通过在电子邮件和文档中放开AI分析 您的企业可以获得有

分析是从原始数据中获取信息的过程，是企业尝试掌握的重要实践，只要这些数据可用即可。在很短的时间内，它已经从一个相当基本的概念演变为结合了机器学习和人工智能(AI)等技术的高级实践。

文本挖掘是数据分析更广泛领域的又一步进步，采用从数据中获取有用信息的思想，并将其应用于大量文档，信件，电子邮件和其他书面材料。与常规数据分析一样，其目的是从可用的原始数据中获取含义，并将其用于增强流程或改善组织的服务。

情感分析是其中的一个分支，涉及梳理大量文档，以总结特定人群(无论是客户还是员工)对某个问题的看法。这可以用来了解客户对品牌的感觉，例如在网络论坛上使用文本挖掘，或者可以通过对内部电子邮件进行分析来评估员工的士气。

这是一项由AI推动的新兴技术，但同时也结合了自然语言处理(NLP)等技术来产生细微差别。最终，以有效的方式部署文本挖掘软件可以使您的组织获得对以前难以回答的古老问题的新见解。这是因为涉及的工作量很大。员工不得不阅读的文本数量之多，更不用说收集有用的信息了，这使得过去不可能做到这一点。

文本挖掘如何工作?

在将任何高级分析应用于示例文本之前，必须先将其转换为“结构化”数据形式。文档中列出的写作流被认为是非结构化数据，必须先将其转换为结构化数据点，然后才能获得高质量的见解。

这通常采用关系数据库的形式，其中以一种可以识别存储的信息项之间的连接的方式加载数据。数据记录可以包含事实，也可以包含文本字符串，但是会以这种形式放入以简化将来的分析。在以结构化形式将其重构之前，该过程将涉及多种方法，例如解析文本以及派生模式和关键信息。然后，可以使用比数据库更丰富的视觉效果方式呈现数据，例如图表，地图和表格。

释放自然语言处理能力是构建基于原始文本的大数据的一种关键方法。这项技术结合使用数据和算法，为机器尝试理解口语的方式添加了上下文。它本质上是试图复制人类阅读文本的过程，并且通常用来理解和定义潜在的模糊词，例如“弓”。它也嵌入在大多数基于AI的虚拟助手中，例如Apple的Siri或Microsoft的Alexa。

NLP被部署为该过程的一部分，以翻阅大量文档的方式，否则这对于任何人来说都是太昂贵和耗时的，它会根据任何特定请求确定最相关和最重要的信息块。

关系，模式和关键事实被隔离，然后转变为结构化数据，以便AI可以对数据进行进一步分析，并根据首先的需求确定洞察力。

情绪分析的好处

将数据分类为更具结构性的格式后，可以将其暴露于旨在为企业提供高质量洞察力的算法中，这些算法无法通过人为主导的分析来收集。

情感分析是文本挖掘的一项关键应用，它可以为企业提供有关公司或公司特定方面的确切想法和感受。洞察力的范围从客户对品牌的态度到组织内员工的士气。

在前一个示例中，吸收到文本挖掘过程中的文本可能来自在线评论，社交媒体，通过电子邮件的客户交互以及呼叫中心交互。这些可以转变为数据点，以识别指向人们感知某个品牌方式的共同线索的模式。然后可以以设计解决不良品牌和改善标准和实践的策略的方式来呈现信息。

这种形式的数据分析也可以应用在组织内部，以监视工作人员通过Slack或Microsoft Teams等工作区应用程序以及电子邮件彼此交互的方式。这样一来，组织就可以确定员工对领导的感觉，例如，并使用此信息找到提高士气或在可能缺乏的领域建立信任的方法。

安然效应

2001年臭名昭著的安然(Enron)丑闻证明了一个引人入胜的案例研究，其中文本挖掘技术可以潜在地帮助企业完全崩溃。能源公司宣布破产十多年后，一家文字挖掘公司KeenCorp设法获得了一封可追溯至丑闻发生日期及前几年的电子邮件。

这些电子邮件是由公司最高150位高管之间发送的，并通过KeenCorp的文本挖掘系统传递，然后通过旨在评估公司士气的算法进行馈送。

该软件可以准确地确定发生故障的确切日期。1999年6月28日。这一日期意义重大，因为那是安然公司董事会讨论“ LJM”的日期，该提议掩盖了公司财务状况不佳的情况。该提议最终将导致该公司的倒闭。

上面的示例仅是一个实验，但指出了新兴技术如何在正在产生指数级数据的行业中取得长足进步，但要充分利用它却具有挑战性。

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