Analyse à l’aide d’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est en train de devenir une compétence essentielle pour une analyse efficiente et efficace. Nanos dispose d’une méthode éprouvée de traitement du langage naturel et d’exploration de données à l’aide d’algorithmes propriétaires d’apprentissage automatique, qui permet d’obtenir des résultats plus robustes et de meilleure qualité avec un délai d’exécution plus rapide.

Utilisation en recherche quantitative
Nanos Research est en train de mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique afin de faciliter le codage des questions ouvertes. Lorsque nous traitons un ensemble de réponses provenant de grands ensembles de répondants, l’algorithme nous permet de regrouper automatiquement les réponses similaires. Nanos commence ce processus en faisant coder 10% de l’ensemble de données par un analyste et en vérifiant leur exactitude. Nanos applique ensuite un modèle supervisé et code les réponses restantes avec la clé de codage créée par l’analyste. Ce processus permet à Nanos de catégoriser plus rapidement et avec plus de précision les sentiments et les opinions, tout en minimisant les préjugés et les erreurs humains.
Nanos Research utilise des algorithmes de modèles mixtes pour exécuter des ensembles d’apprentissage automatique. Il s’agit d’un mélange de modélisation hiérarchique, de regroupement des moyennes K et de modélisation d’allocation de Dirichlet latent. Cet ensemble optimise l’efficacité et la précision avec lesquelles Nanos Research sera en mesure d’effectuer des analyses, fournissant des résultats plus robustes pour la recherche qualitative. Ceci est accompli en utilisant des formules algébriques pour mesurer la probabilité que les mots appartiennent à certains sujets et la façon dont ces sujets sont liés les uns aux autres.

Utilisation en recherche qualitative
En outre, Nanos analyse le langage naturel à l’aide d’algorithmes propriétaires d’apprentissage automatique à des fins de recherche qualitative, notamment pour des groupes de discussion et d’entrevues avec des élites. Ceci est idéal pour l’analyse des réponses verbales, car l’algorithme permet de créer un cadre permettant de fournir des résultats quantitatifs pouvant être reproduits lors de l’analyse de données qualitatives.
Lorsque vous traitez un éventail de réponses dans un groupe de discussion ou dans un cadre d’interview, cet algorithme permet de regrouper les réponses semblables, ce qui permet aux analystes de voir les thèmes plus facilement et plus précisément et de catégoriser avec précision les sentiments et les opinions. Nanos utilise cet algorithme pour analyser les commentaires formulés lors des groupes de discussion et ajoute une couche de profondeur et de confiance à notre analyse des groupes.
Dans ce processus, au lieu que l’analyste ait à prendre des décisions sur la manière de trier les réponses et les données de discussion, l’algorithme décide de la meilleure façon d’organiser les informations disponibles.