如何將成績單轉換為數據可視化

當涉及營銷，新聞和各種研究時，擁有正確的數據以做出正確的決定並領導成功的競選活動至關重要。為了創建重要的營銷工具，可以使用不同的方法。至關重要的工具之一就是所謂的數據可視化。例如，使用此工具可以獲取成績單，並從中製作營銷工具。但是，讓我們首先定義數據可視化並查看其工作方式。

數據可視化是非常有用的工具，它以圖形格式顯示不同的數據。為此，它使用圖表，地圖，信息圖表以及其他各種視覺效果和圖形。這種以可視格式放置數據的方法的主要好處是，它使用戶能夠分析數據的趨勢和模式。這對於提取結論和加深理解非常有益。這樣，可以以連貫和邏輯的方式呈現大量數據。它還有一個額外的好處，當呈現給參與該過程的其他人時，它看起來會非常漂亮。

為什麼在市場營銷中使用數據可視化這麼多？

數據可視化是您可以使用的最重要的營銷工具之一，因為它可以有效地吸引目標受眾的興趣。根據一些研究，大約60％的人傾向於視覺學習者，這意味著對他們來說，使用所選內容的最好方法是使用視覺工具。數據可視化是實現此目的的方法之一。

在營銷領域中處理數據時，通常使用視覺傳達。在這裡，我們不僅在談論發布產品並希望表達其價值時與客戶的交流。市場研究人員團隊也經常使用視覺交流，因為視覺交流是共享結果的有效方法，並且可以改善工作流程。

令人驚奇的是，某些企業每天產生多少數據：電子郵件，聊天，文章，調查只是冰山一角。很難對這個巨大的數字足蹟有一個概覽。如果您還考慮了所有大量音頻數據，例如採訪記錄或焦點小組的記錄，則尤其如此。以音頻格式捕獲的所有數據通常對於研究目的非常有價值。但是，音頻格式的主要問題之一是，遍歷所有小時的音頻文件通常成為一項艱鉅的任務。我們的建議是轉錄音頻數據，並從中提取可搜索的書面文件。 Gglot是轉錄服務提供商，可以幫助您完成此任務，因此請考慮好此步驟。我們提供任何類型的音頻內容的非常快速和可靠的轉錄。這將由我們熟練的轉錄專家團隊完成，他們在轉錄業務領域擁有多年的經驗，我們可以保證最大的準確性。當您使用我們的服務時，您可以放心，您將以非常實惠的價格獲得非常精確的轉錄，並且您將驚訝於多久之後您將能夠讀取音頻文件中包含的所有數據。

好吧，現在進入下一步。獲得成績單並以書面形式獲得數據後，您需要知道如何分析數據。現在是時候使用文本分析工具了。您可以選擇簡單的工具，例如雲生成器。他們使用經常組合在一起的詞組以使詞云模糊。

詞云簡介

詞云通常也稱為標籤雲或單詞或加權列表。基本上，這是一種新穎的方法，用於以原始形式顯示文本的數據。詞云通常用於視覺描述來自關鍵字的元數據，例如各種網站的標籤。它還常用於可視化自由形式的文本。標籤可以是任何東西，但大多數情況下它們都是單個單詞的形式。詞云通過將每個這樣的標籤的相對重要性推到不同的字體大小或字體顏色來工作。詞云格式的最大優點之一是它在快速感知雲中術語時的用處，從而可以快速確定每個單個術語的相對突出。如果該術語更大，則意味著它的重要性和重要性更大。這些術語也可以用作網站的導航輔助，在這種情況下，這些術語通常是超鏈接的，這意味著它們被用作與標籤本身相關聯的鏈接項。

關於詞云的主題，還需要注意的另一件事是，關於詞云在軟件本身中的應用，可以說詞云通常分為三種主要類型。在此細分中，它們按其含義進行劃分，而不是按外觀進行更典型的劃分。第一種詞云使用標籤來顯示頻率，每個項目使用了多少，網站上有多少顯示。當涉及第二種類型的詞云時，它與第一種類型的詞云有所不同，因為它使用了一種全局標籤雲，並且在這種類型的標籤雲中，所有相關頻率都被匯總，它們涵蓋了所有項目和用戶。可以說，第二種詞云某種程度上代表了已應用標籤的各種商品的總數，因此，它被用來代表每個標籤的相對流行度。

還有第三種類型的詞云，在這種類型的雲類別中，它們的個體大小是它們所包含的不同子類別總數的指標。這種類型的詞云使用標籤作為一種分類方法，表示每個內容片段的項目。

關於關鍵字云，還需要注意的另一件事是，它通常也被用作一種搜索引擎營銷（SEM）術語。在此使用中，它將指向一組特定的關鍵字，在討論特定網站時，所有這些關鍵字都在某種程度上相關。

標籤雲最近在搜索引擎優化方面獲得了廣泛的歡迎。它們作為更好地導航網頁內容的工具也非常有用。當在網頁上有效使用時，它們可以幫助連接該網站的資源，這對於提高在線可見度和改善搜索引擎排名非常有用。

先進的可視化工具

我們希望您喜歡我們對詞云的簡短描述，它是最重要的可視化工具之一，可以在在線營銷和更好地顯示內容方面帶來很多好處。但是，這還不是故事的結局。當涉及到數據的可視化時，您可以使用許多其他工具，其中一些比其他工具更複雜，這完全取決於您的特定需求。一些更高級的工具已經變得如此復雜，並且通過使用高級算法和深度學習，他們甚至能夠從文本中讀取，解釋情感。此過程稱為情感分析。這些工具基於機器學習算法，該算法從電子郵件，推文，成績單和其他來源收集數據。然後，根據數據的極性（正，中性，負）或感覺（幸福，刺激，不滿意等）對數據進行分類。例如，如果您要分析某個產品評論中的數據，該算法可以將人們對產品功能的評價歸為肯定，中立或否定。因此，市場分析中經常使用情感分析，以便更好地了解客戶對產品的看法。它是一種工具，還用於品牌監控或社交媒體等等。

在分析階段之後，您可能剩下需要將其轉換為可視化文件的電子表格。例如，如果您選擇製作圖形，則可以簡單地使用電子表格平台中已經包含的工具（例如Excel）。如果您想創建更複雜的數據可視化，可以轉向蓬勃發展。最好的選擇是探索不同的工具，並查看哪種工具最適合您的情況。我們希望您能從中探索各種有趣的方式，將數據轉換為有趣的視覺效果，這肯定會幫助您提高在線可見度和整體用戶滿意度。