Unsupervised Text Classification for Marketing Analytics (dalam bahasa Inggris).

Data pemasaran berkembang dengan laju yang belum pernah terjadi sebelumnya, sehingga perusahaan-perusahaan memiliki banyak sekali teks yang tidak terstruktur dari ulasan pelanggan, media sosial, dan survei. Membaca dan menandai data ini secara manual tidak mungkin, namun klasifikasi teks tanpa pengawasan memungkinkan Anda untuk secara otomatis mengekstrak wawasan yang dapat diterapkan. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui prinsip-prinsip dasar Pemrosesan Bahasa Alam (NLP) dan pembelajaran mesin tanpa pengawasan. Anda akan belajar cara mengkelompokan, mengkategorikan, dan menganalisis data pemasaran yang tidak terstruktur untuk menemukan pola tersembunyi, sentimen pelanggan, dan tren baru tanpa harus bergantung pada dataset yang mahal. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti dasar-dasar pre-proses teks, tokenisasi, dan vektorisasi untuk dataset pemasaran. - Terapkan algoritma clustering seperti K-Means dan Hierarchical Clustering untuk mengkelompokkan umpan balik pelanggan secara organik. - Menemukan tema tersembunyi dalam teks pemasaran yang tidak terstruktur menggunakan model topik Latent Dirichlet Allocation (LDA). - Implementasi modern zero-shot teks klasifikasi untuk mengkategorikan sentimen pelanggan dan niat tanpa pelatihan manual. - Menganalisis skenario pemasaran dunia nyata seperti persepsi merek, analisis ulasan, dan pelacakan umpan balik kampanye. Kursus ini dimulai dengan terminologi analisis teks yang penting dan konsep dasar pra-proses sebelum beralih ke clustering tanpa pengawasan, modeling topik, dan teknik klasifikasi zero-shot modern menggunakan walkthrough kode terstruktur. Program ini dirancang untuk analis pemasaran, penggemar data, dan profesional bisnis yang ingin memanfaatkan analisis teks modern, tanpa pemrograman canggih atau latar belakang pembelajaran mesin yang diperlukan. Mulai mengubah teks pemasaran mentah menjadi keputusan bisnis strategis hari ini.