Инструменты Google Sheets для анализа данных AI по кодированию тональности

Инструменты Google Sheets для анализа данных AI по кодированию тональности

📚 Содержание:

1. Введение
2. Импорт комментариев в AI
3. Кодирование комментариев с помощью AI
4. Создание сводной таблицы для анализа тем и общего настроения
5. Использование инструментов электронных таблиц для детального анализа
6. Извлечение данных с помощью функции VLOOKUP
7. Добавление информации о сессии в данные AI
8. Количественная оценка комментариев
9. Рассмотрение среднего значения оценки по времени
10. Группировка данных по дате
11. Создание графика тренда оценок

📝 Статья:

📌 Введение

В этой статье мы рассмотрим процесс импорта комментариев в AI и их кодирование с использованием анализа тональности. Затем мы изучим возможности сводной таблицы и других инструментов электронных таблиц для анализа тем и общего настроения комментариев. Мы также рассмотрим способы извлечения дополнительной информации о сессиях и количественной оценки комментариев. В конце, мы узнаем, как можно визуализировать данные с помощью графиков тренда.

📌 Импорт комментариев в AI

Первый шаг в анализе комментариев - это импорт данных в AI. В нашем случае, мы импортировали комментарии из таблицы эксель. Это потребовало некоторых усилий, поскольку данные пришлось разделить на части для кодирования. Однако, мы успешно справились с этим заданием, и теперь мы готовы приступить к детальному анализу.

📌 Кодирование комментариев с помощью AI

С помощью AI мы смогли закодировать комментарии и провести анализ тональности. Мы выяснили, был ли комментарий отрицательным, положительным или нейтральным и к какой теме он относится. Это позволяет нам лучше понять общий настрой и предмет комментариев.

📌 Создание сводной таблицы для анализа тем и общего настроения

Для анализа тем и общего настроения комментариев мы создали сводную таблицу. В этой таблице мы сгруппировали комментарии по темам и подсчитали, сколько раз каждая тема была упомянута. Мы также добавили оценку настроения для каждой темы, чтобы увидеть, были ли комментарии положительными, отрицательными или нейтральными.

📌 Использование инструментов электронных таблиц для детального анализа

Для более детального анализа мы использовали различные инструменты электронных таблиц. Например, мы использовали VLOOKUP, чтобы извлечь дополнительную информацию о сессии из другого листа. Таким образом, мы смогли узнать не только содержание комментариев, но и связанную с ними информацию о сессиях.

📌 Извлечение данных с помощью функции VLOOKUP

Функция VLOOKUP позволяет нам связать данные из разных таблиц. Мы использовали эту функцию для добавления информации о сессии к нашим данным AI. Результатом было добавление столбца с названием сессии, которая соответствует каждому комментарию. Теперь у нас есть полная картина о комментариях и сессиях, связанных с ними.

📌 Добавление информации о сессии в данные AI

С помощью VLOOKUP мы сумели связать комментарии с соответствующими сессиями и добавить эту информацию в данные AI. Теперь в таблице с оценками тональности и темами комментариев мы можем видеть не только содержание комментариев, но и информацию о сессиях, в которых они были оставлены.

📌 Количественная оценка комментариев

Помимо оценки тональности, мы также хотим провести количественную оценку комментариев. Для этого мы решили присвоить числовую оценку каждому комментарию. Мы использовали функцию VLOOKUP, чтобы присоединить эти оценки к каждому комментарию в таблице. Теперь у нас есть количественная оценка для каждого комментария, которая поможет нам более точно анализировать данные.

📌 Рассмотрение среднего значения оценки по времени

Чтобы узнать общую тенденцию оценок по времени, мы создали сводную таблицу с датами и оценками. Затем мы использовали функцию группировки по дате, чтобы увидеть среднюю оценку для каждого месяца. Это позволило нам лучше понять, как меняется настроение комментариев с течением времени.

📌 Группировка данных по дате

Один из инструментов, которыми мы воспользовались, была группировка данных по дате. Это позволило нам легко организовать данные по месяцам и провести анализ трендов в оценках комментариев. Такая группировка позволяет более наглядно представить изменения во времени.

📌 Создание графика тренда оценок

Наконец, чтобы визуализировать изменение оценок по времени, мы создали график тренда. Этот график позволяет наглядно увидеть, как меняется общая оценка комментариев в течение определенного периода времени. Графики могут быть полезными инструментами для анализа трендов и принятия информированных решений.

🔦 Итоги:

• Импорт комментариев в AI позволяет провести кодирование и анализ тональности.
• Использование сводной таблицы позволяет группировать комментарии по темам и общему настроению.
• Функция VLOOKUP помогает извлечь дополнительную информацию о сессиях и связать ее с данными AI.
• Количественная оценка комментариев помогает в более точном анализе данных.
• Группировка данных по дате позволяет лучше понять тренды и изменения в оценках комментариев.
• Графики тренда помогают визуализировать изменение оценок по времени.