Este ușor de cuantificat datele sondajului atunci când este vorba de opțiuni multiple: utilizați un tabel pivot pentru a afla procentajul pentru fiecare răspuns. Dar cum rămâne cu răspunsurile text în formă liberă? Acestea sunt greu de procesat dacă aveți sute sau mii de ele.
Analiza sentimentelor este o metodă bazată pe mașini pentru a prezice dacă un răspuns este pozitiv sau negativ. Microsoft oferă un instrument care analizează sentimentul în Excel. Se numește Azure Machine Learning.
Analiza tradițională a sentimentelor necesită ca un om să analizeze și să clasifice 5% din afirmații. Excel folosește Lexicon MPQA Subjectivity. Acest dicționar generic include 5.097 cuvinte negative și 2.533 cuvinte pozitive. Fiecărui cuvânt i se atribuie o polaritate puternică sau slabă. Acest lucru funcționează excelent pentru propoziții scurte, cum ar fi tweets sau postări pe Facebook.
Căutați în grupul de suplimente din fila Inserare. Prima pictogramă se numea Store și acum se numește Aplicațiile mele. Faceți clic pe pictograma respectivă și căutați Azure Machine Learning.
Specificați un interval de intrare și două coloane goale pentru intervalul de ieșire.
Titlul pentru intervalul de intrare trebuie să se potrivească schemei tweet_text.
Rezultatele arată pozitiv, negativ sau neutru și un scor procentual. Articolele de aproape 99% sunt foarte probabil pozitive. Articolele de aproape 0% sunt foarte probabil negative.
