โครงการวิเคราะห์ความรู้สึกและหัวข้อสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

คุณกำลังศึกษาการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและต้องการทดสอบความรู้ของคุณหรือไม่? หากคุณเป็นเช่นนั้น คุณมาถูกที่แล้ว ในบทความนี้ เรากำลังพูดถึงแนวคิดโครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ซึ่งคุณสามารถทดสอบความรู้และแสดงความเข้าใจของคุณ

เรารู้ว่าการหาแนวคิดโครงการดีๆ เป็นเรื่องยากเพียงใด เรายังทราบดีว่าการทำโครงการให้เสร็จสิ้นมีประโยชน์เพียงใด ด้วยโปรเจ็กต์ คุณสามารถเสริมสร้างความรู้ พัฒนาพอร์ตโฟลิโอ และมีบทบาทที่ดีขึ้น

เข้าร่วม Best Machine Learning Course ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท, Executive Post Graduate Programme และ Advanced Certificate Program ใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา เรามาเริ่มกันเลยดีกว่า

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นการขุดข้อมูลประเภทหนึ่งที่คุณวัดความโน้มเอียงของความคิดเห็นของผู้คนโดยใช้ NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) การวิเคราะห์ข้อความ และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ เราทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในบทวิจารณ์สาธารณะ แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย และไซต์ที่คล้ายกันเป็นส่วนใหญ่ ต่อไปนี้เป็นประเภทหลักของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น:

เนื้อละเอียด

การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ละเอียดจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำต่อความคิดเห็นของสาธารณชนเกี่ยวกับหัวข้อนั้นๆ โดยจัดประเภทผลลัพธ์เป็นหมวดหมู่ต่างๆ เช่น เชิงลบมาก เชิงลบ เป็นกลาง บวก บวกมาก

ตรวจจับอารมณ์

การวิเคราะห์ความรู้สึกประเภทนี้จะระบุอารมณ์ต่างๆ เช่น ความโกรธ ความสุข ความเศร้า และอื่นๆ หลายครั้ง คุณจะใช้ศัพท์เฉพาะเพื่อรับรู้อารมณ์ อย่างไรก็ตาม พจนานุกรมก็มีข้อเสียเช่นกัน และในกรณีดังกล่าว คุณจะต้องใช้อัลกอริทึม ML

ขึ้นอยู่กับ Aspect

ในการวิเคราะห์ความรู้สึกตามแง่มุม คุณดูที่แง่มุมของสิ่งที่ผู้คนพูดถึง สมมติว่าคุณมีรีวิวเกี่ยวกับสมาร์ทโฟน คุณอาจต้องการดูว่าผู้คนพูดถึงอายุการใช้งานแบตเตอรี่หรือขนาดหน้าจออย่างไร

พูดได้หลายภาษา

บางครั้งองค์กรจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อความในภาษาต่างๆ การวิเคราะห์ความรู้สึกในรูปแบบนี้ค่อนข้างท้าทายและต้องใช้ความพยายามอย่างมาก เนื่องจากคุณต้องการทรัพยากรจำนวนมาก

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นมีการใช้งานมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ เนื่องจากช่วยในการทำความเข้าใจความคิดเห็นของประชาชน บริษัทต่างๆ จึงใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการทำวิจัยตลาดและค้นหาว่าลูกค้าของพวกเขาชอบผลิตภัณฑ์ (หรือบริการ) ใดโดยเฉพาะหรือไม่ จากนั้น จากผลการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น องค์กรสามารถปรับเปลี่ยนผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เกี่ยวข้องและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้

ทั้งหมดนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น บริษัทสามารถให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นเมื่อพวกเขารู้ว่าพวกเขาล่าช้าและจุดไหนที่พวกเขาทำได้ยอดเยี่ยม

ในประเด็นต่อไปนี้ เราได้พูดถึงแนวคิดโครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่โดดเด่น เลือกหนึ่งแนวคิดตามความสนใจและความเชี่ยวชาญของคุณ:

แนวคิดโครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ต่อไปนี้เป็นโครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของเรา รายการของเรามีโครงการสำหรับทุกระดับทักษะเพื่อให้คุณสามารถเลือกได้อย่างสะดวกสบาย:

1. วิเคราะห์รีวิวสินค้าของ Amazon

Amazon เป็นร้านค้าอีคอมเมิร์ซที่ใหญ่ที่สุดในโลก ซึ่งหมายความว่ายังมีผลิตภัณฑ์ที่ใหญ่ที่สุดรายการหนึ่งให้เลือกอีกด้วย หลายครั้งที่บริษัทต้องการทำความเข้าใจความคิดเห็นของสาธารณชนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของตนและค้นหาว่าสิ่งใดที่รับผิดชอบในสิ่งเดียวกัน เพื่อจุดประสงค์ดังกล่าว พวกเขาจึงทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการรีวิวผลิตภัณฑ์ของตน

ช่วยในการระบุปัญหาหลักเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของตน (ถ้ามี) ผลิตภัณฑ์บางอย่างมีบทวิจารณ์นับพันรายการใน Amazon ในขณะที่บางผลิตภัณฑ์มีเพียงไม่กี่ร้อยรายการ

เป็นหนึ่งในโครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นมากที่สุดเนื่องจากความต้องการความเชี่ยวชาญดังกล่าวสูงมาก บริษัทต้องการให้ผู้เชี่ยวชาญวิเคราะห์บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ของตนเพื่อการวิจัยตลาด

คุณสามารถรับชุดข้อมูลสำหรับโครงการนี้ ได้ ที่นี่: Amazon Product Reviews Dataset

การทำงานในโครงการนี้จะทำให้คุณคุ้นเคยกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในแง่มุมต่างๆ หากคุณเป็นมือใหม่ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยผลิตภัณฑ์ขนาดเล็กและวิเคราะห์รีวิวของสิ่งเดียวกัน ในทางกลับกัน หากคุณกำลังมองหาความท้าทาย คุณสามารถใช้ผลิตภัณฑ์ยอดนิยมและวิเคราะห์บทวิจารณ์ได้

2. มะเขือเทศเน่ากับคำวิจารณ์

Rotten Tomatoes เป็นไซต์รีวิวที่คุณจะพบกับความคิดเห็นของนักวิจารณ์เกี่ยวกับภาพยนตร์และรายการต่างๆ คุณสามารถหาบทวิจารณ์ได้เกือบทุกรายการ ละครโทรทัศน์ หรือละครที่นั่น เป็นที่ยอมรับว่าเป็นแหล่งที่ดีในการรับข้อมูล

คุณสามารถทำการวิเคราะห์ความคิดเห็นจากบทวิจารณ์ที่แสดงบนเว็บไซต์นี้ โดยเป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิเคราะห์ความคิดเห็นของคุณ วงการบันเทิงวิจารณ์วิจารณ์อย่างจริงจัง การวิเคราะห์คำวิจารณ์ทำให้บริษัทผลิตภาพยนตร์สามารถเข้าใจได้ว่าทำไมชื่อเฉพาะของบริษัทจึงประสบความสำเร็จ (หรือล้มเหลว) บทวิจารณ์วิจารณ์มีอิทธิพลต่อความสำเร็จในเชิงพาณิชย์ของชื่อเรื่องอย่างมากเช่นกัน

ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก คุณจะทราบได้ว่าความคิดเห็นทั่วไปของนักวิจารณ์ในภาพยนตร์หรือรายการใดเรื่องหนึ่งเป็นอย่างไรบ้าง โครงการนี้เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมสำหรับคุณในการค้นหาว่าการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นสามารถช่วยบริษัทด้านความบันเทิงเช่น Netflix ได้อย่างไร

คุณสามารถรับชุดข้อมูลสำหรับโครงการนี้ได้ที่นี่: ชุด ข้อมูล Rotten Tomatoes

3. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ Twitter

Twitter เป็นสถานที่ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น คุณสามารถรับความคิดเห็นสาธารณะในหัวข้อใดก็ได้ผ่านแพลตฟอร์มนี้ นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นระดับกลาง คุณควรมีประสบการณ์ในการทำเหมืองความคิดเห็น (ชื่ออื่นสำหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็น) ก่อนที่คุณจะทำงานนี้ เนื่องจากเป็นแนวคิดโครงการยอดนิยม เราได้พูดคุยกันในรายละเอียดเพิ่มเติมเล็กน้อย:

ข้อกำหนดเบื้องต้น

คุณควรมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม คุณสามารถคุ้นเคยกับ Python หรือ R ได้ (จะดีมากถ้าคุณคุ้นเคยกับทั้งสองอย่าง) อย่างไรก็ตาม ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ระดับผู้เชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม นอกเหนือจากการเขียนโปรแกรม คุณควรรู้วิธีแยกชุดข้อมูลและใช้ RESTful API เพราะคุณจะต้องใช้ Twitter API ที่นี่ คุณควรทำความคุ้นเคยกับ Naive Bayes Classifier เนื่องจากเราจะใช้เพื่อจัดประเภทข้อมูลของเราในภายหลังในโปรเจ็กต์

โปรเจ็กต์นี้ไม่ง่าย และใช้เวลาเล็กน้อย (การดาวน์โหลดข้อมูลจาก twitter ใช้เวลาหลายชั่วโมง)

ทำงานในโครงการ

ขั้นแรก คุณจะต้องได้รับข้อมูลประจำตัวที่ได้รับอนุญาตจาก Twitter เพื่อใช้ Twitter API ต้องใช้เวลาพอสมควรในการอนุมัติบัญชีนักพัฒนา Twitter แต่เมื่อได้รับแล้ว คุณสามารถไปที่แดชบอร์ดและ "สร้างแอป" ได้

หลังจากที่คุณมีข้อมูลประจำตัวที่จำเป็นแล้ว คุณสามารถสร้างฟังก์ชันและสร้างชุดทดสอบได้ Twitter มีการจำกัดจำนวนคำขอที่สามารถทำได้ผ่าน API ซึ่งพวกเขาได้เพิ่มการจำกัดนี้ด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย เพดานคือ 180 คำขอใน 15 นาที คุณสามารถตั้งค่าการทดสอบให้มี 100 ทวีต

หลังจากสร้างชุดทดสอบ คุณจะต้องสร้างชุดการฝึกโดยใช้ Twitter API ซึ่งเป็นส่วนที่ยากที่สุดของโครงการนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้บันทึกทวีตที่คุณรวบรวมจาก API ในไฟล์ CSV เพื่อใช้ในอนาคต

หลังจากเตรียมชุดการฝึก คุณจะต้องประมวลผลทวีตที่มีอยู่ในชุดข้อมูลล่วงหน้าเท่านั้น อย่าลืมว่าอิโมจิ รูปภาพ และส่วนประกอบอื่นๆ ที่ไม่ใช่ข้อความไม่ส่งผลต่อขั้วของการวิเคราะห์ความรู้สึก หากต้องการรวมรูปภาพและส่วนอื่นๆ ในการวิเคราะห์ความรู้สึก คุณจะต้องใช้ Deep Learning ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณลบอักขระที่ซ้ำกันและการพิมพ์ผิดทั้งหมดออกจากข้อมูลของคุณ การล้างข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

หลังจากล้างข้อมูลแล้ว คุณสามารถใช้ Naive Bayes Classifier เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มี สุดท้าย คุณจะต้องทดสอบแบบจำลองของคุณและดูว่าได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการหรือไม่

อย่างที่คุณอาจทราบ โครงการนี้ต้องใช้ความพยายามบ้าง แต่การวิเคราะห์ความคิดเห็นบน Twitter เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทดสอบความรู้ของคุณเกี่ยวกับเรื่องนี้ มันจะเป็นส่วนเสริมที่ดีในผลงานของคุณ (หรือ CV) เช่นกัน

อ่านเพิ่มเติม: การวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้ Python: A Hands-on Guide

4. บทวิจารณ์เอกสารทางวิทยาศาสตร์

หากคุณสนใจที่จะใช้ความรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการวิจัย โครงงานนี้เหมาะสำหรับคุณ คุณสามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นจากการทบทวนเอกสารทางวิทยาศาสตร์ และทำความเข้าใจว่าผู้เชี่ยวชาญชั้นนำคิดอย่างไรเกี่ยวกับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง การค้นพบดังกล่าวสามารถช่วยให้คุณค้นคว้าได้อย่างเหมาะสม

นี่คือชุดข้อมูลเพื่อให้คุณสามารถเริ่มต้นในโปรเจ็กต์นี้ได้: Machine Learning Dataset ชุดข้อมูลที่เราแชร์ที่นี่มีอินสแตนซ์ N = 405 รายการ และจัดเก็บในรูปแบบ JSON การทำงานในโครงการนี้จะทำให้คุณคุ้นเคยกับการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ชุดข้อมูลมีบทวิจารณ์บางส่วนเป็นภาษาสเปนและบางส่วนเป็นภาษาอังกฤษ

5. วิเคราะห์คำวิจารณ์ IMDb

IMDb เป็นเว็บไซต์ตรวจสอบความบันเทิงที่ผู้คนแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับภาพยนตร์และรายการต่างๆ คุณสามารถทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในบทวิจารณ์ที่มีอยู่ได้เช่นกัน เช่นเดียวกับโครงการ Rotten Tomatoes ที่เราได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้ โครงการนี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องในอุตสาหกรรมบันเทิง

บทวิจารณ์รายการและภาพยนตร์ช่วยให้บริษัทผู้ผลิตเข้าใจว่าทำไมชื่อจึงล้มเหลว (หรือประสบความสำเร็จ)

ชุดข้อมูลสำหรับโครงการนี้ค่อนข้างเก่าและเล็ก แต่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้นในการทดสอบทักษะของตนกับชุดข้อมูลใหม่ นี่คือลิงก์ไปยังชุดข้อมูล: IMDb ตรวจทานชุด ข้อมูล

6. วิเคราะห์ชื่อเสียงของบริษัท (ข่าว + โซเชียลมีเดีย)

คุณสามารถเลือกบริษัทที่คุณชอบและทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในรายละเอียดได้ คุณยังสามารถเลือกหัวข้อที่กำลังเป็นที่นิยมและกล่าวถึงในการวิเคราะห์ความคิดเห็นของคุณเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น เราสามารถพูดถึงตัวอย่างของ Uber ได้ที่นี่ พวกเขาเป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพที่โดดเด่นที่สุดในโลกและมีฐานลูกค้าทั่วโลก คุณสามารถทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเพื่อทำความเข้าใจความคิดเห็นของประชาชนเกี่ยวกับบริษัทนี้

ในการค้นหาความคิดเห็นสาธารณะเกี่ยวกับ Uber อันดับแรก เราจะเริ่มต้นด้วยการรับข้อมูลจากแหล่งที่เกี่ยวข้อง ซึ่งในกรณีนี้คือหน้า Facebook ของ Uber และหน้า Twitter การวิเคราะห์การสนทนาระหว่างผู้ใช้ที่นั่นทำให้เราทราบถึงการรับรู้แบรนด์โดยรวมในตลาด คุณจะต้องมีหมวดหมู่เพื่อแยกชุดข้อมูลต่างๆ ในตัวอย่างนี้ คุณสามารถใช้การชำระเงิน การบริการ การยกเลิก ความปลอดภัย และราคา

ตอนนี้เรารู้แล้วว่าเราต้องการทำงานอะไรและต้องไปที่ไหน เรามาเริ่มกันเลย

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นบน Facebook

ก่อนอื่นเราจะเริ่มต้นด้วยหน้า Facebook ของพวกเขา มีความคิดเห็นมากกว่า 30,000 รายการ และหลังจากที่เราทำการวิเคราะห์ภายใต้หมวดหมู่ที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้ (การชำระเงิน การบริการ การยกเลิก ความปลอดภัย และราคา) เราพบว่าความคิดเห็นเชิงบวกส่วนใหญ่เกี่ยวกับส่วนราคา ในทางกลับกัน หมวดหมู่ที่มีเปอร์เซ็นต์คำติชมเชิงลบสูงสุดคือการบริการ อย่างไรก็ตาม ในขณะที่ทำการวิเคราะห์นี้ เรายังจำไว้เสมอว่าความคิดเห็นของ Facebook นั้นเต็มไปด้วยสแปม คำแนะนำ ข่าวสาร และข้อมูลอื่นๆ มากมาย

สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก เราต้องดูที่ความคิดเห็นเท่านั้น

ดังนั้นเราจึงลบหมวดหมู่ที่ไม่จำเป็นทั้งหมดออก และตามที่คาดไว้ ผลลัพธ์ของเราก็เปลี่ยนไป ตอนนี้ ความคิดเห็นเชิงลบถือครองเสียงข้างมากในทุกส่วน และอัตราส่วนของพวกเขาในหมวดหมู่นั้น ๆ เปลี่ยนไป ในความคิดเห็นเกี่ยวกับราคา เปอร์เซ็นต์ของความคิดเห็นเชิงลบเพิ่มขึ้น 20%

จึงจำเป็นต้องดำเนินการล้างข้อมูล ช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

วิเคราะห์ความเชื่อมั่นบน Twitter

เราได้พูดถึงการวิเคราะห์ความคิดเห็นของทวีตในบทความนี้แล้ว ดังนั้น เราจะปฏิบัติตามแนวทางที่คล้ายกันที่นี่ และวิเคราะห์ทวีตของผู้คนที่พวกเขาแท็ก Uber หรือตอบกลับทวีตของพวกเขา ในที่นี้ หมวดหมู่ที่มีเปอร์เซ็นต์การทวีตในเชิงบวกสูงสุดคือ การชำระเงิน และอันดับที่สองคือ ความปลอดภัย นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าโซเชียลมีเดียต่างๆ ให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างไร

อย่างไรก็ตาม เราจะต้องทำการล้างข้อมูลที่นี่เช่นกัน เพื่อจุดประสงค์นั้น เราจะลบทวีตที่มีเจตนาที่ไม่เกี่ยวข้อง (สแปม ข่าวสาร การตลาด ฯลฯ) คุณจะสังเกตเห็นว่าเปอร์เซ็นต์ของหมวดหมู่ต่างๆ เปลี่ยนแปลงที่นี่เช่นกัน

ในกรณีของเรา Payments พบว่าส่วนแบ่งของทวีตในเชิงบวกลดลง 12% และความปลอดภัยกลายเป็นหมวดหมู่ที่มีเปอร์เซ็นต์การตอบรับในเชิงบวกสูงสุด นอกจากนั้น ความปลอดภัยยังสูญเสียส่วนแบ่งการทวีตในเชิงบวกประมาณ 2-4% ด้วยข้อมูลนี้ คุณจะทราบได้ด้วยว่าหัวข้อใดเป็นที่นิยมที่สุดในหมู่ผู้คนเมื่อพวกเขาพูดถึง Uber บนแพลตฟอร์มเหล่านี้

ดังนั้น บน Twitter เราพบว่าหมวดหมู่ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ การชำระเงิน การยกเลิก และการบริการ

คุณควรรู้ว่าแบรนด์ต่างๆ ให้ความสำคัญกับข้อมูลนี้เป็นอย่างมาก ช่วยให้พวกเขาทราบปัญหาที่พวกเขาต้องแก้ไขและวิธีแก้ปัญหาเดียวกัน ทวีตเหล่านี้เป็นคำติชมของลูกค้า ในกรณีนี้ Uber สามารถใช้สิ่งที่ค้นพบจากทวีตเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจว่าส่วนใดของบริการที่มีข้อบกพร่องและจะแก้ไขได้อย่างไร

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของข่าว

เพื่อให้เข้าใจความคิดเห็นสาธารณะเกี่ยวกับองค์กรใด ๆ คุณจะต้องวิเคราะห์ข่าวเกี่ยวกับองค์กรดังกล่าวด้วย ในตัวอย่าง เราจะตรวจสอบบทความข่าวเกี่ยวกับ Uber หลังจากที่เราวิเคราะห์เนื้อหาที่มีอยู่ในบทความข่าวเหล่านั้น เราจะแยกการค้นพบของเราในหมวดหมู่ที่กล่าวถึงข้างต้น (การชำระเงิน บริการ การยกเลิก ความปลอดภัย และราคา)

นอกจากนั้น เราจะจัดหมวดหมู่บทความต่างๆ ตามความนิยม บทความที่ได้รับความนิยมมากขึ้นก็จะส่งผลต่อความคิดเห็นของประชาชนมากขึ้น คุณสามารถวัดความนิยมของทุกบทความตามจำนวนการแชร์ที่พวกเขามี คอลัมน์ที่มีจำนวนหุ้นสูงกว่าย่อมได้รับความนิยมมากกว่าคอลัมน์ที่มีจำนวนหุ้นน้อยกว่าอย่างไม่ต้องสงสัย

ผลลัพธ์

ในตัวอย่างของเรา เราได้พิจารณา Uber และความคิดเห็นของสาธารณชนเกี่ยวกับบริษัทนี้ หลังจากที่เราวิเคราะห์ Facebook, Twitter และข่าวสารแล้ว เราก็จะได้รู้ว่าความรู้สึกทั่วไปของ Uber นั้นเป็นไปในเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง

คุณสามารถปฏิบัติตามแนวทางนี้เพื่อสร้างแนวคิดการวิเคราะห์โครงการความเชื่อมั่น คุณสามารถเริ่มต้นด้วยบริษัทขนาดเล็กที่ไม่มีสถานะออนไลน์ที่สูง และทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในหลายช่องทางเพื่อทำความเข้าใจว่าได้รับการรับรู้ในเชิงบวกหรือเชิงลบ หากคุณต้องการเพิ่มความท้าทาย คุณสามารถทำให้มันซับซ้อนขึ้นและทำการวิเคราะห์สำหรับบริษัทใหญ่ๆ ได้ (อย่างที่เราทำในตัวอย่างของเรา)

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูล 4 อันดับแรก: ระดับเริ่มต้นถึงระดับผู้เชี่ยวชาญ

ความคิดสุดท้าย

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นหัวข้อสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง มีแอพพลิเคชั่นมากมายในหลายสาขา หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อนี้ คุณสามารถไปที่บล็อกของเราและค้นหาแหล่งข้อมูลใหม่ๆ มากมาย

ในทางกลับกัน หากคุณต้องการได้รับประสบการณ์การเรียนรู้ที่ครอบคลุมและมีโครงสร้าง และ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง ให้ดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับการทำงาน ผู้เชี่ยวชาญและเสนอการฝึกอบรมอย่างเข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ สถานะศิษย์เก่า IIIT-B โครงการหลัก 5 โครงการที่เน้นการปฏิบัติจริงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ