دادههای غیرساختاریافته چیست؟
دادههای غیرساختاریافته به هر نوع دادهای اطلاق میشود که در قالبهای استاندارد و از پیش تعیینشده نظیر جداول یا پایگاههای داده قرار نمیگیرند. این دادهها معمولاً شامل متنهای باز، نظرات کاربران، فایلهای صوتی، تصاویر و ویدئوها هستند. در نظرسنجیها، پاسخهای متنی باز یکی از رایجترین نمونههای دادههای غیرساختاریافته است. برای مثال، پاسخهای کاربران به پرسشهای باز مانند “چه پیشنهادی برای بهبود خدمات ما دارید؟” نمونهای از این نوع دادهها هستند.
چرا تحلیل دادههای غیرساختاریافته مهم است؟
- ارائه بینشهای عمیقتر: تحلیل دادههای متنی و غیرساختاریافته میتواند به شناسایی الگوها، احساسات و نگرشهای پنهان کاربران کمک کند.
- کشف فرصتها: این نوع دادهها اغلب حاوی اطلاعاتی هستند که در دادههای ساختاریافته یافت نمیشوند و میتوانند فرصتهای جدیدی را برای بهبود فرآیندها و محصولات نشان دهند.
- افزایش شفافیت: دادههای غیرساختاریافته میتوانند اطلاعات بیشتری درباره نیازها و مشکلات مشتریان ارائه دهند و به سازمانها کمک کنند تا شفافتر عمل کنند.
مدیریت دادههای غیرساختاریافته در نظرسنجیها
- جمعآوری دادهها:
- استفاده از پرسشهای باز در نظرسنجیها برای دریافت نظرات دقیق و جزئی کاربران.
- امکان جمعآوری دادهها از منابع مختلف، نظیر نظرسنجیهای آنلاین، ایمیلها و رسانههای اجتماعی.
- سازماندهی دادهها:
- طبقهبندی پاسخهای متنی بر اساس موضوعات کلیدی.
- استفاده از ابزارهای فرمساز مانند سامانه پندارگان برای جمعآوری و سازماندهی دادههای غیرساختاریافته.
- تحلیل دادهها:
- استفاده از تحلیل متن (Text Analysis) برای شناسایی الگوها و واژگان پرتکرار.
- بهرهگیری از ابزارهای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای درک نظرات مثبت، منفی یا خنثی کاربران.
- استخراج موضوعات کلیدی از متنهای باز با استفاده از تکنیکهایی مانند خوشهبندی (Clustering).
برای مطالعه بیشتر: “راهنمای تحلیل داده های نظرسنجیها: روشها و کاربردها”
مثال: مراحل دریافت و تحلیل دادههای غیرساختاریافته
فرض کنید یک شرکت خدمات مشتریان قصد دارد نظرات کاربران درباره خدمات خود را تحلیل کند. مراحل به شرح زیر است:
- جمعآوری دادهها:
- شرکت نظرسنجیای با سوالات باز مانند “چه چیزی در خدمات ما شما را ناراضی کرده است؟” طراحی میکند.
- از طریق سامانه پندارگان، نظرات کاربران از نظرسنجیهای آنلاین و ایمیلها جمعآوری میشود.
- سازماندهی دادهها:
- پاسخها به صورت خودکار در سامانه پندارگان دستهبندی میشوند. مثلاً نظراتی که شامل کلمات مرتبط با “سرعت پاسخدهی” هستند در یک دسته قرار میگیرند.
- تحلیل دادهها:
- از تحلیل متن برای شناسایی واژگان پرتکرار مانند “سرعت پایین” یا “عدم پاسخگویی” استفاده میشود.
- تحلیل احساسات نشان میدهد که ۶۰ درصد نظرات منفی هستند و بیشتر به موضوع سرعت مرتبطاند.
- اقدام بر اساس نتایج:
- شرکت تصمیم میگیرد تیم پشتیبانی مشتریان را افزایش داده و فرآیندهای پاسخدهی را بهبود بخشد.
ابزارها و تکنیکهای تحلیل دادههای غیرساختاریافته
- تحلیل متن: ابزارهایی مانند NLTK و TextBlob میتوانند به شناسایی کلمات کلیدی و الگوهای پرتکرار کمک کنند.
- تحلیل احساسات: این تکنیک برای ارزیابی نظرات کاربران و شناسایی احساسات مثبت، منفی یا خنثی استفاده میشود. سامانه پندارگان نیز به زودی امکان تحلیل احساسات را در نظرسنجیها فراهم میکند.
- مدلهای یادگیری ماشین: استفاده از مدلهای یادگیری ماشین مانند LDA (Latent Dirichlet Allocation) یا ابزارهای مبتنی بر این مدل ها برای استخراج موضوعات و خوشهبندی دادههای متنی.
مزایای استفاده از سامانه پندارگان در مدیریت دادههای غیرساختاریافته
سامانه پندارگان با ارائه ابزارهای پیشرفته برای جمعآوری، سازماندهی و تحلیل دادههای غیرساختاریافته، به سازمانها کمک میکند تا از دادههای متنی و کیفی بیشترین بهره را ببرند. برخی از امکانات این سامانه عبارتاند از:
- فرمساز پیشرفته: طراحی پرسشهای باز و دریافت پاسخهای متنی.
- تحلیل خودکار: تحلیل دادههای متنی و ارائه گزارشهای جامع.
- یکپارچگی با منابع مختلف: جمعآوری دادهها از نظرسنجیهای آنلاین و سایر منابع.
نتیجهگیری
مدیریت و تحلیل دادههای متنی و غیرساختاریافته یکی از چالشهای اصلی سازمانهاست، اما با استفاده از ابزارهای مناسب میتوان از این دادهها برای استخراج بینشهای ارزشمند استفاده کرد. سامانه پندارگان با ارائه امکانات پیشرفته در زمینه جمعآوری و تحلیل دادههای غیرساختاریافته، ابزاری قدرتمند برای سازمانهاست تا نیازها و انتظارات مشتریان خود را بهتر درک کنند و تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. با سامانه پندارگان، میتوانید دادههای خود را به گنجینهای از بینشهای کاربردی تبدیل کنید و مسیر رشد و موفقیت سازمان را هموار کنید.