كيفية استخدام برنامج Microsoft Excel لتحليل المشاعر

يمكنك استخدام Microsoft Excel لإجراء تحليل المشاعر الأساسي على النص. ستظهر لك النتائج الاتجاهات المخفية داخل البيانات.

الاستخدامات المحتملة لتحليل المشاعر غير محدودة: يمكن للمؤرخ استخدام تحليل المشاعر لفهم نية المؤلف الذي كتب مئات السنين في الماضي. وبالمثل ، يمكن لمدير التسويق مراقبة تطور سمعة العلامة التجارية بمرور الوقت.

ستستخدم طريقة تحليل المشاعر التي تمت مناقشتها في هذه المقالة التعلم الآلي لتسجيل نصك وتصنيفه على أنه تعبير إيجابي, سلبي، أو حيادي العواطف.

ستحتاج إلى Microsoft Excel والوظيفة الإضافية Azure Machine Learning.

لماذا يعد تحليل المشاعر مهمًا؟

بالنسبة للأشخاص الذين يبنون منتجات ، أو يعملون في مجال التسويق أو السياسة ، أو يجرون أبحاثًا ، فإن فهم المشاعر العاطفية فيما يتعلق بموضوع معين هو ضرورة مهنية.

يمكن أن يساعدهم تحليل المشاعر. على الرغم من أنه لن يحل تمامًا محل بيانات الاستخدام والاستطلاعات والمقابلات وأبحاث سطح المكتب ، إلا أن تحليل المشاعر أداة قوية تحت تصرفك.

لماذا ا؟ في أي موقف تقريبًا حيث لديك كمية كبيرة من البيانات النوعية غير المنظمة ، يمكن أن يمنحك تحليل المشاعر نظرة ثاقبة بسرعة حول رسالته الأساسية.

يعمل تحليل المشاعر بشكل أفضل عند تحليل كمية كبيرة من البيانات.

من غير المحتمل أن يؤدي إجراء تحليل المشاعر على أحدث رسالة نصية من اهتمامك الرومانسي إلى إرجاع معلومات ذات قيمة مضافة. من ناحية أخرى ، فإن تحليل آلاف التغريدات التي تحتوي على علامة تصنيف معينة سيمنحك نتائج مفيدة.

متعلق ب: نصائح قوية لتعزيز سمعتك على تويتر

تشمل حالات الاستخدام المحتملة الأخرى تحليل مراجعات المنتج ومراجعة استبيانات العملاء والكشف عن أزمة العلاقات العامة. بالإضافة إلى ذلك ، سيسمح لك تحليل المشاعر المنتظم بتتبع كيفية تغير مواقف العملاء تجاه شركتك بمرور الوقت.

الحجم مقابل الحجم المشاعر

يعد تحليل المشاعر جزءًا أساسيًا من مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي لأي شركة أو علامة تجارية تدرك سمعتها.

على سبيل المثال ، قد ترى أن شركتك تحصل على عدد كبير من الإشارات على وسائل التواصل الاجتماعي. لكن الإشارات وحدها ليست كل شيء.

في بعض الأحيان يذكر شيء جيد. على سبيل المثال ، يمكن أن تعني قدرًا كبيرًا من المشاعر الإيجابية تجاه شركتك.

في أوقات أخرى ، قد تواجه أزمة علاقات عامة تخرج عن نطاق السيطرة. نتيجة لذلك ، فإن الشعور العام تجاه شركتك سلبي.

يمكن أن يؤدي التمييز بين المشاعر في عدد كبير من الإشارات إلى وسائل التواصل الاجتماعي إلى إحداث فرق كبير.

استخدام برنامج Microsoft Excel لتحليل المشاعر

تتضمن بعض منصات مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي تحليل المشاعر كجزء من عروضها. من الممكن أيضًا إجراء تحليل المشاعر على النص باستخدام لغة برمجة مثل Python.

ومع ذلك ، تتطلب هذه الخيارات إما ميزانية كبيرة لتوفير منصة مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي أو مهارات الترميز.

إذا كنت مثل معظم الناس وليس لديك أي منهما ، فإن Microsoft Excel يعد خيارًا جيدًا لإجراء تحليل أساسي للمشاعر.

على الرغم من عدم تقديم أي من هذه الأدوات لنتائج مثالية ، إلا أنها يمكن أن تساعدك على فهم الاتجاه العام للمشاعر الواردة في النص.

كيفية إجراء تحليل المشاعر في Microsoft Excel

اتبع هذه الخطوات لتجربة تحليل المشاعر باستخدام Excel دون كتابة تعليمات برمجية. تحت الغطاء ، يعتمد Excel والوظيفة الإضافية Azure على خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية وقاموس عام بكلمات إيجابية وسلبية. يتم تعيين قيمة موجبة أو محايدة أو سلبية لكل كلمة في المعجم.

1. قم بتنظيم البيانات التي تريد تحليلها في ورقة Microsoft Excel.
2. تنظيف البيانات من خلال إزالة المساحات الفارغة وشخصيات غير ضرورية.
3. اصنع الخلية الأولى في مجموعة البيانات الخاصة بك tweet_text (احتفظ بالأحرف الصغيرة).
4. اذهب إلى إدراج> الوظائف الإضافية.
5. بعد ذلك ، توجه إلى بحث> التعلم الآلي لـ Azure.
6. بمجرد التثبيت ، ستظهر الوظيفة الإضافية Azure Machine Learning في مربع منبثق على الجانب الأيمن من شاشتك.
7. سترى خيارين: توقع الناجي تيتانيك و تحليل المشاعر النصية.
8. انقر فوق تحليل المشاعر النصية.
9. اذهب إلى يتنبأ > مدخل، ثم أضف النطاق الذي توجد به البيانات التي تريد تحليلها.
10. يترك بياناتي لها رؤوس التحقق.
11. اذهب إلى انتاج | وأضف الخلية حيث تريد أن تذهب نتائج التحليل.
12. صحافة يتنبأ.

أ المشاعر و نتيجة للنص في كل خلية سيتم ملؤها ؛ النص المقابل هو أكثر من ذلك سلبي إذا كانت النتيجة أقرب إلى الصفر. قد تفضل تغيير درجات إلى أ نسبه مئويه. في هذه الحالة ، كلما اقترب أ نتيجة هو 100%، كلما كانت أكثر إيجابية. حيادي أي نتيجة حوالي 50٪.

انظر المثال أدناه من جزيرة الكنز بواسطة روبرت لويس ستيفنسون.

كيفية الحصول على رؤى من تحليل المشاعر

بعد إجراء تحليل المشاعر ، سيكون لديك خلايا بها إيجابي, سلبي، أو حيادي التصنيفات ونتائجها العددية المقابلة.

كيف يمكنك تحويل النتائج إلى رؤى مفهومة؟ إليك بعض الأفكار:

• قسّم التصنيفات حسب إنشاء جدول محوري في Excel.
• يمكنك استخدام Visio ، المضمن الآن في Microsoft 365 Business بدون تكلفة إضافية ، لتصور العدد الإجمالي لكل من الايجابيات, السلبيات، أو محايدون. يمكن أن يمنحك تصور البيانات نظرة شاملة.
• إذا كنت مسؤولاً عن إدارة السمعة في شركة أو علامة تجارية ، فقد ترغب في التركيز على مسح جميع النصوص المصنفة على أنها سلبي. ما الذي يجعل النص سلبي? هل هناك شيء تحتاج إلى تمريره لمعالجة المشكلة؟
• يمكنك القيام بنفس التمرين للنصوص المصنفة كـ إيجابي. ربما هناك شهادة عملاء لطيفة بشكل خاص مدفونة في عدد كبير من مراجعات المنتجات التي ترغب في مشاركتها.
• يمكنك أيضًا تقسيم النص بشكل أكبر ، بحيث ترى فقط الخلايا التي تذكر ميزة منتج جديدة. هل المستخدمون أكثر إيجابي, سلبي، أو حيادي حول الميزة؟ يمكن أن يساعدك تحليل المشاعر في تحديد ذلك وجمع التعليقات بشكل أكثر كفاءة.

يمكن لتحليل المشاعر إخراج الناس من عملية صنع القرار. قد يكون هذا جيدًا في بعض الأحيان لأن تفسير النص يمكن أن يكون ذاتيًا للغاية.

على سبيل المثال ، تخيل مجموعة من الأشخاص يحاولون تحديد ما إذا كانت هناك أكثر من 5000 مراجعة للمنتج إيجابي أو سلبي. وجهات نظرهم المختلفة والاهتمام بالتفاصيل سيقلل من مصداقية النتيجة الإجمالية. سيساعد السماح لقاعدة بيانات الجهاز بشكل كبير في تحقيق الاتساق. متعلق ب: أفضل النصائح والأدوات لاتخاذ قرارات المجموعة في العمل

استخدام برنامج Microsoft Excel لتحليل المشاعر

إذا كنت ترغب في تجربة إجراء تحليل المشاعر ولكن ليس لديك الكثير من الموارد المالية أو مهارات الترميز ، فإن Microsoft Excel هو مكان ممتاز للبدء.

سيمنحك تحليل المشاعر في Microsoft Excel رؤى يمكنك استخدامها لفهم بيانات النص غير المهيكلة. يمكن أن يكون أيضًا طريقة مثالية للتعرف على مفاهيم التعلم الآلي قبل الغوص في مشروع في هذا المجال.

11 فكرة لمشروع تعلم الآلة للمبتدئين

تعتبر أفكار المشاريع هذه ممتازة لأولئك الذين لديهم بعض المعرفة بالبرمجة ويتطلعون إلى اقتحام مجال التعلم الآلي.

اقرأ التالي

عن المؤلف