Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können.
Aktualisiert: 2023-05-26
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Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können.
Aktualisiert: 2023-05-26
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Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Social Listening und Sentiment-Analyse professionell einsetzen können. Der Leser erhält Schritt-für-Schritt-Beschreibungen für verschiedene Einsatzszenarien, gekoppelt mit Übungsaufgaben und nützlichen Materialien, darunter ein Merkblatt für Kennzahlen, eine Checkliste für die Toolauswahl und ein Glossar für Fachbegriffe. Dieses Lehr- und Praxisbuch verdeutlicht anhand von Anwendungsszenarien und Praxisbeispielen, wie Tools und Technologien für Social Listening und Sentiment-Analyse für die Analyse deutschsprachiger Online-Textdaten angewandt werden können und welche Vorteile diese bringen. Der Leser erhält einen Überblick über wichtige Funktionalitäten aktuell verfügbarer Social-Listening-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Social Listening und Sentiment-Analyse professionell einsetzen können. Der Leser erhält Schritt-für-Schritt-Beschreibungen für verschiedene Einsatzszenarien, gekoppelt mit Übungsaufgaben und nützlichen Materialien, darunter ein Merkblatt für Kennzahlen, eine Checkliste für die Toolauswahl und ein Glossar für Fachbegriffe. Dieses Lehr- und Praxisbuch verdeutlicht anhand von Anwendungsszenarien und Praxisbeispielen, wie Tools und Technologien für Social Listening und Sentiment-Analyse für die Analyse deutschsprachiger Online-Textdaten angewandt werden können und welche Vorteile diese bringen. Der Leser erhält einen Überblick über wichtige Funktionalitäten aktuell verfügbarer Social-Listening-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verändert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Möglichkeit für alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf veröffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Fülle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr großer Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann.Die automatische Analyse von Meinungsäußerungen gehört in die Anwendungsbereiche Informationsextraktion und Inhaltsanalyse sowie Text Mining. Aus Texten von Internet-Nutzern werden Informationen extrahiert und analysiert, wie sie sich zu bestimmten Themen, Produkten oder Ereignissen äußern.
Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsäußerungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierübungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse für die deutsche Sprache. Viele Übungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter für Studium und Selbststudium.
Aktualisiert: 2023-04-03
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Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verändert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Möglichkeit für alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf veröffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Fülle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr großer Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann.Die automatische Analyse von Meinungsäußerungen gehört in die Anwendungsbereiche Informationsextraktion und Inhaltsanalyse sowie Text Mining. Aus Texten von Internet-Nutzern werden Informationen extrahiert und analysiert, wie sie sich zu bestimmten Themen, Produkten oder Ereignissen äußern.
Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsäußerungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierübungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse für die deutsche Sprache. Viele Übungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter für Studium und Selbststudium.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können.
Aktualisiert: 2023-04-01
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In diesem Buch werden die Grundlagen des Opinion Minings dargestellt sowie mögliche Ansätze, Methoden und Algorithmen aus den Bereichen Text Mining, linguistische Algorithmen, semantische Technologien und Information Retrieval aufgezeigt. Beim Opinion Mining geht es darum, textuell vorliegende Meinungen von Menschen zu analysieren und ihre Einstellung zu Produkten, Marken, Organisationen, Personen oder ganz allgemein zu Themen auszuwerten.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können.
Aktualisiert: 2023-04-15
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In diesem Buch werden die Grundlagen des Opinion Minings dargestellt sowie mögliche Ansätze, Methoden und Algorithmen aus den Bereichen Text Mining, linguistische Algorithmen, semantische Technologien und Information Retrieval aufgezeigt. Beim Opinion Mining geht es darum, textuell vorliegende Meinungen von Menschen zu analysieren und ihre Einstellung zu Produkten, Marken, Organisationen, Personen oder ganz allgemein zu Themen auszuwerten.
Aktualisiert: 2023-04-15
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Das Internet ist heute ein Ort des Austausches und der Kommunikation zwischen Unternehmen und Konsumenten sowie Konsumenten untereinander. Im Kreise ihrer ‚virtuellen Freunde’ oder zusammen mit ‚virtuellen Experten’ fühlen sich Konsumenten wohl und möchten ‚gehört’ und ‚gesehen’ werden – auf OCR-Plattformen und in privaten Online-Communities. Damit ergeben sich auch für die Marketingforschung neue Perspektiven. ‚Hören’ Unternehmen dem Dialog zwischen Konsumenten im Web 2.0 aufmerksam ‚zu’, lassen sich wichtige Erkenntnisse in Bezug auf die Notwendigkeit von Produktverbesserungen oder -innovationen gewinnen. Auch können Unternehmen das Web 2.0 nutzen, um ihre Kunden ‚persönlicher’ kennenzulernen. Vorliegende Studie gibt einen Einblick in die Nutzung zweier Quellen derartiger Informationen: OCRs auf der einen Seite und digitale Bilder, wie sie in Fotocommunities wie bspw. Flickr von Konsumenten untereinander ausgetauscht werden, auf der anderen Seite. Folgende Fragen werden dabei analytisch angegangen: Unter welchen Bedingungen können Informationen aus Onlinekundenmeinungen als inhaltlich konsistente und damit relevante Datenbasis gesehen werden? Welche aus Onlinekundenmeinungen gewonnenen Informationen sind besonders relevant? Wie lassen sich von Konsumenten online gestellte, persönliche Informationen, speziell auf Portalen wie Facebook oder Flickr hochgeladene Fotos, zielgerichtet analysieren? Insgesamt nehmen Web 2.0-Inhalte jeglicher Art einen immer höheren Stellenwert im Marketing ein. Diese Untersuchung zeigt, wie und mit welchen Methoden die Marketingforschung verschiedene Arten von UGC gezielt nutzen und dazu beitragen kann, dass Unternehmen ihre klassische Marketingforschung um die Beobachtung und Erforschung des Web 2.0 ergänzen. Auf diese Weise können die Wünsche der Konsumenten besser eruiert und Erkenntnisse hieraus für die Implementierung in die Unternehmensstrategie abgeleitet werden.
Aktualisiert: 2023-04-06
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