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俗话说的好，“巧妇难为无米之炊”，数据分析的第一步就是获取数据，那么，我们做分析的数据究竟从何而来呢？这是我们进行social listening和语义分析的起点。
没有和外部数据进行关联，会导致分析的结果出现片面、孤立和失真，起不到诊断问题和支撑决策作用。所以，外部（文本）数据对我们很重要。
社会化媒体是一种基于互联网应用的交流载体/工具，它可以使个人通过分享信息和消费信息来和他人进行互动。
如上图（来自尼尔森）所示，社会化媒体基本可以分为论坛、即时通讯、社区网站、视频分享、维基百科、音乐社区等17个类别，每个类别下又有若干个网站/应用，当然，随着互联网实践的不断发展，有些媒体类型已经走向消亡，如轻博客。
可以看到，社会化媒体这个大家庭的体量是极其庞大的，我们每天都在不知不觉中接触了大量的社会化媒体！
情绪分析可以准确地从任何文本数据中检测情绪。 人们在社交媒体，博客和论坛上表达他们的意见，反馈和评论。 营销人员和客户支持可以利用情绪检测的强大功能来阅读和分析与文本数据相关的情感。 我们的情绪分析分类器在我们的专有数据集上进行训练，并告知消息背后的潜在情感是：快乐，悲伤，愤怒，恐惧，兴奋，有趣还是讽刺。
罗伯特·普洛特契克开创了情绪的情绪进化理论，基本情绪共有8种，其他情绪都有在8种基本情绪的基础上混合派生出来的。
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每种基本情绪都有与之相反的基本情绪。
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任何两种情绪之间的相似度可以分为几个等级。
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任何情绪都可以表现出强度的不同。
对“这部戏的成功确实令人惊讶，可能是老戏骨在的缘故吧”进行情绪分析，可以得到主要的情绪类别（热区）。
Contextual Semantic Search的工作方式是它需要数千条信息和一个概念（如Price）作为输入，然后会筛选出所有与给定概念紧密匹配的信息。
用户体验地图是一个可视化地描述用户使用产品或接受服务的体验情况，以此发现用户在整个使用过程中的问题点和满意点，并从中提炼出产品或服务中的改进点和机会点。
一个旅程地图捕获了客户的代表性体验，这些体验是从客户自己的角度出发，也就是服务体验的前台。在创建一个旅程地图的过程中，你会使用客户的叙述和数据，将他们的体验按照时间顺序绘制出来，包括他们做了什么，思考感受到了什么，以及他们在旅程过程中和哪些对象产生了交互。你最终得到的将是一段自然的、本能的旅程，可以帮助你从客户的角度看到和评估他们所拥有的体验。
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用户旅程地图是以视觉化呈现用户为达成某一目标所历经过程的工具
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每个阶段都有特定的场景去接触用户，需要做不同的事情去影响用户
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一旦确定了所有接触点，下一步就是放大并弄清楚每个阶段发生了什么。
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只有先找到了接触点，才能想方设法和用户建立联系。
分析群体的/大规模的数据才有价值，但这个时候人工去做就代价很大了。
当出现大量用户反馈时，我们需要利用机器来批量处理这类文本数据。
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人类的需求像阶梯一样从低到高按层次分为五种。
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需求是动机的根源，动机是造成行为的原因
Censydiam模型从【人的社会/个人的归属】，以及【人对情感的收/放】两个维度进行切分，把人的情感分为8个大类。
通过定性、定量、座谈会或者咨询等研究方法，Censydiam模型可以有效地发现用户行为、态度背后更为深层次地动机，进而有助于产品开发者更好地将产品与用户的内在动机进行结合，开发出能够诱发用户动机的产品功能。
消费者的旅行需求变得越来越复杂和难以捉摸，想要影响消费者的旅行决策，必须先读懂消费者的内心，理解他们的情感需求，洞察其决策的原因。
基于对马蜂窝、携程和驴妈妈上的几百万条的旅游社交语料的分析，提炼出旅游消费者所有的情感需求，并利用Censydiam情感研究框架/模型将所有的情感分为8个类别。
用户群体聚类，找到核心用户群，反映整个旅游市场的各类情感诉求用户群的占比情况，为旅游相关企业提供参考。
原文始发于微信公众号（运营喵是怎样炼成的）
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