如何将成绩单转换为数据可视化
当涉及营销，新闻和各种研究时，拥有正确的数据以做出正确的决定并领导成功的竞选活动至关重要。为了创建重要的营销工具，可以使用不同的方法。至关重要的工具之一就是所谓的数据可视化。例如，使用此工具可以获取成绩单，并从中制作营销工具。但是，让我们首先定义数据可视化并查看其工作方式。
数据可视化是非常有用的工具，它以图形格式显示不同的数据。为此，它使用图表，地图，信息图表以及其他各种视觉效果和图形。这种以可视格式放置数据的方法的主要好处是，它使用户能够分析数据的趋势和模式。这对于提取结论和加深理解非常有益。这样，可以以连贯和逻辑的方式呈现大量数据。它还有一个额外的好处，当呈现给参与该过程的其他人时，它看起来会非常漂亮。
为什么在市场营销中使用数据可视化这么多？
数据可视化是您可以使用的最重要的营销工具之一，因为它可以有效地吸引目标受众的兴趣。根据一些研究，大约60％的人倾向于视觉学习者，这意味着对他们来说，使用所选内容的最好方法是使用视觉工具。数据可视化是实现此目的的方法之一。
在营销领域中处理数据时，通常使用视觉传达。在这里，我们不仅在谈论发布产品并希望表达其价值时与客户的交流。市场研究人员团队也经常使用视觉交流，因为视觉交流是共享结果的有效方法，并且可以改善工作流程。
令人惊奇的是，某些企业每天产生多少数据：电子邮件，聊天，文章，调查只是冰山一角。很难对这个巨大的数字足迹有一个概览。如果您还考虑了所有大量音频数据，例如采访记录或焦点小组的记录，则尤其如此。以音频格式捕获的所有数据通常对于研究目的非常有价值。但是，音频格式的主要问题之一是，遍历所有小时的音频文件通常成为一项艰巨的任务。我们的建议是转录音频数据，并从中提取可搜索的书面文件。 Gglot是转录服务提供商，可以帮助您完成此任务，因此请考虑好此步骤。我们提供任何类型的音频内容的非常快速和可靠的转录。这将由我们熟练的转录专家团队完成，他们在转录业务领域拥有多年的经验，我们可以保证最大的准确性。当您使用我们的服务时，您可以放心，您将以非常实惠的价格获得非常精确的转录，并且您将惊讶于多久之后您将能够读取音频文件中包含的所有数据。
好吧，现在进入下一步。获得成绩单并以书面形式获得数据后，您需要知道如何分析数据。现在是时候使用文本分析工具了。您可以选择简单的工具，例如云生成器。他们使用经常组合在一起的词组以使词云模糊。
词云简介
词云通常也称为标签云或单词或加权列表。基本上，这是一种新颖的方法，用于以原始形式显示文本的数据。词云通常用于视觉描述来自关键字的元数据，例如各种网站的标签。它还常用于可视化自由形式的文本。标签可以是任何东西，但大多数情况下它们都是单个单词的形式。词云通过将每个这样的标签的相对重要性推到不同的字体大小或字体颜色来工作。词云格式的最大优点之一是它在快速感知云中术语时的用处，从而可以快速确定每个单个术语的相对突出。如果该术语更大，则意味着它的重要性和重要性更大。这些术语也可以用作网站的导航辅助，在这种情况下，这些术语通常是超链接的，这意味着它们被用作与标签本身相关联的链接项。
关于词云的主题，还需要注意的另一件事是，关于词云在软件本身中的应用，可以说词云通常分为三种主要类型。在此细分中，它们按其含义进行划分，而不是按外观进行更典型的划分。第一种词云使用标签来显示频率，每个项目使用了多少，网站上有多少显示。当涉及第二种类型的词云时，它与第一种类型的词云有所不同，因为它使用了一种全局标签云，并且在这种类型的标签云中，所有相关频率都被汇总，它们涵盖了所有项目和用户。可以说，第二种词云某种程度上代表了已应用标签的各种商品的总数，因此，它被用来代表每个标签的相对流行度。
还有第三种类型的词云，在这种类型的云类别中，它们的个体大小是它们所包含的不同子类别总数的指标。这种类型的词云使用标签作为一种分类方法，表示每个内容片段的项目。
关于关键字云，还需要注意的另一件事是，它通常也被用作一种搜索引擎营销（SEM）术语。在此使用中，它将指向一组特定的关键字，在讨论特定网站时，所有这些关键字都在某种程度上相关。
标签云最近在搜索引擎优化方面获得了广泛的欢迎。它们作为更好地导航网页内容的工具也非常有用。当在网页上有效使用时，它们可以帮助连接该网站的资源，这对于提高在线可见度和改善搜索引擎排名非常有用。
先进的可视化工具
我们希望您喜欢我们对词云的简短描述，它是最重要的可视化工具之一，可以在在线营销和更好地显示内容方面带来很多好处。但是，这还不是故事的结局。当涉及到数据的可视化时，您可以使用许多其他工具，其中一些比其他工具更复杂，这完全取决于您的特定需求。一些更高级的工具已经变得如此复杂，并且通过使用高级算法和深度学习，他们甚至能够从文本中读取，解释情感。此过程称为情感分析。这些工具基于机器学习算法，该算法从电子邮件，推文，成绩单和其他来源收集数据。然后，根据数据的极性（正，中性，负）或感觉（幸福，刺激，不满意等）对数据进行分类。例如，如果您要分析某个产品评论中的数据，该算法可以将人们对产品功能的评价归为肯定，中立或否定。因此，市场分析中经常使用情感分析，以便更好地了解客户对产品的看法。它是一种工具，还用于品牌监控或社交媒体等等。
在分析阶段之后，您可能剩下需要将其转换为可视化文件的电子表格。例如，如果您选择制作图形，则可以简单地使用电子表格平台中已经包含的工具（例如Excel）。如果您想创建更复杂的数据可视化，可以转向蓬勃发展。最好的选择是探索不同的工具，并查看哪种工具最适合您的情况。我们希望您能从中探索各种有趣的方式，将数据转换为有趣的视觉效果，这肯定会帮助您提高在线可见度和整体用户满意度。