhänge zwischen den Themen werden in einer farbig differenzierten „Mind Map“ abgebildet und können dort interaktiv vertieft analysiert werden. Weitere Informationen zu LexiQuest Mine (engl.)
In der Praxis häufig eng mit dem Herausfinden zentraler Themen und Konzepte verbunden ist die Aufgabe, diese Informationen einzusetzen, um neue, unbekannte Texte bestimmten Themen zuzuordnen. Beispiel: Welche Begriffe und Redewendungen in der Korrespondenz charakterisieren eine Anfrage, welche weisen auf eine Beschwerde hin?
Dieses Zuordnen bezeichnet man auch als Kategorisieren von Texten. LexiQuest Categorize ermöglicht es, große Textmengen, z.B. E-Mails, Protokolle, Fachartikel inhaltlich zu erschließen und zu sortieren. LexiQuest Categorize kann als SDK in operative Applikationen wie Call Center-Systeme oder ein automatisiertes E-Mail-Routing integriert werden.
Neu: LexiQuest Categorize-Modelle können direkt in die Data Mining-Workbench
Clementine integriert werden.
Weitere Informationen zu LexiQuest Categorize (engl.)
Alle Lösungen der SPSS Predictive Text Analytics-Familie umfassen umfangreichen
Standardvorlagen und Wörterbücher. Um optimale Textanalyseergebnisse
zu erzielen, können diese Vorlagen anforderungsspezifisch ergänzt
werden, z.B. mit Listen von Produktnamen und unternehmensspezifischen Abkürzungen.
Text Mining Builder ermöglicht es auch Nichtlinguisten, das „Fein-Tuning“ linguistischer
Analysen in einer intuitiv bedienbaren Oberfläche vorzunehmen und direkt
in SPSS Predictive Text Analytics-Applikationen einzusetzen.
Weitere Informationen zum Text Mining Builder (engl.)
Die Lösungen im Überblick:
Ressourcen
Demos und Downloads
