Kita semua dikelilingi oleh perangkat yang berjalan di internet. Sebelumnya, ini hanya komputer, tetapi sekarang kami memiliki web di ponsel dan tablet, yang sangat berguna. Di satu sisi, teknologi tidak hanya menguntungkan bisnis dan membuat hidup kita lebih mudah, tetapi juga memperkaya pengalaman online kita. Ini telah menjadi platform tempat orang menghabiskan banyak waktu, mencari pengetahuan, bertukar ide, dan bahkan berbelanja!
def __init __ (sendiri):
Sebagai contoh : Saat kami ingin melakukan pembelian secara online / offline, apa yang awalnya kami lakukan? Kami menjelajahi berbagai situs web dan forum untuk melihat apakah orang-orang membicarakannya. Kami memeriksa beberapa toko online yang menjual apa yang kami cari. Kami membaca ulasan dan komentar yang telah ditulis atau diungkapkan banyak orang tentang produk dan toko online. Hanya setelah melalui sejumlah ulasan yang bagus kami memutuskan apakah akan melakukan pembelian atau tidak.
Pentingnya Analisis Sentimen
Sebagian besar keputusan pembelian di dunia virtual dibuat setelah melalui apa yang dikatakan pengulas dan rekan yang berpengaruh tentang produk / layanan. Inilah alasan mengapa perusahaan sekarang dipaksa untuk melihat dan menganalisis apa yang dibicarakan orang di web. Dari perspektif perusahaan, ulasan dan komentar menjadi sangat penting. Oleh karena itu, menganalisis komentar dan ulasan adalah sesuatu yang tidak boleh dilewatkan oleh organisasi.
Tapi, apa sebutan untuk komentar atau ulasan ini?
Komentar, opini, dan ulasan ini dikenal sebagai 'data sentimen' dan tugas untuk mengidentifikasi apakah komentar dan ulasan tersebut positif atau negatif dikenal sebagai 'analisis data sentimen' atau 'analisis sentimen'
Analisis Sentimen & R
Analisis Sentimen adalah salah satu fitur R yang menonjol, yang memberikan wawasan berharga bagi Pemasar dan Organisasi yang ingin meningkatkan produktivitas dan mengoptimalkan merek / produk mereka.
R adalah paket analisis statistik terlengkap yang tersedia untuk tujuan ini. Ini mengintegrasikan semua uji statistik standar, model dan analisis, serta menyediakan bahasa lengkap untuk mengelola dan memanipulasi data. Kemampuan grafis R luar biasa, menyediakan bahasa grafis yang dapat diprogram sepenuhnya yang melampaui sebagian besar paket statistik dan grafis lainnya. Kekuatan Analisis Sentimen bersama dengan keterampilan grafisnya menjadikannya alat yang benar-benar ampuh untuk organisasi.
Metode untuk menganalisis 'Data Sentimen'
Ada beberapa metode berbeda untuk menganalisis 'data sentimen'. Mari kita lihat masing-masing di sini.
cara membuat kelas tunggal
Analisis sentimen tingkat dokumen
Opini biasanya merupakan ekspresi subjektif yang menggambarkan sentimen, penilaian, atau perasaan orang terhadap suatu entitas atau peristiwa. Banyak blog atau forum yang memperbolehkan orang untuk mengutarakan pendapatnya dalam bentuk review dan komentar. Saat opini diekspresikan dalam bentuk ulasan, bukan 'Ya' atau 'Tidak' yang sederhana, mengidentifikasi emosi sebenarnya memerlukan analisis subjektif dari kata-kata yang digunakan dalam ulasan.
Dalam analisis sentimen tingkat dokumen, setiap dokumen berfokus pada satu entitas atau peristiwa dan berisi opini dari satu pemegang opini. Pendapat di sini dapat diklasifikasikan ke dalam dua kelas sederhana: Positif atau negatif (mungkin netral). Misalnya: Ulasan produk: “Saya membeli ponsel baru beberapa hari yang lalu. Ini adalah ponsel yang bagus, meskipun agak besar. Layar sentuhnya bagus. Kejernihan suara lebih baik. Saya sangat menyukai telepon ”. Mengingat kata atau frase yang digunakan dalam review (bagus, bagus, lebih baik, cinta), maka pendapat subjektif dikatakan positif. Pendapat objektif diukur dengan menggunakan sistem bintang atau jajak pendapat, di mana 4 atau 5 bintang positif dan 1 atau 2 bintang negatif.
Analisis sentimen tingkat kalimat
Untuk mendapatkan pandangan yang lebih halus tentang berbagai pendapat yang diungkapkan dalam dokumen tentang entitas, kita harus beralih ke tingkat kalimat. Tingkat analisis sentimen ini - menyaring kalimat-kalimat yang tidak mengandung opini dan - menentukan apakah opini atas entitas tersebut positif atau negatif.
Analisis sentimen berbasis aspek
Analisis sentimen tingkat dokumen dan kalimat berfungsi dengan baik jika mengacu pada satu entitas. Namun, dalam banyak kasus orang berbicara tentang entitas yang memiliki banyak aspek atau atribut. Mereka juga akan memiliki pendapat berbeda tentang aspek yang berbeda. Ini sering terjadi di forum review dan diskusi produk . Contoh: “Saya adalah pecinta ponsel Nokia. Saya suka tampilan telepon. Layarnya besar dan jernih. Kameranya luar biasa. Tapi, ada beberapa kerugian juga, masa pakai baterai tidak sesuai standar dan akses ke Whatsapp sulit. ” Mengkategorikan positif dan negatif dari ulasan ini menyembunyikan informasi berharga tentang produk. Oleh karena itu, analisis sentimen berbasis Aspek berfokus pada pengenalan semua ekspresi sentimen dalam dokumen tertentu dan aspek yang dirujuk oleh opini tersebut.
Analisis sentimen komparatif
Dalam banyak kasus, pengguna mengungkapkan pendapat mereka dengan membandingkannya dengan produk atau merek serupa. Oleh karena itu, tujuannya di sini adalah untuk mengidentifikasi kalimat yang mengandung opini komparatif.
Sebagai contoh : 'Saya mengendarai Honda Civic, tidak lebih baik dari Skoda Superb'
ubah desimal menjadi python biner
Akuisisi leksikon sentimen
Metode analisis sentimen ini menggunakan daftar kata dan ungkapan yang digunakan untuk mengungkapkan perasaan subjektif dan sentimen atau pendapat orang. Tidak hanya menggunakan kata-kata tertentu, tetapi juga frasa dan idiom. Dalam jenis analisis sentimen lainnya, kita telah melihat apa itu kata positif dan negatif. Mari kita ambil contoh: “Mobil X lebih baik dari mobil Y”. Kalimat ini tidak menyatakan pendapat bahwa salah satu dari kedua mobil itu baik atau buruk. Oleh karena itu, kalimat / dokumen jenis ini dianalisis lebih lanjut dengan menggunakan 3 pendekatan yaitu pendekatan manual, pendekatan berbasis kamus dan pendekatan berbasis korpus.
Pendekatan Manual : Ini tidak mungkin karena memakan waktu.
Pendekatan berbasis kamus : Pendekatan ini menggunakan 'Word Net' untuk menemukan kata yang cocok dari kata sentimen untuk melakukan analisis.
Pendekatan berbasis korpus : Ini digunakan untuk membuat leksikon sentimen khusus domain untuk melakukan analisis.
Ini adalah berbagai cara untuk menganalisis sentimen konsumen dan mengetahui posisi perusahaan di pasar!