在收集定性数据时，通常很难确定信息的情感底蕴。尤其是在金融行业，当涉及到经济金融状况和股票走势等问题时，通过文章、社交媒体和其他消费者平台了解市场的真实整体感受至关重要。这就是对数据应用情绪分析可以提供帮助的地方。

在德勤 针对北美首席财务官对经济状况的看法进行的 2024 年第一季度首席财务官信号调查中，德勤发现，“对公司财务前景表示乐观的首席财务官比例从上一季度的 38% 上升至 42%，而表示悲观的首席财务官比例则从上一季度的 38% 上升至 42%”。结果，CFO 的净乐观情绪从 +11 上升至 +31，但认为现在是承担更大风险的好时机的 CFO 数量却与此相反。 %）的观点被那些认为现在不是承担更大风险的好时机的人所超越（60%）。这与上一季度的情况基本一致，表明首席财务官尽管乐观，但对冒险的努力显得谨慎。来年的经济状况。”

NVivo 是一款支持定性研究方法和混合研究方法的软件。它可以帮助您收集、整理和分析访谈、焦点小组讨论、问卷调查、音频等内容。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 强大的搜索、查询和可视化工具使您可以深入地分析您的数据。有了NVivo、您可揭示数据中细微的关联、在项目进程中随时记录和添加您的见解和想法、严谨地证明您的研究发现、并毫不费力地共享您的工作。

NVivo最新版下载https://www.evget.com/product/3358/download

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，定性数据分析软件 (QDA) NVivo就是一种有助于轻松识别情绪的工具。

NVivo 强大的情绪分析使分析师能够揭示媒体发布、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，从而使您的业务下一个级别。

本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，数字和文本的表面价值只能说明一半。真正重要的是数据背后的情绪。这就是情绪分析的力量所在。它不仅使企业能够量化数据，还可以解读情绪。通过情感分析的视角提炼数据时，数据会获得深度并产生见解，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，情感分析可以解读融入评论、评论和社交媒体帖子等文本媒体中的人类情感。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。

适合使用情感分析工具和 NLP 来了解消费者情感需求的软件

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，消费者不断表达他们的情感和观点。捕捉这些情绪，解读它们，并将它们分层到传统指标上，可以提供客户行为的多维视图。

情感分析工具，例如QDA软件 NVivo，可以处理和分析大量非结构化数据。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，以极高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，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如何发挥作用。 NVivo：

• 深入研究文本数据，理解并解读情感。
• 通过快速编码大量数据来节省时间。
• 通过确定跨语言情绪的能力丰富研究和营销策略。

除了情感分析之外，NVivo 还通过允许与定量数据集成来支持混合方法研究。通过使用 Lumivero 的 XLSTAT，您可以更深入地挖掘负面或正面情绪，以确定研究结果的重要性程度。这种组合提供了消费者反馈的整体视图，将数字数据中得出的“内容”与文本分析中提取的“原因”结合起来。例如，您可以在 XLSTAT 中创建散点图，将利率与消费者购房意愿进行比较，以确定这种关系是否显着。

因此，金融公司可以制定更细致的战略，不仅满足客户需求，还可以预测未来趋势。

将情感分析工作应用于金融行业

了解金融趋势和消费者对金融趋势的感受之间的关系可能是一个困难但宝贵的优势。例如，这可能适用于可能借钱进行大额购买、投资股票市场或在不确定时期存钱的消费者。显然，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影响，而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企业应对主要挑战：

• 筛选噪音： 由于市场波动、突发新闻事件甚至错误信息，金融数据可能会充满噪音，因此区分真实的情绪信号和噪音变得具有挑战性。 NVivo 的 AI 支持的 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感数据进行分组，在代码和数字引用图表中清楚地显示积极和消极情感，以帮助您轻松消化您的内容。数据。通过让机器学习进行第一轮编码并使用情感分析模型，您不仅可以加快流程，还可以让自己看到可能错过的模式和分组。

• 使用实时分析： 在金融领域，决策是快速做出的，情绪分析的应用必须提供实时洞察才能付诸行动。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，并使用词频图表、词云、比较图和其他视觉格式快速可视化您的数据。

• 保持监管合规性： 金融机构在严格的数据使用和报告监管框架下运营。情感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财务比率、经济指标和公司基本面等其他因素结合起来。 NVivo 可以帮助解决这一问题，允许分析师将任何来源的文本、音频、视频、电子邮件、图像和其他非结构化内容导入到简单、直观的界面中，以便于分析。

最终，NVivo 的情感分析充当了一个镜头，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，了解客户的情绪与您能够提供的内容如何一致或不同。

采用这种独特的情感方法进行数据分析可以培养对客户真实想法和意见的深刻理解，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。