ナレッジグラフ｜データの価値を活かすのは「グラフ」

ナレッジグラフ｜データの価値を活かすのは「グラフ」

​​

ナレッジグラフは、応用数学、グラフィックス、情報視覚化技術、情報科学などの分野の理論と方法を計量引用分析、共起分析などの方法と組み合わせ、視覚的なグラフを使用して分野の中核構造、発展の歴史、最先端分野、全体的な知識アーキテクチャを鮮明に表示することで、学際的な統合の目的を達成する現代の理論です。

データマイニング、情報処理、知識測定、グラフィック描画などを通じて複雑な知識分野を表示し、知識分野の動的な発展法則を明らかにし、主題研究のための実用的で貴重な参考資料を提供します。

ナレッジ グラフは、さまざまな知識間のつながりを活用し、それらをネットワークのような知識構造に接続します。ナレッジグラフは本質的に人間の認知を反映したものであり、人間と機械の間の理解を構築するための架け橋でもあります。

本質的に、ナレッジ グラフは、現実世界に存在するさまざまなエンティティまたは概念とそれらの関係を記述することを目的としています。これは、ノードがエンティティまたは概念を表し、エッジが属性または関係で構成される巨大なセマンティック ネットワーク グラフを構成します。

ビッグデータの時代では、多くのデータ分析モデルの構築にはナレッジグラフの使用が必要になります。ナレッジグラフを使用することで、データの価値を活性化し、データによる成長を促進します。

​​

大規模ナレッジグラフツール---決定グラフ

意思決定チャートは市場のスター製品です。シンプルなインターフェースと強力な機能を備え、効率的で実用的な視覚注釈システムです。

意思決定ダイアグラム システムは、アイコンの視覚的な組み合わせを通じて、データ アナリストにパーソナライズされたデータ要件、主要な機能の知識、およびセマンティックな意思決定ルールの管理を提供します。データ アナリストが独自のビジネス ニーズに基づいてデータのあらゆるディメンションとラベルのインデックス作成と出力を完了できるように支援します。

​​

意思決定図は、データ アナリストが要件を入力するための視覚的なインタラクティブ インターフェイスを提供します。意思決定図は、ノードと論理関係で構成されます。

​​

これにより、全文検索を行わなくても、より正確にデータをスクリーニングできるようになります。

これを使用すると、データ アナリストはフィルター処理されたデータにカスタマイズされたラベルを追加できます。

これにより、設計表現を一度整理した後は、リアルタイムのデータ監視や大規模な履歴データ処理に適用することができます。

01
意思決定図の機能

パーソナライズされた意思決定ロジック

●パーソナライズされた判断ロジックとデータラベルを自由にカスタマイズ可能 ●1つのタスクに対してラベルのネストレベルは無制限で、少なくとも10,000以上のラベルをサポート
たとえば、ブランド/製品/経営者の声、肯定的および否定的な世論、消費者評価分析、ユーザーポートレートの迅速な構築、コメントコンテンツの感情分析、感情分析など。

​​

​​

特定の自動車ブランド向けにカスタマイズされたデータラベルの例

​​

製品のネガティブ分析ラベルの作成例

30以上の多次元かつ非常に複雑な計算方法

●内容判定：AND、OR、NOT、和集合、積集合、順序、頻度、単語分割、修飾排除（否定、疑問、近接）、正規マッチングなど。●エンティティ認識：人名、地名、組織名、連絡先、時間、数量など。●数値/時間演算：大きい、小さい、等しい、間隔など。

​​

​​

– 基本機能: キーワード、名前付きエンティティ、正規表現…

– 組み合わせた機能: 距離、結合、フィルタリング、除外…

– 特徴条件: 特徴を条件に変換し、フィールドを指定し、数値、等価性、位置などの判断ロジックを指定します。

–複合条件: 複数の条件のAND、OR、NOT

大規模で成熟したビジネス知識ベース

● 一般知識ベース: 感情的態度、企業知識、政府世論、人物、廃棄文書、イベント、違反、広告、敏感など。● 業界知識ベース: 自動車、日用消費財、家電 3C、母子ケア、パーソナルケア、食品、乳製品など、100 を超える業界知識ベースが含まれます。

​​

​​

02
意思決定図が必要なアプリケーションシナリオ

世論調査

中国のインテリジェントラベリング技術と組み合わせることで、政府や企業の世論の動向に関する多次元のデータ分析と洞察を提供します。

企業独自の世論調査

会社全体の分析研究能力と迅速な市場対応能力を向上させ、ナレッジマネジメントを中核とした「インテリジェンスデータウェアハウス」を確立します。パノラマインサイト情報モデルを活用して世論を導き、危機を解決し、コア競争力を向上させます。

競合製品の世論分析

企業は市場で競争優位を獲得するために、競争環境と競合他社に関する情報調査を実施し、定量的な分析と比較を行い、全体的な競争環境を組み合わせて、競争力を高め、市場で競争優位を獲得するための戦略と方法を導き出します。

業界情報調査

業界のリスクを理解し、業界のトレンドを追跡し、会社と製品の戦略をタイムリーに調整して、業界における会社の競争力を維持します。

製品の評判の監視

製品のオンライン評判をリアルタイムで追跡し、消費者の製品に対するフィードバックを一目で理解し、取引の機会をつかみ、製品の評判リスクにタイムリーに対応し、適切なマーケティング戦略を調整します。

政府の世論調査

リスクグループ監視、機関監視、イベント監視、緊急警報、世論分析レポート

​​

ファイル注釈

意思決定図は、ラベル付け、情報抽出、ガベージクリーニングに使用され、企業が多次元、多レベルの洗練されたデータ分析を実現するのに役立ちます。

データ分析のための基本情報を提供するパーソナライズされた分類

テキスト データに豊富なビジネス分類ラベルを追加する方法は、テキスト ビッグ データ分析における重要な基本作業です。アナリストは、多次元データ ラベルに基づいて非常に複雑な分類と統計を実行し、その結果からビジネスの傾向や潜在的な問題に関する洞察を得ることができます。

非構造化データの分類、抽出、再構築

自然言語の非構造化の性質は、データの分類、処理、分析に大きな困難をもたらします。テキスト情報抽出は、自然言語テキストから特定のデータ情報を抽出できるため、データ ユーザーが大量のコンテンツを自動的に分類、抽出、再構築するのに役立ちます。

インターネットスパムの除去

インターネット情報は多様化しており、違法、無許可、広告、スパムなどのジャンク情報が混在しているため、ウェブサイトの運営にリスクをもたらし、ビッグデータ分析の精度に影響を与えます。スパムの除去は、Web サイトの運用とデータ分析にとって非常に重要であることがわかります。

​​

​​

ソーシャルリスニング

意思決定グラフを通じて無効なデータをフィルタリングし、各データにラベルを付けて、各ダイナミクスの背後にある価値を理解します。ソーシャル メディアを通じて、ターゲット消費者のニーズや意見に耳を傾け、大規模なデジタル機能に基づいたソーシャル リスニング プラットフォームを構築できます。

究極の製品を作る

巨大な市場の可能性を秘めた究極の製品を作成し、製品の適用シナリオに関する洞察を得て、顧客の問題点を探り、製品の価値を設計します。

革新と卓越を達成し、業界の人気製品を発見し、成功の理由を分析し、競合製品から学びます。

効果的な製品最適化を実現し、ユーザーの中心的な要求とユーザーの選択に影響を与える主な要因を分析します。

ビッグデータに基づく精密マーケティング

ターゲット ユーザー グループを正確に一致させ、ユーザーのメディアの好みと購入習慣を分析し、リーチ チャネルを発見し、メディア チャネルの視聴者をプロファイルします。

データはマーケティング計画を支援し、ユーザーグループの価値観、興味、趣味、心理的要求を理解するのに役立ち、それらがユーザーに受け入れられ、認識され、積極的に広められるよう支援します。

マーケティング活動の監視と評価: コミュニケーションのリアルタイム監視、機会とボトルネックの特定、動的な調整。

企業・ブランドイメージ運営

企業のブランドイメージを監視・維持し、インターネット上で企業の評判の傾向をリアルタイムで追跡し、企業の広報活動に毎秒を費やします。

ネガティブな感情の悪循環をコントロールし、インターネット上のネガティブな感情をリアルタイムで追跡し、問題の原因を探ります。

​​

​​

データ可視化分析

データをリアルタイムで観察および追跡し、意思決定チャートの多次元データ分析機能を使用して、データの意味と変化を迅速に把握します。クールなチャートは、データに基づいた視覚的な饗宴です。

モデリング分析

アプリケーションシナリオに基づいた専門的なビジネスモデリングソリューションを提供する

データモデル、分析モデル、相関およびクロス分析

データの視覚化

デジタルプレゼンテーション、シンプルなクリーニング、データの価値の洞察

クールなチャート、3Dモデリング、複数の端末（大画面、モバイル、PC）のサポート

​​

​​

近年、ナレッジグラフはますます多くの人々に理解され、認識されるようになり、多くの業界、特に知識集約型企業で応用されています。ナレッジグラフは、エンタープライズ レベルのビッグ データ アプリケーションに根ざしており、ビッグ データ分析において重要な役割を果たしています。