Cómo usar Microsoft Excel para el análisis de sentimiento

Puede usar Microsoft Excel para realizar análisis de opinión básicos en el texto. Los resultados le mostrarán tendencias ocultas dentro de los datos.

Los usos potenciales del análisis de sentimientos son ilimitados: un historiador puede usar el análisis de sentimientos para comprender la intención de un autor que escribió hace cientos de años. Asimismo, un gerente de marketing puede monitorear la evolución de la reputación de la marca a lo largo del tiempo.

El método de Análisis de Sentimientos discutido en este artículo utilizará el aprendizaje automático para puntuar su texto y clasificarlo como expresión Positivo, Negativo, o Neutral emociones

Necesitará Microsoft Excel y el complemento Azure Machine Learning.

¿Por qué es importante el análisis de sentimiento?

Para las personas que crean productos, trabajan en marketing o política, o realizan investigaciones, comprender el sentimiento emocional con respecto a un tema en particular es una necesidad profesional.

El análisis de sentimiento puede ayudarlos. Si bien no reemplazará por completo los datos de uso, las encuestas, las entrevistas y la investigación de escritorio, Sentiment Analysis es una herramienta sólida que debe tener a su disposición.

¿Por qué? En casi cualquier situación en la que tenga una gran cantidad de datos cualitativos no estructurados, el análisis de sentimientos puede brindarle rápidamente información sobre su mensaje subyacente.

El análisis de opinión funciona mejor cuando se analiza una gran cantidad de datos.

Es poco probable que realizar un análisis de sentimientos en el mensaje de texto más reciente de su interés romántico devuelva información con algún valor agregado. Por otro lado, analizar miles de Tweets que contengan un hashtag específico te dará resultados útiles.

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Otros posibles casos de uso incluyen el análisis de reseñas de productos, la revisión de encuestas de clientes y el descubrimiento de una crisis de relaciones públicas. Además, el análisis de sentimientos regular le permitirá realizar un seguimiento de cómo las actitudes de los clientes hacia su empresa están cambiando con el tiempo.

Volumen contra Sentimiento

El análisis de sentimiento es una parte esencial del monitoreo de redes sociales para cualquier empresa o marca consciente de su reputación.

Por ejemplo, puede ver que su empresa obtiene un gran volumen de menciones en las redes sociales. Pero las menciones por sí solas no lo son todo.

A veces las menciones son algo bueno. Por ejemplo, pueden significar una gran cantidad de sentimientos públicos positivos hacia su empresa.

Otras veces, puede estar enfrentando una crisis de relaciones públicas que se está saliendo de control. Como resultado, el sentimiento público hacia su empresa es negativo.

Distinguir el sentimiento dentro de un gran volumen de menciones en las redes sociales puede marcar la diferencia.

Uso de Microsoft Excel para análisis de sentimiento

Algunas plataformas de monitoreo de redes sociales incluyen análisis de sentimientos como parte de su oferta. También es posible realizar un análisis de sentimientos en el texto utilizando un lenguaje de programación como Python.

Sin embargo, estas opciones requieren un presupuesto significativo para pagar una plataforma de monitoreo de redes sociales o habilidades de codificación.

Si es como la mayoría de las personas y no tiene ninguno de estos, Microsoft Excel es una buena opción para realizar análisis de sentimiento fundamentales.

Si bien ninguna de estas herramientas produce resultados perfectos, pueden ayudarlo a comprender la tendencia general del sentimiento contenido en el texto.

Cómo realizar un análisis de sentimiento en Microsoft Excel

Siga estos pasos para probar un análisis de opinión con Excel sin escribir código. En el fondo, Excel y el complemento de Azure dependen de un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural y un diccionario genérico con palabras positivas y negativas. A cada palabra del léxico se le asigna un valor positivo, neutro o negativo.

1. Organice los datos que desea analizar en una hoja de Microsoft Excel.
2. Limpie los datos por eliminando espacios en blanco y caracteres innecesarios.
3. Haga la primera celda en su conjunto de datos tuit_texto (mantener en minúsculas).
4. Ir Insertar > Complementos.
5. A continuación, dirígete a Buscar > Aprendizaje automático de Azure.
6. Una vez instalado, el complemento Azure Machine Learning aparecerá en un cuadro en el lado derecho de la pantalla.
7. Verás dos opciones: Pronosticador de supervivientes del Titanic y Análisis de sentimiento de texto.
8. Haga clic en Análisis de sentimiento de texto.
9. Ir Predecir > Aporte, luego agregue el rango donde se encuentran los datos que desea analizar.
10. Salir Mis datos tienen encabezados comprobado.
11. Ir Producción y agregue la celda donde desea que vayan los resultados del análisis.
12. imprenta Predecir.

A Sentimiento y Puntaje porque se rellenará el texto de cada celda; el texto correspondiente es más Negativo si la puntuación está más cerca de cero. Es posible que prefiera cambiar el Puntuaciones a un Por ciento. En ese caso, cuanto más cerca esté Puntaje Es para 100%, más positivo es. Neutral es cualquier Puntaje alrededor del 50%.

Vea el siguiente ejemplo de Isla del tesoro de Robert Louis Stevenson.

Cómo obtener información a partir del análisis de sentimiento

Después de ejecutar el Análisis de sentimiento, tendrá celdas con Positivo, Negativo, o Neutral clasificaciones y sus correspondientes puntajes numéricos.

¿Cómo puede convertir los resultados en información comprensible? Aqui hay algunas ideas:

• Segmentar las clasificaciones por crear una tabla dinámica en Excel.
• Puedes usar Visio, que ahora se incluye en Microsoft 365 Business sin costo adicional, para visualizar el número total de cada uno de los Positivos, Negativos, o neutrales. La visualización de datos puede darle una vista de pájaro.
• Si eres responsable de la gestión de la reputación en una empresa o marca, quizás quieras centrarte en escanear todos los textos clasificados como Negativo. que hace el texto Negativo? ¿Hay algo que deba transmitir para abordar el problema?
• Puedes hacer el mismo ejercicio para los textos clasificados como Positivo. Tal vez haya un testimonio de un cliente particularmente agradable enterrado en una gran cantidad de reseñas de productos que le gustaría compartir.
• También puede segmentar aún más el texto, de modo que solo vea las celdas que mencionan una nueva característica del producto. ¿Son los usuarios más Positivo, Negativo, o Neutral sobre la característica? El análisis de sentimiento puede ayudarlo a determinar esto y recopilar comentarios de manera más eficiente.

El análisis de sentimiento puede sacar a las personas del proceso de toma de decisiones. A veces esto puede ser bueno porque la interpretación del texto puede ser muy subjetiva.

Por ejemplo, imagina un grupo de personas tratando de decidir si 5000 reseñas de productos son más Positivo o Negativo. Sus diferentes perspectivas y atención a los detalles disminuirán la credibilidad del resultado general. Permitir que la base de datos de una máquina decida será de gran ayuda para la coherencia. Relacionado: Los mejores consejos y herramientas para tomar decisiones grupales en el trabajo

Uso de Microsoft Excel para análisis de sentimiento

Si desea intentar realizar un análisis de sentimiento pero no tiene muchos recursos financieros o habilidades de codificación, entonces Microsoft Excel es un excelente lugar para comenzar.

El análisis de opinión en Microsoft Excel le brindará información que puede usar para comprender los datos de texto no estructurados. También podría ser una forma ideal de familiarizarse con los conceptos de aprendizaje automático antes de sumergirse en un proyecto en el campo.

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