ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകളെ ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷനിലേക്ക് എങ്ങനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാം
മാർക്കറ്റിംഗ് മാത്രമല്ല, ജേണലിസവും വിവിധ ഗവേഷണങ്ങളും വരുമ്പോൾ, ശരിയായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും വിജയകരമായ പ്രചാരണങ്ങൾ നയിക്കുന്നതിനും ശരിയായ ഡാറ്റ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. പ്രധാനപ്പെട്ട മാർക്കറ്റിംഗ് ടൂളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാം. നിർണായകമായ ഒരു ഉപകരണമാണ് ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ. ഉദാഹരണത്തിന്, ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എടുക്കാനും അവയിൽ നിന്ന് മാർക്കറ്റിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനും ഈ ഉപകരണം സാധ്യമാക്കുന്നു. എന്നാൽ നമുക്ക് ആദ്യം ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ നിർവചിച്ച് അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം.
ഒരു ഗ്രാഫിക്കൽ ഫോർമാറ്റിൽ വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ കാണിക്കുന്ന വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായ ഉപകരണമാണ് ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, ഇത് ചാർട്ടുകൾ, മാപ്പുകൾ, ഇൻഫോഗ്രാഫിക്‌സ് എന്നിവയും മറ്റ് വിഷ്വലുകളും ഗ്രാഫിക്സും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഒരു വിഷ്വൽ ഫോർമാറ്റിൽ ഇടുന്നതിനുള്ള ഈ രീതിയുടെ പ്രധാന നേട്ടം, ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ട്രെൻഡുകളും പാറ്റേണുകളും വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു എന്നതാണ്. നിഗമനങ്ങൾ പുറത്തെടുക്കുന്നതിനും ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ വളർത്തുന്നതിനും ഇത് വളരെ പ്രയോജനകരമാണ്. ഈ രീതിയിൽ ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ യോജിച്ചതും യുക്തിസഹവുമായ രീതിയിൽ അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഇതിന് ഒരു അധിക നേട്ടവുമുണ്ട്, ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഏർപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന മറ്റ് ആളുകൾക്ക് അവതരിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഇത് വളരെ മനോഹരമായി കാണപ്പെടും.
മാർക്കറ്റിംഗിൽ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ഇത്രയധികം ഉപയോഗിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട മാർക്കറ്റിംഗ് ടൂളുകളിൽ ഒന്നാണ് ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ, കാരണം നിങ്ങൾ ഉദ്ദേശിച്ച പ്രേക്ഷകരുടെ താൽപ്പര്യം കാര്യക്ഷമമായി പിടിച്ചെടുക്കുന്നത് ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ചില പഠനങ്ങൾ അനുസരിച്ച്, ഏകദേശം 60% ആളുകൾ വിഷ്വൽ പഠിതാക്കളാണ്, അതായത് അവർക്ക് തിരഞ്ഞെടുത്ത ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിക്കാനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം വിഷ്വൽ ടൂളുകളുടെ ഉപയോഗമാണ്. അത് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിയാണ് ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ.
മാർക്കറ്റിംഗ് മേഖലയിൽ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, വിഷ്വൽ ആശയവിനിമയം പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു ഉൽപ്പന്നം സമാരംഭിക്കുമ്പോൾ, അതിൻ്റെ മൂല്യം അവതരിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ ഉപഭോക്താക്കളുമായുള്ള ആശയവിനിമയത്തെക്കുറിച്ച് മാത്രമല്ല ഞങ്ങൾ ഇവിടെ സംസാരിക്കുന്നത്. വിഷ്വൽ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ പലപ്പോഴും മാർക്കറ്റ് ഗവേഷക ടീമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് ഫലങ്ങൾ പങ്കിടുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ മാർഗമാണ്, മാത്രമല്ല ഇത് വർക്ക്ഫ്ലോ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.
ചില ബിസിനസ്സുകൾ ദിവസേന എത്ര ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നു എന്നത് അതിശയകരമാണ്: ഇമെയിലുകൾ, ചാറ്റുകൾ, ലേഖനങ്ങൾ, സർവേകൾ എന്നിവ മഞ്ഞുമലയുടെ അഗ്രം മാത്രമാണ്. ഈ വലിയ ഡിജിറ്റൽ കാൽപ്പാടിനെക്കുറിച്ച് ഒരു അവലോകനം ഉണ്ടാകുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. നിങ്ങൾ എല്ലാ വലിയ ഓഡിയോ ഡാറ്റയും കണക്കിലെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും സത്യമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന് അഭിമുഖങ്ങളുടെ അല്ലെങ്കിൽ ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പുകളുടെ റെക്കോർഡിംഗുകൾ. ഒരു ഓഡിയോ ഫോർമാറ്റിൽ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്ന എല്ലാ ഡാറ്റയും പലപ്പോഴും ഗവേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഓഡിയോ ഫോർമാറ്റുകളുടെ പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളിലൊന്ന്, ഓഡിയോ ഫയലുകളുടെ എല്ലാ മണിക്കൂറുകളും മണിക്കൂറുകളും കടന്നുപോകുന്നത് പലപ്പോഴും ഒരു വലിയ ദൗത്യമായി മാറുന്നു എന്നതാണ്. ഓഡിയോ ഡാറ്റ ട്രാൻസ്‌ക്രൈബുചെയ്‌ത് അതിൽ നിന്ന് തിരയാനാകുന്ന രേഖാമൂലമുള്ള പ്രമാണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശം. ഈ ടാസ്ക്കിൽ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവന ദാതാവാണ് Gglot, അതിനാൽ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഈ ഘട്ടം പരിഗണിക്കുക. ഏത് തരത്തിലുള്ള ഓഡിയോ ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെയും വളരെ വേഗതയേറിയതും വിശ്വസനീയവുമായ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ ഞങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ ബിസിനസിൽ വർഷങ്ങളും വർഷങ്ങളും പരിചയമുള്ള ഞങ്ങളുടെ വിദഗ്ദ്ധ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ വിദഗ്ധരുടെ ടീമാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്, കൂടാതെ സാധ്യമായ പരമാവധി കൃത്യത നിരക്ക് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുനൽകാനും കഴിയും. നിങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ സേവനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് വളരെ കൃത്യമായ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ ലഭിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പിക്കാം, വളരെ താങ്ങാവുന്ന വിലയ്ക്ക്, ഓഡിയോ ഫയലിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന എല്ലാ ഡാറ്റയും നിങ്ങൾക്ക് എത്ര വേഗത്തിൽ വായിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് നിങ്ങൾ ആശ്ചര്യപ്പെടും.
ശരി, ഇപ്പോൾ അടുത്ത ഘട്ടത്തിലേക്ക്. നിങ്ങൾക്ക് ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് ലഭിക്കുകയും നിങ്ങൾക്ക് ഒരു രേഖാമൂലമുള്ള ഫോർമാറ്റിൽ ഡാറ്റ ലഭിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ വിശകലനം ചെയ്യണമെന്ന് നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടതുണ്ട്. ടെക്സ്റ്റ് അനാലിസിസ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള സമയമാണിത്. നിങ്ങൾക്ക് സങ്കീർണ്ണമല്ലാത്ത ഉപകരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന് ക്ലൗഡ് ജനറേറ്ററുകൾ. ഒരു പദ മേഘം ഉണ്ടാക്കാൻ അവർ പലപ്പോഴും ഒരുമിച്ച് വരുന്ന പദസമുച്ചയങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പദ മേഘങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ചെറിയ ആമുഖം
ഒരു വേഡ് ക്ലൗഡിനെ പലപ്പോഴും ടാഗ് ക്ലൗഡ് അല്ലെങ്കിൽ വേഡ്ലെ അല്ലെങ്കിൽ വെയ്റ്റഡ് ലിസ്റ്റ് എന്നും വിളിക്കുന്നു. ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി അതിൻ്റെ യഥാർത്ഥ രൂപത്തിലുള്ള ഒരു വാചകമായ ഡാറ്റയുടെ വിഷ്വൽ പ്രാതിനിധ്യത്തിലേക്കുള്ള ഒരുതരം നോവൽ സമീപനമാണ്. വിവിധ വെബ്‌സൈറ്റുകളുടെ ടാഗുകൾ പോലുള്ള കീവേഡുകളിൽ നിന്ന് വരുന്ന മെറ്റാഡാറ്റയുടെ ദൃശ്യ ചിത്രീകരണത്തിനായി വേഡ് ക്ലൗഡുകൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. വാചകത്തിൻ്റെ സ്വതന്ത്ര രൂപങ്ങളുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനും ഇത് പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടാഗുകൾ എന്തും ആകാം, എന്നാൽ മിക്കപ്പോഴും അവ ഒറ്റവാക്കുകളുടെ രൂപത്തിലാണ്. വ്യത്യസ്ത ഫോണ്ട് വലുപ്പമോ ഫോണ്ടിൻ്റെ നിറമോ ഉപയോഗിച്ച് അത്തരത്തിലുള്ള ഓരോ ടാഗിൻ്റെയും ആപേക്ഷിക പ്രാധാന്യം നൽകിക്കൊണ്ടാണ് വേഡ് ക്ലൗഡുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. വേഡ് ക്ലൗഡ് ഫോർമാറ്റിൻ്റെ ഏറ്റവും മികച്ച നേട്ടങ്ങളിലൊന്ന് ക്ലൗഡിലെ പദങ്ങളുടെ വേഗത്തിലുള്ള ധാരണയുടെ കാര്യത്തിൽ അതിൻ്റെ ഉപയോഗമാണ്, ഇത് ഓരോ വ്യക്തിഗത പദത്തിൻ്റെയും ആപേക്ഷിക പ്രാധാന്യം വേഗത്തിൽ നിർണ്ണയിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. പദം വലുതാണെങ്കിൽ, അതിൻ്റെ പ്രാധാന്യവും പ്രാധാന്യവും സംബന്ധിച്ച് അത് കൂടുതൽ ഭാരം വഹിക്കുന്നു എന്നാണ്. വെബ്‌സൈറ്റുകൾക്കായുള്ള ഒരു തരം നാവിഗേഷൻ സഹായമായും ഈ നിബന്ധനകൾ ഉപയോഗിക്കാം, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ നിബന്ധനകൾ സാധാരണയായി ഹൈപ്പർലിങ്ക് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു, അതായത് ടാഗുമായി തന്നെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ലിങ്ക് ചെയ്‌ത ഇനങ്ങളായി അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
വേഡ് ക്ലൗഡുകളുടെ വിഷയത്തിലേക്ക് വരുമ്പോൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഒരു കാര്യം കൂടി, സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിലെ തന്നെ ആ ടാഗ് ക്ലൗഡിൻ്റെ പ്രയോഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് വേഡ് മേഘങ്ങളെ സാധാരണയായി മൂന്ന് പ്രധാന തരങ്ങളായി വിഭജിക്കുമെന്ന് പറയാം. ഈ ഉപവിഭാഗത്തിൽ, കൂടുതൽ സാധാരണമായ വിഭജനത്തിന് പകരം അവയുടെ അർത്ഥത്താൽ വിഭജിക്കപ്പെടുന്നു. ആവൃത്തി, ഓരോ ഇനവും എത്രമാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു, വെബ്‌സൈറ്റിൽ അത് എത്രത്തോളം പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു എന്നിവ കാണിക്കാൻ ആദ്യ തരം പദ ക്ലൗഡ് ടാഗുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തെ തരം വേഡ് ക്ലൗഡിലേക്ക് വരുമ്പോൾ, ഇത് ആദ്യത്തേതിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം ഇത് ഒരുതരം ആഗോള ടാഗ് ക്ലൗഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇത്തരത്തിലുള്ള ടാഗ് ക്ലൗഡിൽ പ്രസക്തമായ എല്ലാ ആവൃത്തികളും സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, അവ എല്ലാ ഇനങ്ങളിലും ഉപയോക്താക്കളിലും വ്യാപിക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തെ തരം വേഡ് ക്ലൗഡ് ഒരു തരത്തിൽ ടാഗ് പ്രയോഗിച്ച വിവിധ ഇനങ്ങളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള എണ്ണത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെന്നും ഓരോ ടാഗിൻ്റെയും ആപേക്ഷിക ജനപ്രീതിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നും പറയാം.
മൂന്നാമത്തെ തരം വേഡ് ക്ലൗഡും ഉണ്ട്, ഈ തരത്തിലുള്ള ക്ലൗഡ് വിഭാഗങ്ങളിൽ അവയുടെ വ്യക്തിഗത വലുപ്പം അവ ഉൾപ്പെടുന്ന വ്യത്യസ്ത ഉപവിഭാഗങ്ങളുടെ ആകെ എണ്ണത്തിൻ്റെ സൂചകമാണ്. ഓരോ ഉള്ളടക്ക ഭാഗത്തിൻ്റെയും ഇനങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു തരം വർഗ്ഗീകരണ രീതിയായി ഇത്തരത്തിലുള്ള വേഡ് ക്ലൗഡ് ടാഗുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കീവേഡ് ക്ലൗഡിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഒരു കാര്യം കൂടി പ്രധാനമാണ്, അത് പലപ്പോഴും ഒരു തരം സെർച്ച് എഞ്ചിൻ മാർക്കറ്റിംഗ് (SEM) പദമായും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഉപയോഗത്തിൽ ഇത് ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പ് കീവേഡുകളെ പരാമർശിക്കും, അവയെല്ലാം ഒരു പ്രത്യേക വെബ്‌സൈറ്റിൻ്റെ ചർച്ചയിൽ വരുമ്പോൾ ഏതെങ്കിലും തരത്തിൽ പ്രസക്തമാണ്.
സെർച്ച് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ്റെ കാര്യത്തിൽ ടാഗ് ക്ലൗഡുകൾ ഈയിടെ വളരെ പ്രചാരം നേടിയിട്ടുണ്ട്. വെബ്‌പേജുകളുടെ ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ മികച്ച നാവിഗേഷനുള്ള ഉപകരണമായും അവ വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഒരു വെബ് പേജിൽ കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, അവർക്ക് ആ വെബ്‌സൈറ്റിൻ്റെ ഉറവിടങ്ങൾ ബന്ധിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കാനാകും, ഇത് മികച്ച ഓൺലൈൻ ദൃശ്യപരതയ്ക്കും മെച്ചപ്പെട്ട സെർച്ച് എഞ്ചിൻ റാങ്കിനും വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
വിപുലമായ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളുകൾ
ഓൺലൈൻ മാർക്കറ്റിംഗും നിങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ മികച്ച ദൃശ്യപരതയും വരുമ്പോൾ ധാരാളം നേട്ടങ്ങൾ നൽകുന്ന ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളുകളിൽ ഒന്നായി വേഡ് ക്ലൗഡുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ ഹ്രസ്വ വിവരണം നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടപ്പെട്ടുവെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് കഥയുടെ അവസാനമല്ല. ഡാറ്റയുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിൻ്റെ കാര്യം വരുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് മറ്റ് പല ടൂളുകളും ഉപയോഗിക്കാം, ചിലത് മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമാണ്, ഇതെല്ലാം നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങളെയും ആവശ്യങ്ങളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. കൂടുതൽ നൂതനമായ ചില ഉപകരണങ്ങൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമായിത്തീർന്നിരിക്കുന്നു, വിപുലമായ അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൻ്റെയും ഉപയോഗത്തിലൂടെ അവർക്ക് ഒരു വാചകത്തിൽ നിന്ന് വികാരങ്ങൾ വായിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പോലും കഴിയും. ഈ പ്രക്രിയയെ വികാര വിശകലനം എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഇമെയിലുകൾ, ട്വീറ്റുകൾ, ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, മറ്റ് ഉറവിടങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഈ ഉപകരണങ്ങൾ. ഡാറ്റ പിന്നീട് അവയുടെ ധ്രുവത (പോസിറ്റീവ്, ന്യൂട്രൽ, നെഗറ്റീവ്) അല്ലെങ്കിൽ വികാരങ്ങൾ (സന്തോഷം, പ്രകോപനം, അസംതൃപ്തി മുതലായവ) അനുസരിച്ച് അടുക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നിശ്ചിത ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ അവലോകനത്തിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ സവിശേഷതകളെ കുറിച്ച് ആളുകൾ പറയുന്നതിനെ പോസിറ്റീവ്, ന്യൂട്രൽ അല്ലെങ്കിൽ നെഗറ്റീവ് എന്നിങ്ങനെ തരംതിരിക്കാൻ അൽഗോരിതത്തിന് കഴിയും. അതിനാൽ, ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപഭോക്തൃ ധാരണകളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് മാർക്കറ്റ് ഗവേഷണത്തിൽ വികാര വിശകലനം പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ബ്രാൻഡ് നിരീക്ഷണത്തിലോ സോഷ്യൽ മീഡിയയിലും മറ്റും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണമാണിത്.
വിശകലന ഘട്ടത്തിന് ശേഷം, നിങ്ങൾക്ക് ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങളാക്കി മാറ്റേണ്ട സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകൾ ശേഷിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഗ്രാഫുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, Excel പോലുള്ള സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെ ഭാഗമായ ടൂളുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഫ്ലൂറിഷിലേക്ക് തിരിയാം. വ്യത്യസ്ത ടൂളുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്‌ത് നിങ്ങളുടെ കേസിൽ ഏതാണ് മികച്ചതെന്ന് കാണുക എന്നതാണ് മികച്ച ഓപ്ഷൻ. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ രസകരമായ വിഷ്വലുകളാക്കി മാറ്റാൻ കഴിയുന്ന വ്യത്യസ്ത വഴികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് വളരെയധികം രസകരമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, ഇത് തീർച്ചയായും നിങ്ങളുടെ ഓൺലൈൻ ദൃശ്യപരതയെയും മൊത്തത്തിലുള്ള ഉപയോക്തൃ സംതൃപ്തിയെയും സഹായിക്കും.