Cara Menukar Transkrip kepada Visualisasi Data

Apabila ia datang kepada bukan sahaja pemasaran, tetapi juga kewartawanan dan pelbagai penyelidikan, adalah penting untuk mempunyai data yang betul untuk membuat keputusan yang betul dan mengetuai kempen yang berjaya. Terdapat pelbagai kaedah yang boleh digunakan untuk mencipta alat pemasaran yang penting. Salah satu alat penting ialah visualisasi data yang dipanggil. Alat ini memungkinkan untuk mengambil, sebagai contoh, transkrip dan membuat alat pemasaran daripadanya. Tetapi mari kita tentukan visualisasi data dahulu dan lihat cara ia berfungsi.

Visualisasi data ialah alat yang sangat berguna yang menunjukkan data yang berbeza dalam format grafik. Untuk melakukan ini, ia menggunakan carta, peta, maklumat grafik dan pelbagai lagi visual dan grafik. Faedah utama kaedah meletakkan data dalam format visual ini ialah ia membolehkan pengguna menganalisis arah aliran dan corak daripada data. Ia sangat berfaedah untuk mengeluarkan kesimpulan dan memupuk pemahaman yang lebih mendalam. Dengan cara ini sejumlah besar data boleh dipersembahkan dengan cara yang koheren dan logik. Ia juga mempunyai faedah tambahan, ia boleh kelihatan sangat bagus apabila disampaikan kepada orang lain yang terlibat dalam proses tersebut.

Mengapa visualisasi data digunakan dalam pemasaran begitu banyak?

Visualisasi data ialah salah satu alat pemasaran paling penting yang anda miliki, kerana ini membolehkan anda menangkap minat khalayak yang anda sasarkan dengan cekap. Menurut beberapa kajian, kira-kira 60% orang cenderung menjadi pelajar visual, bermakna bagi mereka cara terbaik untuk menggunakan kandungan pilihan mereka adalah melalui penggunaan alat visual. Visualisasi data adalah salah satu kaedah untuk membolehkannya.

Apabila bekerja dengan data dalam bidang pemasaran, komunikasi visual sering digunakan. Di sini kita bukan sahaja bercakap tentang komunikasi dengan pelanggan apabila anda melancarkan produk dan anda ingin membentangkan nilainya. Komunikasi visual juga sering digunakan oleh pasukan penyelidik pasaran, kerana ia merupakan cara yang berkesan untuk berkongsi hasil, dan ia boleh meningkatkan aliran kerja.

Sungguh mengagumkan jumlah data yang dihasilkan oleh sesetengah perniagaan setiap hari: e-mel, sembang, artikel, tinjauan hanyalah puncak gunung ais. Sukar untuk mendapatkan gambaran keseluruhan mengenai jejak digital yang besar ini. Ini benar terutamanya jika anda turut mengambil kira semua data audio yang luas, contohnya rakaman temu bual atau kumpulan fokus. Semua data yang ditangkap dalam format audio selalunya sangat berharga untuk tujuan penyelidikan. Walau bagaimanapun, salah satu masalah utama dengan format audio ialah ia sering menjadi tugas yang besar untuk melalui semua jam dan jam fail audio. Cadangan kami adalah untuk menyalin data audio dan membuat dokumen bertulis yang boleh dicari daripadanya. Gglot ialah penyedia perkhidmatan transkripsi yang boleh membantu anda dengan tugas ini, jadi pertimbangkan langkah ini. Kami menawarkan transkripsi yang sangat pantas dan boleh dipercayai untuk sebarang jenis kandungan audio. Ia akan dilakukan oleh pasukan pakar transkripsi mahir kami, dengan pengalaman bertahun-tahun dalam perniagaan transkripsi, dan kami boleh menjamin kadar ketepatan maksimum yang mungkin. Apabila anda menggunakan perkhidmatan kami, anda boleh yakin bahawa anda akan mendapat transkripsi yang sangat tepat, untuk harga yang sangat berpatutan, dan anda akan kagum betapa tidak lama lagi anda akan dapat membaca semua data yang terkandung dalam fail audio.

Okay, sekarang untuk langkah seterusnya. Apabila anda telah memperoleh transkrip dan anda mempunyai data dalam format bertulis, anda perlu tahu cara anda ingin menganalisis data anda. Kini tiba masanya untuk menggunakan alat analisis teks. Anda boleh memilih alat yang tidak rumit, contohnya penjana awan. Mereka menggunakan frasa yang sering digabungkan untuk membuat awan perkataan.

Pengenalan ringkas kepada awan perkataan

Awan perkataan juga sering dipanggil awan tag atau wordle atau senarai berwajaran. Ia pada asasnya adalah sejenis pendekatan baru kepada perwakilan visual data yang dalam bentuk asalnya teks. Awan perkataan biasanya digunakan untuk gambaran visual metadata yang datang daripada kata kunci, seperti teg pelbagai tapak web. Ia juga sering digunakan untuk visualisasi bentuk teks bebas. Teg boleh menjadi apa sahaja, tetapi selalunya ia adalah dalam bentuk perkataan tunggal. Awan perkataan berfungsi dengan mendorong kepentingan relatif setiap teg sedemikian mengikut saiz fon atau warna fon yang berbeza. Salah satu kelebihan terbaik format awan perkataan ialah kegunaannya apabila ia datang kepada persepsi pantas istilah dalam awan, yang membolehkan penentuan cepat tentang penonjolan relatif setiap istilah individu. Jika istilah itu lebih besar, ia bermakna ia membawa lebih berat dari segi kepentingan dan kepentingannya. Istilah ini juga boleh digunakan sebagai sejenis bantuan navigasi untuk tapak web, dan dalam kes ini, istilah biasanya dipautkan, yang bermaksud bahawa ia digunakan sebagai item yang dipautkan, dikaitkan dengan teg itu sendiri.

Satu lagi perkara yang penting untuk diberi perhatian apabila bercakap tentang topik awan perkataan, adalah boleh dikatakan bahawa awan perkataan biasanya dibahagikan kepada tiga jenis utama, berkenaan dengan aplikasi awan teg itu dalam perisian itu sendiri. Dalam subbahagian ini, mereka dibahagikan mengikut maknanya, bukannya pembahagian yang lebih tipikal mengikut rupa. Jenis awan perkataan pertama menggunakan tag untuk menunjukkan kekerapan, berapa banyak setiap item digunakan, berapa banyak ia menonjol dalam tapak web. Apabila ia datang kepada jenis awan perkataan kedua, ia berbeza daripada yang pertama kerana ia menggunakan sejenis awan teg global, dan dalam awan teg jenis ini semua frekuensi yang berkaitan diagregatkan, ia merangkumi semua item dan pengguna. Boleh dikatakan bahawa awan perkataan jenis kedua dalam satu cara mewakili bilangan keseluruhan pelbagai item yang mempunyai teg digunakan pada mereka, dan oleh itu ia digunakan untuk mewakili populariti relatif setiap teg.

Terdapat juga jenis awan perkataan ketiga, dan dalam jenis kategori awan ini saiz individu mereka adalah penunjuk jumlah bilangan subkategori berbeza yang disertakan. Jenis awan perkataan ini menggunakan tag sebagai sejenis kaedah pengkategorian yang mewakili item setiap bahagian kandungan.

Satu lagi perkara yang penting untuk diperhatikan apabila ia berkaitan dengan awan kata kunci ialah yang sering digunakan juga sebagai sejenis istilah pemasaran enjin carian (SEM). Dalam penggunaan ini, ia akan merujuk kepada kumpulan kata kunci tertentu, yang kesemuanya dalam beberapa cara berkaitan apabila ia berkaitan dengan perbincangan tapak web tertentu.

Awan teg baru-baru ini mendapat banyak populariti dalam hal pengoptimuman enjin carian. Mereka juga sangat berguna sebagai alat untuk navigasi kandungan halaman web yang lebih baik. Apabila digunakan dengan cekap pada halaman web, mereka boleh membantu menyambungkan sumber tapak web tersebut, yang sangat berguna untuk keterlihatan dalam talian yang lebih baik dan kedudukan enjin carian yang lebih baik.

Alat visualisasi lanjutan

Kami harap anda menyukai penerangan ringkas kami tentang awan perkataan sebagai salah satu alat visualisasi yang paling penting yang boleh membawa banyak manfaat apabila ia berkaitan dengan pemasaran dalam talian dan keterlihatan kandungan anda yang lebih baik. Namun, ini bukanlah penamat cerita. Apabila ia datang kepada visualisasi data, anda boleh menggunakan banyak alat lain, ada yang lebih kompleks daripada yang lain, semuanya bergantung pada keperluan dan permintaan tertentu anda. Beberapa alat yang lebih maju telah menjadi begitu canggih, dan melalui penggunaan algoritma lanjutan dan pembelajaran mendalam, mereka malah dapat membaca, mentafsir emosi daripada teks. Proses ini dipanggil analisis sentimen. Alat ini adalah berdasarkan algoritma pembelajaran mesin yang mengumpulkan data daripada e-mel, tweet, transkrip dan sumber lain. Data kemudiannya disusun selaras dengan polariti mereka (positif, neutral, negatif) atau perasaan (kegembiraan, kerengsaan, ketidakpuasan hati dll.). Contohnya, jika anda ingin menganalisis data daripada semakan produk tertentu, algoritma boleh mengklasifikasikan perkara yang orang katakan tentang ciri produk sebagai positif, neutral atau negatif. Oleh itu, analisis sentimen sering digunakan dalam penyelidikan pasaran untuk mempunyai pemahaman yang lebih baik tentang persepsi pelanggan terhadap produk. Ia adalah alat yang juga digunakan dalam pemantauan jenama atau media sosial dan banyak lagi.

Selepas fasa menganalisis, anda mungkin ditinggalkan dengan hamparan yang perlu diubah menjadi visualisasi. Jika anda memilih untuk membuat graf sebagai contoh, anda boleh menggunakan alat yang sudah menjadi sebahagian daripada platform hamparan seperti Excel. Jika anda berminat untuk mencipta visualisasi data yang lebih canggih, anda boleh beralih kepada Flourish. Pilihan terbaik ialah meneroka alat yang berbeza dan melihat alat yang terbaik untuk kes anda. Kami harap anda berasa seronok meneroka semua cara berbeza yang boleh anda gunakan untuk menukar data anda menjadi visual yang menarik, yang pastinya akan membantu keterlihatan dalam talian anda dan kepuasan pengguna secara keseluruhan.