與建模類似，預測分析是傳統商業智能和趨勢分析的術語，其重點是預測。示例：使用預測分析，營銷人員可以獲取大量非結構化數據，并能夠預測未來趨勢。例如，利用過去基于銷售的電話的季節性波動，大公司可以適當地為其呼叫中心配備人員，并為即將到來的假期增加其營銷和廣告預算。

處理文本以對信息進行分類，聚類，搜索或提取。此處理可實現其他數據科學任務，例如機器學習。示例：杭州vi設計公司的內容營銷人員可以使用NLP通過稱為主題建模的過程來運行營銷資產。此過程確定每個浮出水面的主題的分數，該分數由經常在一起的單詞組成。這些主題分數用于為站點用戶提供相關文章，以供下一步閱讀。

在此示例中，使用NLP可使內容營銷人員自動為用戶提供適當且相關的內容，以供客戶旅程中的下一步使用。手動創建這種類型的用戶體驗可能需要花費數小時來閱讀現有內容和手動評分。

非結構化數據與結構化數據：為了理解非結構化數據，首先將其與結構化數據進行對比是很有用的。什么是結構化數據？結構化數據是一種簡單的形式，可以直接在數學或邏輯上進行運算。

如果您有客戶名稱，年齡范圍和位置的列表，則所有這些都是結構化數據。這些名稱用作標簽，您可以算出常見名稱的出現次數。年齡和位置可能是數字，您可以對數字進行排名或匯總。相反，客戶的圖片或長格式文本中的客戶描述將是非結構化數據。為了基于這些字段進行任何類型的匯總或分類，您需要首先對其進行處理。示例：在對話的情況下，電話抄錄是非結構化數據。將建模或機器學習放在對話的頂部時，您需要確定如何使用筆錄。有時，關鍵字或單詞計數可能比較合適。有時，更復雜的技術（例如主題建模）才有意義。

在DialogTech，我們的數據科學家經常做出這些決定，因為杭州vi設計公司專注于將電話見解轉化為對話。我們可以幫助營銷人員從電話中獲取非結構化數據，并將其轉化為可操作的信息，從而有助于改善呼叫者的體驗。

數據科學領域不斷變化，并且這些術語會隨著時間的推移而不斷發展。這是當今情況的快照。我們選擇接受新技術和工具來幫助我們的客戶提高效率并促進創新和成功，而不是被變化的速度嚇倒。

我寫過關于如何更改詞匯表如何幫助改變態度甚至公司文化的概念。但是，發明單詞會使詞匯概念更上一層樓。西南航空公司一直承諾將成為低價航空公司。他們送花生而不是吃飯，他們為此感到驕傲。他們不會向客戶“收取額外費用”，而他們利用這一點使自己與競爭對手區分開。而且，現在他們發明了一個詞來形容的話，反式票價NCY。

有一個詞可以形容西南航空公司的所作所為。這是波特曼蒂厄斯。它結合了單詞和來自兩個或更多其他單詞的聲音。它可能很聰明，但同時也很有意義。杭州vi設計公司對透明度和票價這兩個詞的使用符合其品牌承諾，并且是其客戶體驗的一部分。

幾年前提出了一項宣傳運動，強調使用其產品的結果：“別受咳嗽之苦！”這是定義他們希望客戶體驗的成功方法。

有時候，這不是要結合兩個單詞，而是要補上單詞。我記得在1990年代的大眾汽車運動中，杭州vi設計公司用兩個德國詞fahren和vergnugen來創建fahrvergnugen（，以描述駕駛經驗。粗略地翻譯，這個詞意味著駕駛樂趣。這就是大眾希望每位顧客在駕駛一輛汽車時都能體會到的。這是一個品牌承諾。另一個拼寫單詞是WBYCEIYDBO，實際上是CarMax的首字母縮寫，意思是：“即使您不購買我們的汽車，我們也會購買您的汽車。” 這個詞或短語強調它們友好，靈活和容易。而且，廣告很有趣。杭州vi設計公司已經就他們的客戶體驗版本發出了強烈的信息。進行一些互聯網研究后，可以找到很多例子。所有這些的目的是使您想到一種有趣的，甚至很有趣的方式來描述您為客戶所做的事情以及您希望他們體驗的事情。