以下是在市场研究中使用机器学习的 7 个步骤。使用机器学习来识别客户或消费者的看法的过程如下：

1.识别数据源并提取内容
机器学习可用于识别要挖掘的数据源并从源中提取相关内容。然后准备数据进行分析，包括拆分成单独的短语和其他任务来清理数据。

2. 清理数据
自然界中不存在干净的数据。为了对机器学习有用，必须积极过滤数据。例如，您将必须：

检查数据并排除具有大量缺失数据的列

再次浏览数据并选择要用于预测的列。
排除其余列中仍然缺少数据的行。
更正明显的拼写错误并合并等效答案。例如，USA、US、USA、America 应该合并为一个类别。
排除数据超出范围的行。例如，如果您正在分析纽约市内的出租车行程，您将希望过滤带有纬度和经度的行，以便在大都市区范围外取货或送货。
3. 数据的编码和归一化
要使用分类数据进行自动分类，需要对文本标签进行另一种编码。有两种常见的编码。

一种是标签编码，即每个文本标签值都用一个数字代替。另一种是单点编码，即每个文本标签值被转换为一个具有二进制值（1 或 0）的列。

查看这 5种补充大数据的方法

4.算法的选择
只有一种方法可以知道哪种算法或一组算法将 马耳他手机号码列表 为您的数据提供最佳模型，那就是对它们全部进行测试。

如果您还尝试了所有可能的规范化和功能选项，那么您将面临组合爆炸。手动测试所有内容是不切实际的，因此机器学习工具供应商投入了大量精力来发布自动化系统。

最好的将特征工程与算法扫描和规范化相结合。

5.算法训练
训练词嵌入并应用卷积神经网络从信息性句子中过滤非信息性句子。信息性短语是那些包含有关消费者或他们的需求的重要信息的短语。

然后机器汇集短语嵌入并从不同的池中选

因此，该机器将生成一个包含大约 2,000 个洞察力不同的信息短语的列表。

7. 由合格的专业人士进行分析
最后，是时候让专业的机器学习分析师审查这些短语并确定一组独特的想法了。

详细了解如何整合您的研究数据

在调查中使用机器学习和人工智能
QuestionPro 有多种工具可以帮助您更轻松地在市场研究调查中利用机器学习技术和人工智能。一些例子是：

QxBot 使用 ChatGPT 的人工智能功能以及基于我们自己的问题库的我们自己的秘方来创建民意调查。

QxBot 目前处于测试阶段，创 CXB名录 启用它，请联系您的客户顾问以抢先体验并享受所有独家功能。

3. 情感分析
情绪分析工具允许您使用人工智能将开放数据分为三类：正面、中性或负面。这样，您将能够更快地分析调查的定性数据。