SAS Visual Text Analytics ist eine umfassende Lösung, die entwickelt wurde, um wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu gewinnen, indem sie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), maschinelles Lernen und linguistische Regeln nutzt. Dieses leistungsstarke Werkzeug ermöglicht es Organisationen, große Mengen an Textinformationen effizient zu verarbeiten, verborgene Muster zu entdecken und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Text Mining und kontextuelle Extraktion: Automatische Identifizierung und Extraktion von Schlüsselbegriffen, Phrasen und Konzepten aus Textdaten, um ein tieferes Verständnis des Inhalts zu erleichtern. - Kategorisierung und Sentiment-Analyse: Klassifizierung von Dokumenten in vordefinierte Kategorien und Bewertung des Sentiments, um die öffentliche Meinung oder Kundenfeedback zu erfassen. - Themenentdeckung: Aufdecken von aufkommenden Trends und verborgenen Chancen durch Erkennung von Hauptideen oder Themen in großen Textdatensätzen. - Mehrsprachige Unterstützung: Analyse von Texten in 33 Sprachen, darunter Englisch, Spanisch, Chinesisch und Arabisch, mit integrierten Lexika und Stopplisten für jede Sprache. - Offene Integration: Nahtlose Integration mit bestehenden Systemen und Open-Source-Technologien, Unterstützung verschiedener Programmiersprachen wie SAS, Python, R, Java, Scala und Lua. - Automatisierung und Zusammenarbeit: Nutzung intelligenter Algorithmen zur Automatisierung der Erkennung von Beziehungen, Themen und Sentiment, wodurch der manuelle Analyseaufwand reduziert wird. Förderung der Zusammenarbeit durch Erstellen, Verwalten und Teilen von Inhalten in einem hochgradig kollaborativen Arbeitsbereich. Primärer Wert und Benutzerlösungen: SAS Visual Text Analytics befähigt Organisationen, unstrukturierte Textdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, indem es Herausforderungen wie das Verwalten und Interpretieren von Notizen, die Bewertung von Risiken und Betrug sowie die Nutzung von Kundenfeedback zur frühzeitigen Problemerkennung adressiert. Durch die Automatisierung des Analyseprozesses und die Bereitstellung einer flexiblen, offenen Umgebung verbessert es die Entscheidungsfindung, steigert die betriebliche Effizienz und entdeckt Chancen, die in großen Mengen an Textinformationen verborgen sind.