اکسپرس 24
کتاب پایش هوشمند برند با تحلیل معنایی؛ از پردازش متن و احساسات تا کشف نگرش مخاطبان

کتاب پایش هوشمند برند با تحلیل معنایی؛ از پردازش متن و احساسات تا کشف نگرش مخاطبان

تگ‌ها: Brand Intelligence Brand Monitoring NLP Semantic Analysis Sentiment Analysis Social Listening Voice of Customer پایش برند پردازش زبان طبیعی تحلیل احساسات تحلیل بازخورد مشتری تحلیل داده‌های متنی تحلیل متن تحلیل معنایی هوش مصنوعی بازاریابی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایش هوشمند برند با تحلیل معنایی؛ از پردازش متن و احساسات تا کشف نگرش مخاطبان

موضوع کلی: تحلیل داده، هوش مصنوعی و بازاریابی دیجیتال

موضوع میانی: تحلیل معنایی و پردازش زبان طبیعی برای پایش برند و تحلیل بازخورد مشتریان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پایش برند و نقش تحلیل معنایی در مدیریت شهرت
  • 2. مفهوم Brand Monitoring و تفاوت آن با Social Listening
  • 3. چرخه کامل پایش دیجیتال برند از جمع‌آوری داده تا تحلیل
  • 4. منابع داده برای پایش برند در فضای دیجیتال
  • 5. جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها و انجمن‌ها
  • 6. ساختار و ویژگی‌های داده‌های متنی مربوط به برند
  • 7. چالش‌های تحلیل متن در زبان طبیعی
  • 8. مبانی پردازش زبان طبیعی برای پایش برند
  • 9. پیش‌پردازش متن و پاک‌سازی داده‌های برند
  • 10. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های متنی
  • 11. توکن‌سازی و تحلیل ساختار واژگان
  • 12. حذف کلمات توقف و انتخاب ویژگی‌های متنی
  • 13. ریشه‌یابی و Lemmatization در تحلیل متن
  • 14. نمایش متون با روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
  • 15. بردارهای کلمه و نمایش معنایی متن
  • 16. Word Embedding و نقش آن در تحلیل برند
  • 17. تحلیل معنایی متن و تشخیص مفهوم پشت واژه‌ها
  • 18. تفاوت تحلیل واژگانی و تحلیل معنایی
  • 19. تشخیص موجودیت‌های نامدار در داده‌های برند
  • 20. شناسایی نام برند، محصول، شرکت و افراد در متن
  • 21. Entity Linking و اتصال نام‌ها به موجودیت‌های واقعی
  • 22. تشخیص موضوعات مرتبط با برند
  • 23. Topic Modeling برای کشف موضوعات پرتکرار پیرامون برند
  • 24. تحلیل موضوعی بازخورد مشتریان
  • 25. استخراج خودکار کلیدواژه‌ها و عبارت‌های مهم برند
  • 26. تشخیص عبارت‌های مرتبط و هم‌معنی با نام برند
  • 27. مدیریت مترادف‌ها، غلط‌های املایی و نام‌های جایگزین برند
  • 28. تحلیل احساسات در پایش برند
  • 29. طبقه‌بندی متن به احساسات مثبت، منفی و خنثی
  • 30. تحلیل شدت احساسات و میزان نارضایتی مخاطبان
  • 31. تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه یا Aspect-Based Sentiment Analysis
  • 32. شناسایی جنبه‌های مختلف محصول در نظرات مشتریان
  • 33. تفکیک احساسات درباره محصول، خدمات، قیمت و پشتیبانی
  • 34. تشخیص نظر مثبت یا منفی در متن‌های چندموضوعی
  • 35. تحلیل احساسات در متن‌های کوتاه شبکه‌های اجتماعی
  • 36. تشخیص طعنه، کنایه و بیان غیرمستقیم در بازخوردها
  • 37. تحلیل لحن و Tone of Voice مخاطبان
  • 38. تشخیص نارضایتی پنهان در متن‌های مشتریان
  • 39. تشخیص شکایت، درخواست، پیشنهاد و تعریف از برند
  • 40. تحلیل هدف یا Intent در پیام‌های مرتبط با برند
  • 41. خوشه‌بندی نظرات و پیام‌های مشابه مشتریان
  • 42. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متون
  • 43. ساخت مدل طبقه‌بندی متن برای داده‌های برند
  • 44. انتخاب ویژگی و مدل مناسب برای تحلیل متن
  • 45. ارزیابی دقت مدل‌های تحلیل معنایی
  • 46. Precision، Recall و F1 در پایش برند
  • 47. مقابله با عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های بازخورد
  • 48. ساخت مجموعه داده آموزشی برای تحلیل برند
  • 49. برچسب‌گذاری داده‌های متنی برای آموزش مدل
  • 50. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت در تحلیل برند
  • 51. استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده در پایش برند
  • 52. BERT و مدل‌های Transformer برای تحلیل معنایی
  • 53. Fine-Tuning مدل‌های زبانی برای داده‌های برند
  • 54. تحلیل معنایی با مدل‌های چندزبانه
  • 55. پایش برند در داده‌های چندزبانه
  • 56. چالش‌های تحلیل معنایی زبان فارسی در پایش برند
  • 57. پردازش متن فارسی برای تحلیل احساسات و نگرش مشتری
  • 58. تشخیص نیم‌فاصله، شکل‌های مختلف حروف و غلط‌های رایج فارسی
  • 59. تحلیل محتوای فارسی شبکه‌های اجتماعی برای پایش برند
  • 60. تشخیص Spam و محتوای نامرتبط در داده‌های برند
  • 61. فیلتر کردن داده‌های تکراری و پیام‌های مشابه
  • 62. تشخیص محتوای جعلی و نظرات غیرواقعی
  • 63. تحلیل روند زمانی احساسات و نگرش مخاطبان
  • 64. شناسایی تغییر ناگهانی در نگرش نسبت به برند
  • 65. کشف بحران‌های ارتباطی با تحلیل خودکار داده‌های متنی
  • 66. تشخیص سیگنال‌های اولیه بحران شهرت
  • 67. تحلیل رویدادمحور در پایش برند
  • 68. مقایسه احساسات مخاطبان پیش و پس از یک رویداد
  • 69. تحلیل رقبا با استفاده از داده‌های متنی
  • 70. مقایسه ادراک مخاطبان از برندهای رقیب
  • 71. استخراج نقاط قوت و ضعف برند از بازخوردها
  • 72. تحلیل Voice of Customer با روش‌های پردازش زبان طبیعی
  • 73. تبدیل بازخوردهای متنی به بینش‌های قابل اقدام
  • 74. ساخت شاخص‌های معنایی برای سنجش سلامت برند
  • 75. تحلیل سهم گفتگوهای آنلاین درباره برند
  • 76. تحلیل Share of Voice با داده‌های متنی
  • 77. اندازه‌گیری تغییرات شهرت برند در طول زمان
  • 78. داشبورد تحلیلی برای پایش معنایی برند
  • 79. طراحی Pipeline خودکار برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های برند
  • 80. اتصال سامانه تحلیل معنایی به ابزارهای بازاریابی
  • 81. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های متنی در مقیاس بزرگ
  • 82. پردازش بلادرنگ داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 83. ساخت سامانه هشدار خودکار برای تغییر احساسات
  • 84. هشداردهی بر اساس کشف بحران و افزایش شکایت‌ها
  • 85. تفسیرپذیری مدل‌های تحلیل معنایی و احساسات
  • 86. کاهش خطاهای مدل در تحلیل بازخورد مشتریان
  • 87. حفظ حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی در پایش برند
  • 88. مدیریت سوگیری داده‌ها در تحلیل ادراک مخاطبان
  • 89. طراحی سیستم پایش برند با معماری مقیاس‌پذیر
  • 90. پروژه عملی ساخت سامانه تحلیل معنایی برای پایش برند
  • 91. تحلیل یک مجموعه واقعی از نظرات مشتریان و شبکه‌های اجتماعی
  • 92. از داده خام تا داشبورد پایش هوشمند برند
  • 93. بهینه‌سازی سامانه پایش برند و تبدیل داده به تصمیم تجاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.