在寻求有效利用数据解决业务问题的过程中

[tanjimajha12]

在这个数据密集的世界里，每天都会产生大量数据，涉及几乎所有业务和流程。有必要考虑数据并进行引导，以产生竞争优势，从而有效地解决业务问题。让我们学习 Python 中的文本分析。
，许多重要因素都发挥着至关重要的作用。人们面临的主要问题之一是处理非结构化的杂乱数据，而您不会惊讶地发现，这些数据中有 70% 是文本格式。这并不能解决问题，因为清理文本并理解文本变得相当困难，而不是像Python 中行中的整数或堆栈中排列的图像那样。

有一句名言是 芬兰手机号码列表 这样解释的：“如果不难，那就不值得”。从测试数据中找出意义并加以利用的动机是巨大的，因为文本来源是无限的，并且有广泛的应用，从大学考试到药物报告，再到社交媒体上的推文和信息。可以对这些数据进行许多有用的分析，甚至可以从中开发出各种各样的应用。

NLP——自然语言处理
为了理解文本数据，一个新的研究领域应运而生，每天都有新的研究出现，它被称为自然语言处理。

它被定义为人工智能的一个领域，使计算机能够分析和理解人类语言。自然语言处理(NLP) 旨在构建生成和理解自然语言的软件，以便用户可以与计算机进行自然对话，而不是通过编程或 Java 或 C 等人工语言。

NLP 的目标是使机器能够全面地与人类语言、情感、工作方式和现实世界中的含义进行交互并理解人类语言，从而使机器能够在主要任务上超越人类，从以聊天机器人的形式解决查询的简单任务到一次翻阅数千份文档以理解它们并自行得出结论。