使用 NVivo 彻底改变业务创新
在收集定性数据时，通常很难确定消息的情感底色。特别是在金融行业，当涉及到经济的财务状况和股票趋势等事情时，通过文章、社交媒体和其他消费平台了解市场的真实整体感受至关重要。这就是将情绪分析应用于数据可以提供帮助的地方。
德勤在《2024年第一季度首席财务官信号调查》中发现，“对公司财务前景持乐观态度的首席财务官比例从上一季度的38%上升至42%，而持悲观态度的首席财务官比例从27%下降至11%。因此，首席财务官的净乐观情绪从+11飙升至+31。与乐观情绪的上升相反，认为现在是承担更大风险的好时机（40%）的首席财务官的数量超过了那些认为现在不是承担更大风险的好时机的首席财务官（60%）。这与上一季度的调查结果基本一致，表明尽管对未来一年的经济状况持乐观态度，但首席财务官似乎对他们的风险承担工作持谨慎态度。
分析这样的调查回复对于了解市场和客户对这些趋势的看法至关重要。这就是情绪分析的潜力，而一种有助于轻松识别情绪的工具是定性数据分析软件 （QDA） NVivo。
NVivo 强大的情绪分析使分析师能够发现媒体发布、文章、社交媒体帖子和其他文本相关数据背后的语气——通过将数据转化为可操作的见解，为报告和定性数据摘要添加重要元素，将您的业务提升到一个新的水平。
这篇博客探讨了金融行业分析师在使用情绪分析时面临的具体挑战，以及 NVivo 等 QDA 软件如何帮助将这些挑战转化为胜利。
为什么情绪分析很重要？
在数字交互领域，数字和文字的表面价值只描绘了一半的画面。数据背后的情感才是真正重要的。这就是情感分析的力量所在。它不仅允许企业量化数据，还可以破译情绪。当通过情感分析的视角提炼数据时，可以深入并产生洞察力，使您的品牌能够理解客户的感受和看法。
作为一种宝贵的工具，情感分析可以破译编织在评论、评论和社交媒体帖子等文本媒介中的人类情感。传统的数据分析方法在这方面存在不足，因为它们是为数字而不是文字而构建的——当然也不是为文字所承载的复杂情感层次而构建的。为了应对这一挑战，您可以实施将 QDA 软件与统计软件（如 NVivo 和 XLSTAT）相结合的技术，以挖掘数字和文本数据中的核心情感。
适合使用带有 NLP 的情感分析工具来了解消费者情绪需求的软件
也许最有价值的见解来源是非结构化文本数据。从社交媒体帖子到博客评论，消费者不断表达自己的情绪和意见。拾取这些情绪，破译它们，并将它们叠加在传统指标上，可以提供客户行为的多维视图。
情绪分析工具，如QDA软件NVivo，可以处理和分析大量的非结构化数据。定性研究软件可以采用先进的算法来筛选文本内容，识别客户在各种数字平台上表达的模式、主题和情绪。通过利用自然语言处理 （NLP） 技术，NVivo 可以解释人类语言的细微差别，以非凡的准确性区分文本中的积极、消极和中性情绪。使用 NVivo 进行情感分析后，它甚至可以根据情感分类进行组织。
以下是 NVivo 在情感分析方面的实力。NVivo：
- 深入研究文本数据，理解和解码情感。
- 通过快速编码大量数据来节省时间。
- 通过其确定跨语言情绪的能力来丰富研究和营销策略。
除了情感分析之外，NVivo 还允许与定量数据集成，从而支持混合方法研究。通过使用 Lumivero 的 XLSTAT，您可以更深入地挖掘消极或积极的情绪，以确定发现的重要性水平。这种组合提供了消费者反馈的整体视图，将从数字数据中得出的“什么”与从文本分析中提取的“为什么”结合起来。例如，您可以在 XLSTAT 中创建一个散点图，将利率与消费者购买房屋的愿望进行比较，以确定这种关系是否重要。
因此，金融公司可以制定更细致入微的战略，不仅可以满足客户需求，还可以预测未来趋势。
将情绪分析工作应用于金融行业
了解金融趋势与消费者对金融趋势的感受之间的关系可能是一个困难但无价的优势。例如，这可能适用于可能借钱进行大笔购买、投资股票市场或在不确定时期存钱的消费者。很明显，市场噪音和监管变化会对金融分析师收集的数据产生深远的影响，能够解析这些数据以了解客户情绪的核心可以提高金融公司满足消费者需求的能力。
NVivo 情绪分析解决方案通过以下方式帮助金融公司应对其主要挑战：
- 筛选噪音：由于市场波动、突发新闻事件甚至错误信息，金融数据可能会变得嘈杂，因此区分真正的情绪信号和噪音变得具有挑战性。NVivo 的 AI 驱动的自动编码使用深度学习，通过进行文本分析（定位情感词并分配情感分数）来有效地对主题和情绪的数据进行分组，从而在代码和数字参考图表中清楚地显示积极和消极的情绪，以帮助您轻松消化数据。通过让机器学习进行第一轮编码并使用情绪分析模型，您不仅可以加快流程，还可以开放自己查看可能遗漏的模式和分组。
- 使用实时分析：在金融领域，决策是快速做出的，情感分析的应用必须提供实时见解才能具有可操作性。借助 NVivo，您可以提出复杂的问题来发现数据中的含义、新兴趋势和情绪，并使用词频图、词云、比较图和其他可视化格式快速可视化数据。
- 保持法规遵从性：金融机构在管理数据使用和报告的严格监管框架下运营。情绪分析模型必须符合法规，并且 NVivo 符合 GDPR。
- 将市场情绪与基本面分析相结合：情绪分析是对传统基本面分析的补充，但不能完全取代它。分析师必须将情绪洞察与其他因素（如财务比率、经济指标和公司基本面）相结合。NVivo 允许分析师将文本、音频、视频、电子邮件、图像和其他非结构化内容从任何来源导入到简单、直观的界面中，以便于分析，从而为此提供帮助。
归根结底，NVivo 的情绪分析就像一个镜头，为数据分析提供了全新的视角。深入研究非结构化数据可以提供大量信息，了解客户的情绪如何与您能够提供的内容一致或不同。
采用这种独特的情感数据分析方法，可以培养对客户真实想法和意见的深刻理解，从而使您能够战略性地满足他们的需求并提供最佳的金融产品和服务。
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