如果您熟悉典型的数据分析，那么尝试文本分析可能比您预期的要简单。文本分析工作流的步骤并不是文本所独有的:访问和探索数据，对其进行预处理，构建模型，并共享结果或模型。然而，使用文本数据经常会引发一些问题:

• 数据从何而来?
• 它是用来做什么的?
• 这些处理可以自动化吗?
• 如何用文本数据创建模型?

文本数据的可访问性令人惊讶。作为日常操作的一部分，工程师和科学家会生成大量的文本数据。这些数据来自内部来源，如内部报告、维护日志、工作订单和技术支持案例。金宝app文本数据可以提供重要的信息，如设备故障的原因，产品和工艺设计中的痛点，以及基于历史数据的行动建议。下载188bet金宝搏

还有许多外部数据来源，如社交媒体、新闻、博客、论坛和其他平台上的信息。这些数据对于及时了解科学研究中的差距和机会、改进产品/工艺设计的市场情报以及预测产品需求模型的经济或政策信息都是有价值的。

在这些情况下，文本分析与MATLAB^®可用于自动从文本中提取信息的过程，显著减少人工处理所需的时间。

本文重点介绍了常见的文本分析应用程序，然后是一个典型的工作流和一些示例，让您开始使用自己的文本数据集探索和构建模型。