中立的还是其他

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它有助于确定客户反馈是积极的、方面。它很重要，因为它有助于理解文本中的情绪基调，并为客户意见提供有价值的见解。主题：主题侧重于确定文本的主要“主题”。它有助于识别文本的中心主题或主题。这很重要，因为通过查明主题，可以更轻松地有效理解和分析非结构化文本。这两种分类技术在实现对非结构化文本的直接分析、为数据带来清晰度和有价值的见解方面发挥着至关重要的作用。


5. 数据分段 了解数据分段可能有点复杂。该过程采 柬埔寨数据 用数据对象（例如客户或产品），并根据特定的兴趣变量（例如年龄或利润率）将其分组。完成此细分后，您可以更详细地描述实体并将相似的实体分组在一起。以下是一些常见的客户细分示例： 人口统计细分：基于性别、年龄、职业等人口统计数据。


地理细分：基于国家、州或居住城市。技术细分：基于首选技术，包括软件偏好，例如 Apple 与 Android 等。 心理细分：基于个人态度、价值观、兴趣或个性特征。这个有点主观，准确分割可能有点困难。行为细分：基于作为或不作为、支出消费习惯、功能使用、会话频率等。大部分信息可以通过观察客户如何与您的网站互动来收集。