Softline рекомендует Provalis Research WordStat 9

Программное обеспечение Provalis Research WordStat – это гибкая и удобная система анализа текста для быстрого извлечения тем и трендов, а также их точной и аккуратной оценки при помощи инструментов количественного контент-анализа. Благодаря легкой интеграции с SimStat (приложением для статистического анализа данных) и QDA Miner (модулем качественного анализа данных) решение Provalis Research WordStat предоставляет специалистам высокую гибкость в анализе текстов и соотнесении их контента со структурированной информацией, включая численные и категорийные данные.

Сферы применения Provalis Research WordStat:

• Контент-анализ открытых вопросов, интервью и отчетов фокус-группы.
• Бизнес-аналитика и конкурентный анализ web-сайтов.
• Извлечение информации и знаний из отчетов об инцидентах, обращений покупателей и т. д.
• Контент-анализ новостей или научной литературы.
• Автоматическое добавление тегов и классификация документов.
• Анализ патентов, установление авторства, выявление мошенничества.
• Разработка и оценка таксономии.

Характеристики Provalis Research WordStat:

• Контент-анализ и анализ текста для обработки больших объемов неструктурированной информации. Возможность обрабатывать до 20 млн слов в минуту.
• Инструменты визуализации и анализа текста, такие как кластеризация, многомерное масштабирование и многие другие для быстрого извлечения тем и автоматического обнаружения образцов.
• Связь неструктурированного текста со структурированными данными, такими как даты, числа и категорийные данные для идентификации временных трендов и различий между подгруппами или для оценки связей с рейтингами и другими типами категорийных/числовых данных.
• Иерархические словари контент-анализа или таксономии, состоящие из слов, образцов, фраз и правил.
• Построение словарей с инструментами для извлечения частых фраз и технических терминов, быстрой идентификации опечаток, синоним, антонимов и других слов.
• Простая идентификация и кодирование релевантных текстовых сегментов, оценка словарей контент-анализа.
• Интеграция с приложением QDA Miner для более точного исследования данных и глубинного анализа определенных документов или текстовых сегментов.
• Программное обучение для автоматической классификации документов при помощи алгоритмов Naive Bayes и K-Nearest Neighbours, а также функций автовыбора и валидации.
• Простой импорт баз данных, электронных таблиц и документов (включая PDF и HTML), а также экспорт результатов текстового анализа в распространенных форматах Excel, SPSS, ASCII, HTML, XML, Word, PNG, BMP и JPEG.