与建模类似，预测分析是传统商业智能和趋势分析的术语，其重点是预测。示例：使用预测分析，营销人员可以获取大量非结构化数据，并能够预测未来趋势。例如，利用过去基于销售的电话的季节性波动，大公司可以适当地为其呼叫中心配备人员，并为即将到来的假期增加其营销和广告预算。

处理文本以对信息进行分类，聚类，搜索或提取。此处理可实现其他数据科学任务，例如机器学习。示例：东莞vi设计公司的内容营销人员可以使用NLP通过称为主题建模的过程来运行营销资产。此过程确定每个浮出水面的主题的分数，该分数由经常在一起的单词组成。这些主题分数用于为站点用户提供相关文章，以供下一步阅读。

在此示例中，使用NLP可使内容营销人员自动为用户提供适当且相关的内容，以供客户旅程中的下一步使用。手动创建这种类型的用户体验可能需要花费数小时来阅读现有内容和手动评分。

非结构化数据与结构化数据：为了理解非结构化数据，首先将其与结构化数据进行对比是很有用的。什么是结构化数据？结构化数据是一种简单的形式，可以直接在数学或逻辑上进行运算。

如果您有客户名称，年龄范围和位置的列表，则所有这些都是结构化数据。这些名称用作标签，您可以算出常见名称的出现次数。年龄和位置可能是数字，您可以对数字进行排名或汇总。相反，客户的图片或长格式文本中的客户描述将是非结构化数据。为了基于这些字段进行任何类型的汇总或分类，您需要首先对其进行处理。示例：在对话的情况下，电话抄录是非结构化数据。将建模或机器学习放在对话的顶部时，您需要确定如何使用笔录。有时，关键字或单词计数可能比较合适。有时，更复杂的技术（例如主题建模）才有意义。

在DialogTech，我们的数据科学家经常做出这些决定，因为东莞vi设计公司专注于将电话见解转化为对话。我们可以帮助营销人员从电话中获取非结构化数据，并将其转化为可操作的信息，从而有助于改善呼叫者的体验。

数据科学领域不断变化，并且这些术语会随着时间的推移而不断发展。这是当今情况的快照。我们选择接受新技术和工具来帮助我们的客户提高效率并促进创新和成功，而不是被变化的速度吓倒。

我写过关于如何更改词汇表如何帮助改变态度甚至公司文化的概念。但是，发明单词会使词汇概念更上一层楼。西南航空公司一直承诺将成为低价航空公司。他们送花生而不是吃饭，他们为此感到骄傲。他们不会向客户“收取额外费用”，而他们利用这一点使自己与竞争对手区分开。而且，现在他们发明了一个词来形容的话，反式票价NCY。

有一个词可以形容西南航空公司的所作所为。这是波特曼蒂厄斯。它结合了单词和来自两个或更多其他单词的声音。它可能很聪明，但同时也很有意义。东莞vi设计公司对透明度和票价这两个词的使用符合其品牌承诺，并且是其客户体验的一部分。

几年前提出了一项宣传运动，强调使用其产品的结果：“别受咳嗽之苦！”这是定义他们希望客户体验的成功方法。

有时候，这不是要结合两个单词，而是要补上单词。我记得在1990年代的大众汽车运动中，东莞vi设计公司用两个德国词fahren和vergnugen来创建fahrvergnugen（，以描述驾驶经验。粗略地翻译，这个词意味着驾驶乐趣。这就是大众希望每位顾客在驾驶一辆汽车时都能体会到的。这是一个品牌承诺。另一个拼写单词是WBYCEIYDBO，实际上是CarMax的首字母缩写，意思是：“即使您不购买我们的汽车，我们也会购买您的汽车。” 这个词或短语强调它们友好，灵活和容易。而且，广告很有趣。东莞vi设计公司已经就他们的客户体验版本发出了强烈的信息。进行一些互联网研究后，可以找到很多例子。所有这些的目的是使您想到一种有趣的，甚至很有趣的方式来描述您为客户所做的事情以及您希望他们体验的事情。