开放题分析模块上线 AI文本处理让品牌更懂消费者

数据分析的价值是市场调研不可忽略的重点。一般来说，调研会大量应用单选题、量表题等可进行数据量化的题型，并将多种分析方法应用其中，进行数据挖掘与指标分析。然而，除了可量化数据的题型以外，开放性题目以其特有的优势被作为消费者洞察的一个重要部分。这类题目没有限制，受访者可按照想法自主作答，因此可以收集个性化、多元化的信息，通常也被应用于用户调研中，探究某些问题的深层成因。

但在传统的调研模式中，开放题分析往往存在明显的弊端。一方面，数据难以量化，无法通过数据分析处理的方式实现快速分析；另一方面，开放题得到的信息较为分散，往往会需要通过人工的方式进行处理，会造成大量的人力和时间成本消耗。

为了帮助企业突破开放题分析瓶颈、解决洞察痛点，调研系统全新上线了开放题分析模块，包含词云分析和标签分析两大功能，以强大的技术能力赋能开放题分析智能化、高效化、可视化。

功能一：智能化词云分析

词云是关键词的视觉化描述，用于汇总用户生成的关键文字内容，并通过视觉化的方式直观呈现各个关键词的占比，是一种便捷的数据可视化方式。系统新功能整合了词云制作的流程，对“分词——统计词频——绘图”三步骤进行快速智能化处理，让企业一键获取个性化词云分析结果。

亮点1——一键自动分词

系统具备智能化分词能力。将开放题问卷添加至分析页面后，系统可根据语料库自动生成热词列表，并详细展示每个词汇的提及人数、提及率以及提及频次，快速直观地展现用户最关注的重点。

亮点2 ——人工干预支持

系统支持3种人工干预方式，包括设置关键词、设置排除词以及合并关键词，实现系统强大分析能力+人工自主干预双重护航，严格保障结果分析的准确性。

亮点3——词云创意设置

在企业版中，词云分析支持自定义词云轮廓、字体和颜色、热词个数、文字倾斜方向等。其中，词云轮廓支持自定义图片上传，并由系统识别生成个性化、独特化的词云图，兼具专业性和美观性。

功能二：深度化标签分析

标签分析，即用打标签的方式，把难以量化的因素转化为标签，从而对其进行深入分析。标签分析一般分为5个步骤：明确要分析的影响因素——把影响因素制作成标签——明确要分析的指标——对比不同标签下的指标差异——得出分析结论。系统针对标签分析能力进行了深入研发，将复杂的规模以简洁的方式呈现，让企业能够自主进行全方面的标签分析。

亮点1——五层标签分级

标签共支持五级划分，同时，作答数据打标签后支持对各个层级的标签频数进行分析。

亮点2——三大标签规则

系统支持上传标签规则，包括keyword、expword与nearrule，让系统分词更准确。根据标签规则，系统能够精准判别语句中的信息，并根据词语信息自动进行标签归类，极大地提高了打标效率。此外，nearrule规则支持“且、或、非”的逻辑运算，满足高度复杂的场景需要。

亮点3——多维图表分析

系统支持三种形式的图表分析，其中气泡图可以根据标签等级下钻。

此外，关键词打标签后可在交叉报表中进一步分析，可将标签作为filter或交叉透视，也可支持多层标签自由组合分析，让数据更有深度。

系统强大的AI文本分析处理能力，将帮助企业进一步深化数据收集和统计分析能力，提升调研效率、简化调研流程、拓宽调研维度，让企业自主实现快速、高效、专业的一站式调研，赋能消费者调研能力全面提升。