在这个数据为王的时代，信息如潮水般涌来

你是否也曾为处理海量文本而头疼？面对密密麻麻的文字资料，你是否常常感觉无从下手？撰写分析报告时，是否总觉得词不达意难以精准表达数据背后的深刻洞见？

上周，小编就接到一个酒店客户体验优化的项目，摆在我面前的是近百条真实用户评价：

"房间很干净，床睡得很舒服""位置绝了，出门就是地铁站""隔音一般，晚上能听到走廊脚步声""卫生间味道有点重""前台小姐姐人超好".........

要是逐条阅读分析，怕是三天三夜都整理不完。

为了帮助大家解决这些问题，SPSSPRO特别引入了AI智能文本分析工具功能！

只需要把数据一键导入，就能从中提炼出了真正有价值的信息，几天的工作只需要一分钟就可以搞定！

SPSSPRO-文本分析

文本分析功能解析

1、词云分析：一眼看清重点

只需导入文本，系统会自动生成直观的词云图。字体越大，说明提及频率越高。比如分析酒店评论时，“房间”、“价格”、“体验”等关键词跃然眼前，你能立刻知道用户最关心什么。

2、主题分析：智能归类，精准把握讨论方向

指定主题数量后系统自动将相关词语进行智能分类。在主题分析中，3个主题非常清晰：

酒店设施（房间、卫生间、床、空调）

酒店周边（位置、地铁、便利店、餐厅）

酒店性价比（价格、体验、价值）

每个主题下都用红色柱状图展示了重要的词语，整理报告时直接拿来就用。

3、网络关系：挖掘词语间的隐藏关联

用连线的方式展示词语之间的关系，连线越粗，说明同时出现的次数越多。

发现了几个有意思的关联：

"房间"和"干净"紧密相连，说明房间在卫生方面做得很好

"位置"和"方便"频繁组合，说明地理位置确实是个优势

这些关联单靠人工阅读很难系统性地发现。

4、AI情感分析：深度解读用户情绪

这是最核心的功能，调用了Deepseek大模型，能精准地提取属性、观点和情感，最终生成详尽的洞察表格：

用户在讨论什么（属性：如卫生、服务、位置）

用户如何评价（观点：如“干净”、“方便”、“一般”）

用户是否满意（情感：正向、负向、中性）

情感分析可视化包含四个部分：

属性分析：聚焦核心讨论对象，将所有文本提取出来的属性进行柱状图和词云图可视化，直观体现核心讨论对象，比如“服务”、“卫生”、“设施”等

属性+观点分析：捕捉高频描述，将所有文本提取出来的属性和属性对应的观点进行柱状图和词云图可视化，重点突出高频观点，比如“位置便利”、“卫生干净”、“服务热情”等

属性+情感分析：量化满意度，将所有文本提取出来的属性和属性对应的情感进行柱状图和词云图可视化，重点突出观点的情感，比如说“服务正向”、“设施正向”、“卫生正向”等

句子情感汇总：把握整体情感倾向，将所有句子中的情感进行统计，示直观反映整体情感倾向。

如何使用文本分析？

使用起来非常简单！只需将你的分析文本上传至SPSSPRO平台，选择文本准备，即可分析出对应的词频

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