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SAS® Contextual Analysis 

케이스 노트, 서비스 기록, 스크립트, 계약서 등 텍스트 문서에는 어떤 비즈니스 핵심 정보가 숨어 있을까요?
SAS의 콘텐츠 분석 소프트웨어는 비정형 데이터를 구조화된 정보로 변환하여 사용자가 기존에 경험하지 못하였던 경쟁 우위를 제공합니다. 이를 통해 새로운 문제를 발견하고 트렌드를 파악하여 비즈니스와 고객에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

주요 특징

훌륭한 머신 러닝 시스템 구축에 필요한 조건

대량의 텍스트를 쉽고 빠르게 분석합니다.

수작업을 통한 문서 관리와 검토는 많은 시간과 노력을 요합니다. 하지만 SAS Contextual Analysis를 이용하면 단일 통합 환경에서 이러한 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 데이터를 체계화하여 리소스를 절약하고, 이를 통해 비용을 절감 할 수 있습니다.

새로운 정보를 찾아내어 중요한 의사 결정을 수행합니다.

잠재 고객들은 귀사의 비즈니스를 어떻게 생각할까요? 비즈니스를 수행하는 과정에서 어떤 예상치 못하였던 문제점들이 기다리고 있을까요? 새로운 트렌드 중에서 비즈니스에 활용 할 수 있는 트렌드는 무엇일까요? 이러한 질문은 내부 문건만을 확인하는 것으로는 인사이트를 확보하기가 어렵습니다. SAS Contextual Analysis를 이용하면 심층 분석을 통해 숨겨진 인사이트를 밝혀내고 비즈니스 상황에 맞는 조치를 취할 수 있습니다.

사용자의 요구사항에 맞는 접근법을 설계합니다.

머신 러닝 기술과 해당 분야의 전문 지식을 결합하여 텍스트 분석 관련 탁월한 컨트롤 기능을 제공합니다. 머신 러닝 기술이 공통 주제와 카테고리 규칙 및 문서 정서를 파악하면 사용자가 해당 분야의 전문 지식을 활용하여 분석 결과를 개선하고 이를 비즈니스 상황에 맞게 조정할 수 있습니다.

고급 작업을 위한 데이터를 확보합니다.

SAS의 콘텐츠 분석 소프트웨어는 정보를 도출할 뿐만 아니라 새로운 기회를 제공하기도 합니다. 범주별로 분류되어 태그가 첨부된 데이터를 데이터 마이닝과 머신 러닝, 예측 또는 대화식 시각 분석에 이용할 수 있습니다. 더 많은 지식을 바탕으로 더 많은 성과를 달성할 수 있습니다.

데모 및 스크린샷

주요 특징

SAS Contextual Analysis shown on desktop monitor
  • 안내에 따라 텍스트 모델을 개발하고 배포하기 위한 단일 시스템. 단일 환경에서 작업하므로 작업이 간소화되고 통제력이 높아집니다.
  • 하이브리드 접근법을 통한 문서 분류. 머신 러닝 기술과 해당 분야의 전문 지식을 결합하여 완벽히 맞춤화된 시스템을 구축합니다.
  • 자연어 처리. 지루한 수작업 정의 단계를 제거하여 작업의 일관성을 높이고 시간을 절약할 수 있습니다.
  • 주제 자동 탐색을 통한 초기 분류 체계 개발. 다수의 문서에서 중심이 되는 주제를 빠르고 간편하게 찾아냅니다.
  • 구성 가능한 규칙을 생성하여 언어적 컨텍스트를 개선.기술을 통해 범주 분류 규칙을 생성한 다음 정의된 개념으로 이를 강화합니다.
  • SAS와 직접 통합. SAS® Visual Analytics를 비롯한 SAS의 다른 기술을 이용할 수 있도록 데이터를 처리합니다.

 

권장 리소스

SAS Contextual Analysis 팩트 시트를 읽어보세요.

텍스트 분석기술을 통해 소셜 미디어를 분석하는 방법을 알아보세요.

첨단 분석 기술로 빅 데이터를 새롭게 준비, 저장 및 처리하는 방법을 알아보세요.

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