当前位置:主页 > 分布式数据库 > 云服务器 >

云数据库_数据库备份系统_三重好礼

云数据库_数据库备份系统_三重好礼

前段时间,我在电视上看了一场比赛,电视台开始比较这两支球队,在社交媒体上展示球迷、人们谈论这些球队和球员的内容。广播公司兴奋地比较了各支球队的微博百分比和数量,人工智能的技术有哪些,并闪现出哪位天棚球员目前更具趋势。

这让我有了更深层次的疑问,这种公众情绪对比赛结果的确定真的那么重要吗,还是真的变得足够重要来分析,即使它不像球员和球队的技术或者他们的强项和弱点,他们的战术和策略那么重要吗?或者它和其他游戏分析属性一样重要?

如果一场总统辩论正在进行,或者一部新电影上映,大数据推荐,或者一个新的消费品上映,我可以把类似的分析作为一个重要的反馈来看待。

顾客之声–顾客之声–维基百科,免费的百科全书总是有内在的价值有,永远都是。

情绪分析很重要,不可忽视它一开始听起来是多么的变化无常,如果深入探究,你会发现它的价值,即使你在游戏中使用电视台的推特,因为它可能对赞助商和围绕玩家的营销活动很重要,团队和运动,也许是为了忠实的粉丝,也许是为了赢得一些旁观者的忠诚。

企业总是有兴趣深入了解市场趋势和客户对其品牌和产品的看法。他们希望主动回应客户情绪,以提高品牌忠诚度,加强客户关系并将其与营销活动结合起来指导业务战略。

社交媒体数据是非结构化的、海量的和快速变化的,它被认为是大数据吗?也许,我可以想象任何解决方案都可以对这些数据进行分析,数据更新,必须进行实时文本数据处理。

顺便说一句,HANA在其本机平台中具有文本分析功能。《HANA开发人员指南》的文本分析部分详细介绍了如何使用SQL命令使用这些选项。你可以选择构建应用程序,使用索引表进行这些文本和情感分析。

来自社交媒体、Facebook、Twitter等来源的文本可以导入HANA表,包括使用智能数据访问的Hadoop系统。导入分析的内容可能不是字符串,大数据问题,可以是HTML、XML字符串或Word、PDF文档。

虽然不是真正的实时,但仍然可以在这些HANA表上轻松建立文本分析索引,该表包含社交媒体内容,如twitter消息,使用基于本地HANA文本分析的全文索引创建busing Linganalysis技术将单词派生为名词、动词、形容词、命题等标记,puncuations等。这种方式将消息分成不同的数据段并存储在索引中表.查询要找出哪个名词在这个表格中出现最多,可以很容易地转述出来,例如作为最活跃的推特、谈话或潮流玩家。

信息,例如"像赖利这样的纽约人"在信息中传达一些情绪。像Great,wow之类的词语亵渎词语也带有情感。通过考虑不同的符号(包括表情符号),词语可以分为不同的符号类型,如人、城市、组织、主题和情感,如弱积极情绪或强积极情绪,甚至弱或强消极情绪。原生HANA允许使用客户语音配置在这些文本消息上建立索引表,因此可以进行更智能的分析,例如,通过查看包含情感的标记值来指示社交媒体是在为他们的团队喝彩,网站建站平台,还是在为哪个团队喝彩。

HANA云上提供的另一个很棒的原生功能平台是一种反馈服务,允许收集最终用户的反馈。它提供对收集的反馈数据的预定义分析–反馈评级分布和用户情绪(正面、负面或中性)的详细文本分析,如下图所示。

下面显示的Web应用程序示例提供了提供反馈的选项。

用户反馈可以以HTML形式收集。此表单调用在HANA云平台上创建的反馈服务。

HTML表单数据作为AJAX Post请求传递。

所有反馈由HANA云应用程序收集,并可进一步分析以进行情绪分析。

应用程序允许通过积极、中立、消极和请求或问题类型来探测反馈情绪。

嗨,维卡斯,

我没有得到情绪。我收到一条消息说无法检测情绪。有什么我可能遗漏的吗?找不到任何帮助。你能帮我吗?

我能得到评级分布,但情绪分析不起作用是的。是的表示"未检测到情绪",即使它得到正确的文本值。配置中有什么我遗漏的吗。?

猜你喜欢

微信公众号