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日期:2020/07/01()下午2:00~3:00

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非結構化(文本)數據的數量呈指數增長,超過80%的數據都是非結構化的!所以,您需要一個高精度的文本數據分析平台!

非結構化的資料有哪些?例如維修紀錄、機台故障原因紀錄、客戶意見回饋、犯罪資料紀錄、醫療診斷紀錄、競爭對手情報分析、市場意見調查、求職者匹配度……

分析非結構化的資料有什麼好處?讓決策者找出意想不到的關鍵因子,對症下藥!

在這次的課程,我們將分享廠務維修的文本分析範例,藉由拆解維修紀錄資料找出機台故障的真實原因!另外同步展示文本數據清理的三個主要步驟(拼寫檢查,縮寫和異常識別)。

 

議程

         智慧工廠- 生產大數據與廠務文本分析範例

         非結構化數據整理技巧分享