在收集定性數據時，通常很難確定信息的情感底蘊。尤其是在金融行業，當涉及到經濟金融狀況和股票走勢等問題時，通過文章、社交媒體和其他消費者平臺了解市場的真實整體感受至關重要。這就是對數據應用情緒分析可以提供幫助的地方。

在德勤 針對北美首席財務官對經濟狀況的看法進行的 2024 年第一季度首席財務官信號調查中，德勤發現，“對公司財務前景表示樂觀的首席財務官比例從上一季度的 38% 上升至 42%，而表示悲觀的首席財務官比例則從上一季度的 38% 上升至 42%”。結果，CFO 的凈樂觀情緒從 +11 上升至 +31，但認為現在是承擔更大風險的好時機的 CFO 數量卻與此相反。 %）的觀點被那些認為現在不是承擔更大風險的好時機的人所超越（60%）。這與上一季度的情況基本一致，表明首席財務官盡管樂觀，但對冒險的努力顯得謹慎。來年的經濟狀況。”

NVivo 是一款支持定性研究方法和混合研究方法的軟件。它可以幫助您收集、整理和分析訪談、焦點小組討論、問卷調查、音頻等內容。NVivo（1.0版）是Windows和Mac的主要版本。遵循最新的主要版本NVivo 12（Windows和Mac）。

NVivo 強大的搜索、查詢和可視化工具使您可以深入地分析您的數據。有了NVivo、您可揭示數據中細微的關聯、在項目進程中隨時記錄和添加您的見解和想法、嚴謹地證明您的研究發現、并毫不費力地共享您的工作。

NVivo最新版下載

分析這樣的調查回復對于了解市場和客戶對這些趨勢的看法至關重要。這就是情緒分析的潛力，定性數據分析軟件 (QDA) 就是一種有助于輕松識別情緒的工具。

NVivo 強大的情緒分析使分析師能夠揭示媒體發布、文章、社交媒體帖子和其他文本相關數據背后的語氣 - 通過將數據轉化為可操作的見解，為報告和定性數據摘要添加重要元素，從而使您的業務下一個級別。

本博客探討了金融行業分析師在使用情緒分析時面臨的具體挑戰，以及 NVivo 等 QDA 軟件如何幫助將這些挑戰轉化為勝利

為什么情緒分析很重要？

在數字交互領域，數字和文本的表面價值只能說明一半。真正重要的是數據背后的情緒。這就是情緒分析的力量所在。它不僅使企業能夠量化數據，還可以解讀情緒。通過情感分析的視角提煉數據時，數據會獲得深度并產生見解，使您的品牌能夠理解客戶的感受和看法。

作為一種寶貴的工具，情感分析可以解讀融入評論、評論和社交媒體帖子等文本媒體中的人類情感。傳統的數據分析方法在這方面存在不足，因為它們是為數字而不是文字而構建的，當然也不是為文字所承載的復雜情感層而構建的。為了應對這一挑戰，您可以實施將QDA 軟件與統計軟件（如 NVivo 和 XLSTAT ）相結合的技術，以挖掘數字和文本數據中的核心情感。

適合使用情感分析工具和 NLP 來了解消費者情感需求的軟件

也許最有價值的見解來源是非結構化文本數據。從社交媒體帖子到博客評論，消費者不斷表達他們的情感和觀點。捕捉這些情緒，解讀它們，并將它們分層到傳統指標上，可以提供客戶行為的多維視圖。

情感分析工具，例如QDA軟件 NVivo，可以處理和分析大量非結構化數據。定性研究軟件可以采用先進的算法來篩選文本內容，識別客戶在各種數字平臺上表達的模式、主題和情緒。通過利用自然語言處理 (NLP) 技術，NVivo 可以解釋人類語言的細微差別，以極高的準確性區分文本中的積極、消極和中性情緒。使用NVivo進行情感分析后，甚至可以根據情感分類進行組織。

以下是 NVivo 在情感分析方面的實力如何發揮作用。 NVivo：

• 深入研究文本數據，理解并解讀情感。
• 通過快速編碼大量數據來節省時間。
• 通過確定跨語言情緒的能力豐富研究和營銷策略。

除了情感分析之外，NVivo 還通過允許與定量數據集成來支持混合方法研究。通過使用 Lumivero 的 XLSTAT，您可以更深入地挖掘負面或正面情緒，以確定研究結果的重要性程度。這種組合提供了消費者反饋的整體視圖，將數字數據中得出的“內容”與文本分析中提取的“原因”結合起來。例如，您可以在 XLSTAT 中創建散點圖，將利率與消費者購房意愿進行比較，以確定這種關系是否顯著。

因此，金融公司可以制定更細致的戰略，不僅滿足客戶需求，還可以預測未來趨勢。

將情感分析工作應用于金融行業

了解金融趨勢和消費者對金融趨勢的感受之間的關系可能是一個困難但寶貴的優勢。例如，這可能適用于可能借錢進行大額購買、投資股票市場或在不確定時期存錢的消費者。顯然，市場噪音和監管變化會對金融分析師收集的數據產生深遠影響，而能夠解析這些數據以了解客戶情緒的核心可以提高金融公司滿足消費者需求的能力。

NVivo 情緒分析解決方案通過以下方式幫助金融企業應對主要挑戰：

• 篩選噪音： 由于市場波動、突發新聞事件甚至錯誤信息，金融數據可能會充滿噪音，因此區分真實的情緒信號和噪音變得具有挑戰性。 NVivo 的 AI 支持的 使用深度學習，通過進行文本分析（定位情感詞并分配情感分數）來有效地對主題和情感數據進行分組，在代碼和數字引用圖表中清楚地顯示積極和消極情感，以幫助您輕松消化您的內容。數據。通過讓機器學習進行第一輪編碼并使用情感分析模型，您不僅可以加快流程，還可以讓自己看到可能錯過的模式和分組。

• 使用實時分析： 在金融領域，決策是快速做出的，情緒分析的應用必須提供實時洞察才能付諸行動。借助 NVivo，您可以提出復雜的問題來發現數據中的含義、新興趨勢和情緒，并使用詞頻圖表、詞云、比較圖和其他視覺格式快速可視化您的數據。

• 保持監管合規性： 金融機構在嚴格的數據使用和報告監管框架下運營。情感分析模型必須符合法規，并且 NVivo 符合 GDPR。

• 將市場情緒與基本面分析相結合： 情緒分析是對傳統基本面分析的補充，但不能完全取代它。分析師必須將情緒洞察與財務比率、經濟指標和公司基本面等其他因素結合起來。 NVivo 可以幫助解決這一問題，允許分析師將任何來源的文本、音頻、視頻、電子郵件、圖像和其他非結構化內容導入到簡單、直觀的界面中，以便于分析。

最終，NVivo 的情感分析充當了一個鏡頭，為數據分析提供了全新的視角。深入研究非結構化數據可以提供大量信息，了解客戶的情緒與您能夠提供的內容如何一致或不同。

采用這種獨特的情感方法進行數據分析可以培養對客戶真實想法和意見的深刻理解，使您能夠戰略性地滿足他們的需求并提供最佳的金融產品和服務。

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