Ինչպես վերափոխել տառադարձումները տվյալների վիզուալիզացիայի

Երբ խոսքը վերաբերում է ոչ միայն մարքեթինգին, այլև լրագրությանը և տարբեր հետազոտություններին, կարևոր է ունենալ ճիշտ տվյալներ՝ ճիշտ որոշումներ կայացնելու և հաջող արշավներ վարելու համար: Կան տարբեր մեթոդներ, որոնք կարող են օգտագործվել կարևոր մարքեթինգային գործիքներ ստեղծելու համար: Կարևոր գործիքներից մեկը, այսպես կոչված, տվյալների վիզուալիզացիան է: Այս գործիքը հնարավորություն է տալիս վերցնել, օրինակ, արտագրություններ և դրանցից պատրաստել մարքեթինգային գործիքներ։ Բայց եկեք նախ սահմանենք տվյալների վիզուալիզացիան և տեսնենք, թե ինչպես է այն աշխատում:

Տվյալների վիզուալիզացիան շատ օգտակար գործիք է, որը ցույց է տալիս տարբեր տվյալներ գրաֆիկական ձևաչափով: Դա անելու համար այն օգտագործում է գծապատկերներ, քարտեզներ, ինֆոգրաֆիկա և տարբեր այլ վիզուալներ և գրաֆիկաներ: Տվյալները տեսողական ձևաչափով տեղադրելու այս մեթոդի հիմնական առավելությունն այն է, որ այն օգտվողներին հնարավորություն է տալիս վերլուծել միտումներն ու օրինաչափությունները տվյալներից: Այն շատ օգտակար է եզրակացություններ հանելու և ավելի խորը հասկացողություն խթանելու համար: Այս կերպ հսկայական քանակությամբ տվյալներ կարող են ներկայացվել համահունչ և տրամաբանական ձևով: Այն ունի նաև լրացուցիչ առավելություն, այն կարող է շատ գեղեցիկ տեսք ունենալ, երբ ներկայացվում է գործընթացում ներգրավված այլ մարդկանց:

Ինչու՞ է տվյալների վիզուալիզացիան այդքան շատ օգտագործվում շուկայավարման մեջ:

Տվյալների վիզուալիզացիան ձեր տրամադրության տակ եղած ամենակարևոր մարքեթինգային գործիքներից մեկն է, քանի որ այն հնարավորություն է տալիս արդյունավետորեն գրավել ձեր նախատեսված լսարանի հետաքրքրությունը: Որոշ ուսումնասիրությունների համաձայն՝ մարդկանց մոտ 60%-ը հակված է լինել տեսողական սովորող, ինչը նշանակում է, որ նրանց համար իրենց ընտրած բովանդակությունն օգտագործելու լավագույն միջոցը տեսողական գործիքների օգտագործումն է: Տվյալների վիզուալիզացիան դա միացնելու մեթոդներից մեկն է:

Մարքեթինգի ոլորտում տվյալների հետ աշխատելիս հաճախ օգտագործվում է տեսողական հաղորդակցություն։ Այստեղ մենք խոսում ենք ոչ միայն հաճախորդների հետ շփման մասին, երբ դուք ապրանք եք թողարկում և ցանկանում եք ներկայացնել դրա արժեքը: Տեսողական հաղորդակցությունը հաճախ օգտագործվում է նաև շուկայի հետազոտողների թիմերի կողմից, քանի որ այն արդյունավետ միջոց է կիսվելու արդյունքներով և կարող է բարելավել աշխատանքի ընթացքը:

Իսկապես զարմանալի է, թե ինչ քանակությամբ տվյալներ է արտադրվում որոշ բիզնեսի կողմից օրական. էլ. նամակները, չաթերը, հոդվածները, հարցումները միայն այսբերգի գագաթն են: Դժվար է ակնարկ ունենալ այս հսկայական թվային հետքի մասին: Սա հատկապես ճիշտ է, եթե հաշվի առնեք նաև ձայնային բոլոր հսկայական տվյալները, օրինակ՝ հարցազրույցների կամ ֆոկուս խմբերի ձայնագրությունները: Բոլոր տվյալները, որոնք հավաքվում են աուդիո ձևաչափով, հաճախ շատ արժեքավոր են հետազոտական նպատակների համար: Այնուամենայնիվ, աուդիո ձևաչափերի հիմնական խնդիրներից մեկն այն է, որ հաճախ դառնում է հսկայական խնդիր աուդիո ֆայլերի բոլոր ժամերի և ժամերի միջով անցնելը: Մեր առաջարկն է՝ արտագրել աուդիո տվյալները և դրանցից դարձնել որոնելի գրավոր փաստաթղթեր: Gglot-ը տառադարձման ծառայությունների մատակարար է, որը կարող է օգնել ձեզ այս առաջադրանքում, այնպես որ հաշվի առեք այս քայլը: Մենք առաջարկում ենք ցանկացած տեսակի աուդիո բովանդակության շատ արագ և հուսալի տառադարձում: Դա կիրականացվի տառադարձման ոլորտում հմուտ մասնագետների մեր թիմի կողմից՝ տառադարձման ոլորտում տարիների և տարիների փորձով, և մենք կարող ենք երաշխավորել առավելագույն հնարավոր ճշգրտության մակարդակը: Երբ դուք օգտագործում եք մեր ծառայությունները, կարող եք վստահ լինել, որ դուք կստանաք շատ ճշգրիտ տառադարձում, շատ մատչելի գնով, և դուք կզարմանաք, թե որքան շուտ կկարողանաք կարդալ աուդիո ֆայլում պարունակվող բոլոր տվյալները:

Լավ, հիմա հաջորդ քայլի համար: Երբ դուք ստացել եք սղագրությունը և ունեք տվյալները գրավոր ձևաչափով, դուք պետք է իմանաք, թե ինչպես եք ցանկանում վերլուծել ձեր տվյալները: Այժմ ժամանակն է օգտագործել տեքստի վերլուծության գործիքները: Դուք կարող եք ընտրել ոչ բարդ գործիքներ, օրինակ՝ ամպային գեներատորներ: Նրանք օգտագործում են արտահայտություններ, որոնք հաճախ միավորվում են՝ բառի ամպ ստեղծելու համար:

Կարճ ներածություն բառի ամպերի մասին

Բառի ամպը հաճախ կոչվում է նաև պիտակների ամպ կամ wordle կամ կշռված ցուցակ: Սա հիմնականում մի տեսակ նոր մոտեցում է տվյալների տեսողական ներկայացմանը, որն իր սկզբնական ձևով տեքստ է: Բառի ամպերը սովորաբար օգտագործվում են մետատվյալների տեսողական պատկերման համար, որոնք գալիս են հիմնաբառերից, ինչպիսիք են տարբեր կայքերի պիտակները: Այն նաև հաճախ օգտագործվում է տեքստի ազատ ձևերի վիզուալիզացիայի համար: Պիտակներ կարող են լինել ցանկացած, բայց ամենից հաճախ դրանք լինում են միայնակ բառերի տեսքով: Բառի ամպերն աշխատում են՝ յուրաքանչյուր նման պիտակի հարաբերական նշանակությունը ցույց տալով տարբեր տառաչափի կամ տառատեսակի գույնի վրա: Word cloud ձևաչափի լավագույն առավելություններից մեկը դրա օգտակարությունն է, երբ խոսքը վերաբերում է ամպում տերմինների արագ ընկալմանը, ինչը թույլ է տալիս արագ որոշել յուրաքանչյուր առանձին տերմինի հարաբերական կարևորությունը: Եթե տերմինն ավելի մեծ է, նշանակում է, որ այն ավելի մեծ կշիռ ունի իր նշանակությամբ և կարևորությամբ։ Այս տերմինները կարող են օգտագործվել նաև որպես նավիգացիոն օգնություն կայքերի համար, և այս դեպքում տերմինները սովորաբար հիպերհղված են, ինչը նշանակում է, որ դրանք օգտագործվում են որպես կապակցված տարրեր, որոնք կապված են հենց պիտակի հետ:

Եվս մեկ բան, որը կարևոր է նշել, երբ խոսքը վերաբերում է բառային ամպերի թեմային, այն է, որ կարելի է ասել, որ բառերի ամպերը սովորաբար բաժանվում են երեք հիմնական տեսակի՝ կապված այդ պիտակների ամպի կիրառման հետ հենց ծրագրաշարում: Այս ենթաբաժնում դրանք բաժանվում են ըստ իրենց նշանակության՝ ըստ արտաքին տեսքի առավել բնորոշ բաժանման։ Բառային ամպի առաջին տեսակն օգտագործում է պիտակներ՝ ցույց տալու հաճախականությունը, որքանով է օգտագործվում յուրաքանչյուր տարր, որքանով է այն աչքի ընկնող կայքում: Երբ խոսքը վերաբերում է բառային ամպի երկրորդ տիպին, այն տարբերվում է առաջինից, քանի որ այն օգտագործում է մի տեսակ գլոբալ պիտակների ամպեր, և այս տեսակի պիտակների ամպի մեջ բոլոր համապատասխան հաճախականությունները միավորված են, դրանք տարածվում են բոլոր տարրերի և օգտագործողների վրա: Կարելի է ասել, որ երկրորդ տիպի բառային ամպը ինչ-որ կերպ ներկայացնում է տարբեր տարրերի ընդհանուր թիվը, որոնց վրա դրվել է պիտակը, և որպես այդպիսին այն օգտագործվում է յուրաքանչյուր պիտակի հարաբերական ժողովրդականությունը ներկայացնելու համար:

Գոյություն ունի նաև բառային ամպի երրորդ տեսակը, և այս տեսակի ամպերի կատեգորիաներում նրանց անհատական չափը հանդիսանում է նրանց մեջ ներառված առանձին ենթակատեգորիաների ընդհանուր թվի ցուցանիշը: Բառի ամպի այս տեսակը օգտագործում է պիտակներ՝ որպես դասակարգման մի տեսակ մեթոդ, որը ներկայացնում է յուրաքանչյուր բովանդակության կտոր:

Եվս մեկ բան, որը կարևոր է նշել, երբ խոսքը վերաբերում է հիմնաբառերի ամպին, այն է, որ հաճախ օգտագործվում է նաև որպես որոնման համակարգի մարքեթինգի (SEM) տերմին: Այս օգտագործման դեպքում այն կվերաբերի հիմնաբառերի որոշակի խմբին, որոնք բոլորն էլ ինչ-որ կերպ տեղին են, երբ խոսքը վերաբերում է կոնկրետ կայքի քննարկմանը:

Tag clouds-ը վերջերս մեծ ժողովրդականություն է ձեռք բերել, երբ խոսքը վերաբերում է որոնման համակարգի օպտիմալացմանը: Դրանք նաև շատ օգտակար են որպես վեբ էջերի բովանդակության ավելի լավ նավարկելու գործիք: Վեբ էջում արդյունավետ օգտագործելու դեպքում դրանք կարող են օգնել միացնել այդ կայքի ռեսուրսները, ինչը շատ օգտակար է առցանց ավելի լավ տեսանելիության և որոնման համակարգի բարելավման համար:

Ընդլայնված վիզուալիզացիայի գործիքներ

Հուսով ենք, որ ձեզ դուր է եկել բառային ամպերի մեր կարճ նկարագրությունը՝ որպես վիզուալիզացիայի ամենակարևոր գործիքներից մեկը, որը կարող է շատ օգուտներ բերել, երբ խոսքը վերաբերում է առցանց մարքեթինգին և ձեր բովանդակության ավելի լավ տեսանելիությանը: Սակայն այսքանով պատմությունը չի ավարտվում։ Երբ խոսքը վերաբերում է տվյալների վիզուալիզացմանը, դուք կարող եք օգտագործել բազմաթիվ այլ գործիքներ, որոնցից ոմանք ավելի բարդ են, քան մյուսները, ամեն ինչ կախված է ձեր հատուկ կարիքներից և պահանջներից: Ավելի առաջադեմ գործիքներից մի քանիսը դարձել են այնքան բարդ, և առաջադեմ ալգորիթմների և խորը ուսուցման միջոցով նրանք նույնիսկ կարողանում են կարդալ, մեկնաբանել զգացմունքները տեքստից: Այս գործընթացը կոչվում է զգացմունքների վերլուծություն: Այս գործիքները հիմնված են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների վրա, որոնք հավաքում են տվյալները էլ. նամակներից, թվիթերից, տառադարձումներից և այլ աղբյուրներից: Տվյալներն այնուհետև դասավորվում են իրենց բևեռականության (դրական, չեզոք, բացասական) կամ զգացմունքների (երջանկություն, գրգռվածություն, դժգոհություն և այլն) համաձայն: Օրինակ, եթե ցանկանում եք վերլուծել տվյալ ապրանքի վերանայման տվյալները, ապա ալգորիթմը կարող է դասակարգել այն, ինչ մարդիկ ասում են ապրանքի առանձնահատկությունների մասին՝ որպես դրական, չեզոք կամ բացասական: Այսպիսով, տրամադրությունների վերլուծությունը հաճախ օգտագործվում է շուկայի հետազոտության մեջ, որպեսզի ավելի լավ ըմբռնեն արտադրանքի վերաբերյալ հաճախորդների ընկալումները: Դա գործիք է, որն օգտագործվում է նաև ապրանքանիշի մոնիտորինգի կամ սոցիալական մեդիայի և շատ ավելին:

Վերլուծության փուլից հետո, հավանաբար, ձեզ մնում են աղյուսակներ, որոնք պետք է վերածվեն վիզուալիզացիայի: Եթե դուք որոշել եք, օրինակ, գրաֆիկներ պատրաստել, կարող եք պարզապես օգտագործել գործիքներ, որոնք արդեն աղյուսակային հարթակների մաս են կազմում, ինչպիսին է Excel-ը: Եթե ցանկանում եք ստեղծել տվյալների ավելի բարդ պատկերացումներ, կարող եք դիմել Flourish-ին: Լավագույն տարբերակն է ուսումնասիրել տարբեր գործիքներ և տեսնել, թե որոնք են լավագույնը ձեր գործի համար: Հուսով ենք, որ դուք շատ զվարճացեք՝ ուսումնասիրելով բոլոր տարբեր ուղիները, որոնց միջոցով կարող եք ձեր տվյալները վերածել հետաքրքիր վիզուալների, որոնք անպայման կօգնեն ձեր առցանց տեսանելիությանը և օգտատերերի ընդհանուր գոհունակությանը: