كيفية تحويل النصوص إلى تصورات البيانات

عندما يتعلق الأمر ليس فقط بالتسويق، ولكن أيضًا بالصحافة والأبحاث المختلفة، فمن المهم الحصول على البيانات الصحيحة من أجل اتخاذ القرارات الصحيحة وقيادة الحملات الناجحة. هناك طرق مختلفة يمكن استخدامها لإنشاء أدوات تسويقية مهمة. إحدى الأدوات الحاسمة هي ما يسمى بتصور البيانات. تتيح هذه الأداة، على سبيل المثال، أخذ النصوص وإنشاء أدوات تسويقية منها. ولكن دعونا أولاً نحدد تصور البيانات ونرى كيف يعمل.

يعد تصور البيانات أداة مفيدة جدًا تعرض بيانات مختلفة بتنسيق رسومي. للقيام بذلك، يستخدم المخططات والخرائط والرسوم البيانية ومختلف العناصر المرئية والرسومات الأخرى. الفائدة الرئيسية لهذه الطريقة في وضع البيانات في تنسيق مرئي هي أنها تمكن المستخدمين من تحليل الاتجاهات والأنماط من البيانات. إنه مفيد جدًا لاستخلاص الاستنتاجات وتعزيز الفهم الأعمق. بهذه الطريقة يمكن تقديم كمية هائلة من البيانات بطريقة متماسكة ومنطقية. ولها أيضًا فائدة إضافية، حيث يمكن أن تبدو جميلة جدًا عند تقديمها لأشخاص آخرين مشاركين في هذه العملية.

لماذا يتم استخدام تصور البيانات في التسويق كثيرًا؟

يعد تصور البيانات أحد أهم أدوات التسويق المتاحة لك، لأنه يتيح لك جذب اهتمام جمهورك المستهدف بكفاءة. وفقًا لبعض الدراسات، يميل حوالي 60% من الأشخاص إلى أن يكونوا متعلمين بصريًا، مما يعني أن أفضل طريقة بالنسبة لهم لاستهلاك المحتوى الذي يختارونه هي من خلال استخدام الأدوات المرئية. يعد تصور البيانات إحدى الطرق لتمكين ذلك.

عند العمل مع البيانات في مجال التسويق، غالبا ما يتم استخدام الاتصال المرئي. نحن هنا لا نتحدث فقط عن التواصل مع العملاء عندما تقوم بإطلاق منتج ما وترغب في عرض قيمته. غالبًا ما يتم استخدام الاتصال المرئي أيضًا من قبل فرق أبحاث السوق، نظرًا لأنه وسيلة فعالة لمشاركة النتائج، ويمكنه تحسين سير العمل.

إنه لأمر مدهش حقًا مقدار البيانات التي تنتجها بعض الشركات يوميًا: رسائل البريد الإلكتروني والمحادثات والمقالات والاستطلاعات ليست سوى قمة جبل الجليد. من الصعب الحصول على نظرة عامة حول هذه البصمة الرقمية الضخمة. وينطبق هذا بشكل خاص إذا أخذت أيضًا جميع البيانات الصوتية الهائلة في الاعتبار، على سبيل المثال تسجيلات المقابلات أو مجموعات التركيز. غالبًا ما تكون جميع البيانات التي يتم التقاطها بتنسيق صوتي ذات قيمة كبيرة لأغراض البحث. ومع ذلك، فإن إحدى المشكلات الرئيسية المتعلقة بتنسيقات الصوت هي أنه غالبًا ما يصبح مهمة هائلة هي الاطلاع على كل الساعات والساعات من الملفات الصوتية. اقتراحنا هو نسخ البيانات الصوتية وإنشاء مستندات مكتوبة قابلة للبحث منها. Gglot هو مزود خدمة النسخ الذي يمكنه مساعدتك في هذه المهمة، لذا ضع في اعتبارك أن هذه الخطوة قد تم تنفيذها. نحن نقدم نسخًا سريعًا وموثوقًا جدًا لأي نوع من المحتوى الصوتي. سيتم تنفيذ ذلك بواسطة فريقنا من خبراء النسخ المهرة، الذين يتمتعون بسنوات وسنوات من الخبرة في مجال النسخ، ويمكننا ضمان أقصى قدر ممكن من الدقة. عندما تستخدم خدماتنا، يمكنك أن تطمئن إلى أنك ستحصل على نسخ دقيق للغاية، بسعر مناسب جدًا، وستندهش من السرعة التي ستتمكن فيها من قراءة جميع البيانات الموجودة في الملف الصوتي.

حسنًا، الآن للخطوة التالية. عندما تحصل على النص وتكون لديك البيانات بتنسيق مكتوب، فأنت بحاجة إلى معرفة الطريقة التي تريد بها تحليل بياناتك. حان الوقت الآن لاستخدام أدوات تحليل النص. يمكنك اختيار أدوات غير معقدة، على سبيل المثال المولدات السحابية. يستخدمون عبارات غالبًا ما تجتمع معًا لتكوين سحابة من الكلمات.

مقدمة قصيرة لسحب الكلمات

غالبًا ما تسمى سحابة الكلمات أيضًا بسحابة العلامات أو قائمة الكلمات أو القائمة المرجحة. إنه في الأساس نوع من النهج الجديد للتمثيل المرئي للبيانات التي تكون في شكلها الأصلي نصًا. تُستخدم سحابة الكلمات عادةً للتصوير المرئي للبيانات التعريفية التي تأتي من الكلمات الرئيسية، مثل علامات مواقع الويب المختلفة. وغالبًا ما يستخدم أيضًا لتصور أشكال النص المجانية. العلامات يمكن أن تكون أي شيء، ولكن في أغلب الأحيان تكون في شكل كلمات مفردة. تعمل سحابة الكلمات عن طريق تحديد الأهمية النسبية لكل علامة من هذا القبيل حسب حجم الخط المختلف أو لون الخط. إحدى أفضل مزايا تنسيق سحابة الكلمات هي فائدته عندما يتعلق الأمر بالإدراك السريع للمصطلحات في السحابة، مما يتيح التحديد السريع للأهمية النسبية لكل مصطلح على حدة. وإذا كان المصطلح أكبر، فهذا يعني أنه يحمل وزنا أكبر من حيث أهميته وأهميته. يمكن أيضًا استخدام هذه المصطلحات كنوع من المساعدة في التنقل لمواقع الويب، وفي هذه الحالة عادة ما تكون المصطلحات مرتبطة تشعبيًا، مما يعني أنها تستخدم كعناصر مرتبطة، مرتبطة بالعلامة نفسها.

هناك شيء آخر مهم يجب ملاحظته عندما يتعلق الأمر بموضوع سحابة الكلمات، وهو أنه يمكن القول أن سحب الكلمات تنقسم عادةً إلى ثلاثة أنواع رئيسية، فيما يتعلق بتطبيقاتها على سحابة العلامات هذه في البرنامج نفسه. في هذا التقسيم الفرعي، يتم تقسيمها حسب معناها، بدلاً من التقسيم الأكثر شيوعًا حسب المظهر. يستخدم النوع الأول من سحابة الكلمات العلامات لإظهار التكرار، ومدى استخدام كل عنصر، ومدى ظهوره في موقع الويب. عندما يتعلق الأمر بالنوع الثاني من سحابة الكلمات، فهو يختلف عن النوع الأول لأنه يستخدم نوعًا من سحابة العلامات العالمية، وفي هذا النوع من سحابة العلامات يتم تجميع جميع الترددات ذات الصلة، وهي تشمل جميع العناصر والمستخدمين. يمكن القول أن النوع الثاني من سحابة الكلمات يمثل بطريقة ما العدد الإجمالي للعناصر المختلفة التي تم تطبيق العلامة عليها، وعلى هذا النحو يتم استخدامه لتمثيل الشعبية النسبية لكل علامة.

هناك أيضًا النوع الثالث من سحابة الكلمات، وفي هذا النوع من فئات السحابة، يعد حجمها الفردي مؤشرًا على إجمالي عدد الفئات الفرعية المتميزة التي تتضمنها. يستخدم هذا النوع من سحابة الكلمات العلامات كنوع من طرق التصنيف التي تمثل عناصر كل جزء من المحتوى.

هناك شيء آخر مهم يجب ملاحظته عندما يتعلق الأمر بسحابة الكلمات الرئيسية وهو أنه غالبًا ما يستخدم أيضًا كنوع من مصطلحات التسويق عبر محركات البحث (SEM). في هذا الاستخدام، سيشير إلى مجموعة معينة من الكلمات الرئيسية، وكلها ذات صلة بطريقة ما عندما يتعلق الأمر بمناقشة موقع ويب معين.

اكتسبت سحابة العلامات مؤخرًا شعبية كبيرة عندما يتعلق الأمر بتحسين محرك البحث. كما أنها مفيدة جدًا كأداة للتنقل بشكل أفضل لمحتوى صفحات الويب. عند استخدامها بكفاءة على صفحة ويب، يمكنها المساعدة في ربط موارد موقع الويب هذا، وهو أمر مفيد جدًا لتحسين الرؤية عبر الإنترنت وتحسين تصنيف محرك البحث.

أدوات التصور المتقدمة

نأمل أن يعجبك وصفنا المختصر لسحابات الكلمات باعتبارها واحدة من أهم أدوات التصور التي يمكن أن تحقق الكثير من الفوائد عندما يتعلق الأمر بالتسويق عبر الإنترنت وتحسين رؤية المحتوى الخاص بك. مع ذلك، فتلك ليست نهاية الحكاية. عندما يتعلق الأمر بتصور البيانات، يمكنك استخدام العديد من الأدوات الأخرى، بعضها أكثر تعقيدًا من غيرها، كل هذا يتوقف على احتياجاتك ومتطلباتك الخاصة. أصبحت بعض الأدوات الأكثر تقدمًا متطورة جدًا، ومن خلال استخدام الخوارزميات المتقدمة والتعلم العميق، أصبحوا قادرين على قراءة وتفسير المشاعر من النص. وتسمى هذه العملية تحليل المشاعر. تعتمد هذه الأدوات على خوارزميات التعلم الآلي التي تجمع البيانات من رسائل البريد الإلكتروني والتغريدات والنصوص والمصادر الأخرى. يتم بعد ذلك فرز البيانات بما يتماشى مع قطبيتها (الإيجابية والمحايدة والسلبية) أو المشاعر (السعادة والتهيج وعدم الرضا وما إلى ذلك). على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تحليل البيانات من مراجعة منتج معين، فيمكن للخوارزمية تصنيف ما يقوله الأشخاص حول ميزات المنتج على أنه إيجابي أو محايد أو سلبي. لذلك، غالبًا ما يستخدم تحليل المشاعر في أبحاث السوق من أجل الحصول على فهم أفضل لتصورات العملاء عن المنتج. إنها أداة تُستخدم أيضًا في مراقبة العلامات التجارية أو وسائل التواصل الاجتماعي وغير ذلك الكثير.

بعد مرحلة التحليل، ربما يتبقى لديك جداول بيانات تحتاج إلى تحويلها إلى تصورات. إذا اخترت إنشاء رسوم بيانية على سبيل المثال، فيمكنك ببساطة استخدام الأدوات التي تعد بالفعل جزءًا من منصات جداول البيانات مثل Excel. إذا كنت حريصًا على إنشاء تصورات أكثر تعقيدًا للبيانات، فيمكنك اللجوء إلى Flourish. الخيار الأفضل هو استكشاف أدوات مختلفة ومعرفة أي منها هو الأفضل لحالتك. نأمل أن تستمتع كثيرًا باستكشاف جميع الطرق المختلفة التي يمكنك من خلالها تحويل بياناتك إلى عناصر مرئية مثيرة للاهتمام، مما سيساعد بالتأكيد على ظهورك عبر الإنترنت ورضا المستخدم بشكل عام.