نحوه تبدیل رونوشت ها به تجسم داده ها

هنگامی که نه تنها بازاریابی، بلکه روزنامه نگاری و تحقیقات مختلف مطرح می شود، داشتن داده های مناسب برای تصمیم گیری صحیح و رهبری کمپین های موفق بسیار مهم است. روش های مختلفی وجود دارد که می توان برای ایجاد ابزارهای بازاریابی مهم استفاده کرد. یکی از ابزارهای مهم، به اصطلاح تصویرسازی داده ها است. این ابزار این امکان را فراهم می‌کند که مثلاً رونوشت‌ها را بگیریم و از آنها ابزار بازاریابی بسازیم. اما اجازه دهید ابتدا تجسم داده را تعریف کنیم و ببینیم چگونه کار می کند.

تجسم داده ها ابزار بسیار مفیدی است که داده های مختلف را در قالب گرافیکی نشان می دهد. برای انجام این کار از نمودارها، نقشه ها، اینفوگرافیک ها و سایر تصاویر و گرافیک های مختلف استفاده می کند. مزیت اصلی این روش قرار دادن داده ها در قالب بصری این است که کاربران را قادر می سازد تا روندها و الگوهای داده ها را تجزیه و تحلیل کنند. برای استخراج نتیجه گیری و پرورش درک عمیق تر بسیار مفید است. به این ترتیب می توان حجم عظیمی از داده ها را به صورت منسجم و منطقی ارائه کرد. همچنین دارای یک مزیت اضافی است، زمانی که به سایر افراد درگیر در این فرآیند ارائه می شود بسیار زیبا به نظر می رسد.

چرا از تجسم داده ها اینقدر در بازاریابی استفاده می شود؟

تجسم داده‌ها یکی از مهم‌ترین ابزارهای بازاریابی است که در اختیار دارید، زیرا این امکان را فراهم می‌کند که به طور مؤثر علاقه مخاطبان مورد نظر خود را جلب کنید. بر اساس برخی مطالعات، حدود 60 درصد از مردم تمایل به یادگیری بصری دارند، به این معنی که برای آنها بهترین راه برای مصرف محتوای انتخابی خود استفاده از ابزارهای بصری است. تجسم داده ها یکی از روش های فعال کردن آن است.

هنگام کار با داده ها در زمینه بازاریابی، اغلب از ارتباطات بصری استفاده می شود. در اینجا ما فقط در مورد ارتباط با مشتریان زمانی که شما در حال راه اندازی یک محصول هستید و می خواهید ارزش آن را ارائه دهید صحبت نمی کنیم. ارتباطات بصری نیز اغلب توسط تیم‌های محقق بازار استفاده می‌شود، زیرا روشی مؤثر برای اشتراک‌گذاری نتایج است و می‌تواند گردش کار را بهبود بخشد.

واقعاً شگفت‌انگیز است که چه مقدار داده روزانه توسط برخی مشاغل تولید می‌شود: ایمیل‌ها، چت‌ها، مقالات، نظرسنجی‌ها فقط نوک کوه یخ هستند. داشتن یک دید کلی از این ردپای عظیم دیجیتالی دشوار است. این امر به ویژه در صورتی صادق است که تمام داده های صوتی گسترده را نیز در نظر بگیرید، به عنوان مثال ضبط مصاحبه ها یا گروه های متمرکز. تمام داده هایی که در قالب صوتی جمع آوری می شوند، اغلب برای اهداف تحقیقاتی بسیار ارزشمند هستند. با این حال، یکی از مشکلات اصلی فرمت‌های صوتی این است که اغلب اوقات مرور تمام ساعت‌ها و ساعت‌ها فایل‌های صوتی به یک کار بزرگ تبدیل می‌شود. پیشنهاد ما این است که داده های صوتی را رونویسی کنید و اسناد نوشتاری قابل جستجو را از آنها بسازید. Gglot یک ارائه دهنده خدمات رونویسی است که می تواند به شما در انجام این کار کمک کند، بنابراین این مرحله را در نظر بگیرید. ما رونویسی بسیار سریع و قابل اعتماد از هر نوع محتوای صوتی را ارائه می دهیم. این کار توسط تیم ما از کارشناسان ماهر رونویسی با سال ها و سال ها تجربه در تجارت رونویسی انجام می شود و ما می توانیم حداکثر میزان دقت ممکن را تضمین کنیم. هنگامی که از خدمات ما استفاده می کنید، می توانید مطمئن باشید که رونویسی بسیار دقیقی را با قیمت بسیار مقرون به صرفه دریافت خواهید کرد و شگفت زده خواهید شد که چگونه به زودی می توانید تمام داده های موجود در فایل صوتی را بخوانید.

خوب، حالا برای مرحله بعدی. هنگامی که رونوشت را به دست آوردید و داده ها را به صورت مکتوب در اختیار دارید، باید بدانید که چگونه می خواهید داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید. اکنون زمان استفاده از ابزارهای تحلیل متن فرا رسیده است. می‌توانید ابزارهای ساده‌ای مانند ژنراتورهای ابری را انتخاب کنید. آنها از عباراتی استفاده می کنند که اغلب با هم ترکیب می شوند تا یک کلمه ابری ایجاد کنند.

مقدمه ای کوتاه بر ابرهای کلمه

یک ابر کلمه نیز اغلب یک ابر برچسب یا wordle یا لیست وزنی نامیده می شود. این اساساً نوعی رویکرد جدید برای نمایش بصری داده‌ها است که در شکل اصلی خود یک متن است. ابرهای کلمه معمولاً برای تصویرسازی بصری ابرداده‌هایی که از کلمات کلیدی مانند برچسب‌های وب‌سایت‌های مختلف می‌آیند، استفاده می‌شوند. همچنین اغلب برای تجسم اشکال آزاد متن استفاده می شود. برچسب ها می توانند هر چیزی باشند، اما اغلب آنها به صورت تک کلمات هستند. ابرهای کلمه با نشان دادن اهمیت نسبی هر یک از این برچسب ها با اندازه فونت های مختلف یا رنگ فونت کار می کنند. یکی از بهترین مزایای فرمت ابری کلمه مفید بودن آن در درک سریع اصطلاحات در ابر است که امکان تعیین سریع برجستگی نسبی هر عبارت جداگانه را فراهم می کند. اگر این اصطلاح بزرگتر باشد به این معنی است که از نظر اهمیت و اهمیت وزن بیشتری دارد. این عبارات همچنین می توانند به عنوان نوعی کمک ناوبری برای وب سایت ها استفاده شوند و در این مورد معمولاً اصطلاحات به صورت هایپرلینک هستند، به این معنی که از آنها به عنوان مواردی استفاده می شود که پیوند داده می شوند و با خود برچسب مرتبط هستند.

نکته دیگری که در رابطه با موضوع ابرهای کلمه مهم است، توجه به آن است، این است که می توان گفت که ابرهای کلمه معمولاً با توجه به کاربردهای آن ابر برچسب در خود نرم افزار به سه نوع اصلی تقسیم می شوند. در این تقسیم بندی، آنها به جای تقسیم معمولی بر اساس ظاهر، بر اساس معنایشان تقسیم می شوند. اولین نوع ابر کلمه از برچسب ها برای نشان دادن فراوانی، میزان استفاده از هر آیتم، میزان برجسته بودن آن در وب سایت استفاده می کند. وقتی صحبت از نوع دوم ابر کلمه به میان می‌آید، از نوع اول متمایز است زیرا از نوعی ابر برچسب سراسری استفاده می‌کند و در این نوع ابر برچسب، تمام فرکانس‌های مربوطه تجمیع می‌شوند و همه موارد و کاربران را در بر می‌گیرند. می توان گفت که نوع دوم ابر کلمه به نوعی نشان دهنده تعداد کلی موارد مختلفی است که برچسب روی آنها اعمال شده است و به این ترتیب برای نشان دادن محبوبیت نسبی هر برچسب استفاده می شود.

همچنین نوع سوم ابر کلمه وجود دارد، و در این نوع از دسته بندی های ابری، اندازه فردی آنها نشانگر تعداد کل زیرمجموعه های متمایز است که آنها شامل می شوند. این نوع ابر کلمه از برچسب ها به عنوان نوعی روش طبقه بندی استفاده می کند که آیتم های هر قطعه محتوا را نشان می دهد.

نکته دیگری که در مورد ابر کلمات کلیدی توجه به آن مهم است این است که اغلب به عنوان نوعی اصطلاح بازاریابی موتور جستجو (SEM) نیز استفاده می شود. در این استفاده، به گروه خاصی از کلمات کلیدی اشاره خواهد شد، که همه آنها به نوعی در بحث یک وب سایت خاص مرتبط هستند.

ابرهای برچسب اخیراً در مورد بهینه سازی موتورهای جستجو محبوبیت زیادی به دست آورده اند. آنها همچنین به عنوان ابزاری برای ناوبری بهتر در محتوای صفحات وب بسیار مفید هستند. هنگامی که به طور موثر در یک صفحه وب مورد استفاده قرار می گیرند، می توانند به اتصال منابع آن وب سایت کمک کنند، که برای مشاهده بهتر آنلاین و بهبود رتبه موتور جستجو بسیار مفید است.

ابزارهای تجسم پیشرفته

امیدواریم که شرح کوتاه ما از ابرهای کلمه را به عنوان یکی از مهم ترین ابزارهای تجسم که می تواند مزایای زیادی را در بازاریابی آنلاین و دید بهتر محتوای شما به همراه داشته باشد، دوست داشته باشید. با این حال، این پایان ماجرا نیست. وقتی صحبت از تجسم داده ها به میان می آید، می توانید از بسیاری از ابزارهای دیگر استفاده کنید، برخی از آنها پیچیده تر از سایرین هستند، همه اینها به نیازها و خواسته های خاص شما بستگی دارد. برخی از ابزارهای پیشرفته‌تر بسیار پیچیده شده‌اند و با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری عمیق، حتی قادر به خواندن، تفسیر احساسات از متن هستند. این فرآیند تحلیل احساسات نامیده می شود. این ابزارها بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشینی هستند که داده‌ها را از ایمیل‌ها، توییت‌ها، رونوشت‌ها و منابع دیگر جمع‌آوری می‌کنند. سپس داده ها بر اساس قطبیت آنها (مثبت، خنثی، منفی) یا احساسات (شادی، عصبانیت، نارضایتی و غیره) مرتب می شوند. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید داده‌های حاصل از بررسی یک محصول خاص را تجزیه و تحلیل کنید، الگوریتم می‌تواند آنچه افراد درباره ویژگی‌های محصول می‌گویند به‌عنوان مثبت، خنثی یا منفی طبقه‌بندی کند. بنابراین، تجزیه و تحلیل احساسات اغلب در تحقیقات بازار به منظور درک بهتر درک مشتریان از محصول استفاده می شود. این ابزاری است که در نظارت بر برند یا رسانه های اجتماعی و موارد دیگر نیز استفاده می شود.

پس از مرحله تجزیه و تحلیل، احتمالاً صفحات گسترده ای برای شما باقی می ماند که باید به تجسم تبدیل شوند. برای مثال، اگر تصمیم به ایجاد نمودار دارید، می‌توانید به سادگی از ابزارهایی استفاده کنید که قبلاً بخشی از پلتفرم‌های صفحه‌گسترده مانند اکسل هستند. اگر مایل به ایجاد تجسم داده های پیچیده تر هستید، می توانید به Flourish مراجعه کنید. بهترین گزینه این است که ابزارهای مختلف را کاوش کنید و ببینید کدامیک برای مورد شما بهترین هستند. امیدواریم با کاوش در تمام راه‌های مختلف که از طریق آن می‌توانید داده‌های خود را به تصاویری جالب تبدیل کنید، لذت زیادی ببرید، که قطعاً به دیده شدن آنلاین شما و رضایت کلی کاربر کمک می‌کند.