Obtenha insights dos consumidores em análises de produtos

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Esse padrão de código é parte do percurso de aprendizado do Watson Discovery

Resumo

Você sabe o que seus consumidores realmente pensam do seu produto ou serviço? Ter essa informação é vital para seu negócio e sua carreira, além de viabilizar adaptações necessárias para seu negócio. Esse padrão de código usa análises de refeições para explicar quão fácil é extrair insights de textos brutos de review. Ele exemplifica com uma aplicação web funcional que ordena e manipula dados do Watson Discovery. E, com a ajuda de modelos customizados vindos do Watson Knowledge Studio, os dados são enriquecidos e podem gerar insights das análises dos clientes.

Descrição

Em vez de depender de suas próprias conclusões, como você pode saber exatamente o que seus consumidores estão falando sobre seu negócio? A resposta é a habilidade de analisar feedbacks oriundos de análises, fóruns e outras fontes. Por meio do uso de vários componentes de UI, o app Node.js nesse padrão de código demonstra como extrair e visualizar dados interpretados pela engine do Watson Discovery. Depois, os dados são aprimorados por um modelo customizado do Watson Knowledge Studio criado especificamente para lidar com dados de análise de comida. Você pode usar os múltiplos componentes de UI nesse app como um ponto de partida para desenvolver suas próprias aplicações Watson Discovery.

Assim como você aprendeu nos padrões de código anteriores, o principal benefício de usar o Watson Discovery é ter acesso ao poderoso sistema que fornece enriquecimento cognitivo e insights sobre seus dados. O aplicativo neste padrão de código dá exemplos de como apresentar esses enriquecimentos através de filtros, listas e gráficos.

Com Watson Knowledge Studio, você poderá ensinar ao Watson sobre entidades adicionais e relacionamentos que vão além da extração de entidade padrão e do processo de enriquecimento com um modelo personalizado de anotações. Através do uso de anotações, você poderá indicar entidades e os relacionamentos entre elas em um pequeno grupo de documentos, que podem ser aplicadas em um grupo muito maior de documentos semelhantes posteriormente. Esse modelo pode, então, ser aplicado ao Watson Discovery e incorporado no processo de enriquecimento do Discovery conforme os documentos são enviados para o serviço.

Quando você completar esse padrão de código, você saberá como:

• carregar e enriquecer dados no Watson Discovery;

• usar o Watson Knowledge Studio para criar um modelo de anotações customizado;

• lançar um modelo Watson Knowledge Studio no Discovery;

• ordenar e manipular dados no Discovery;

• criar componentes em UI para representar dados enriquecidos gerados pelo Discovery;

• construir um web app completo que use tecnologia JavaScript para obter dados do Discovery e dados enriquecidos.

Fluxo

1. Importar as análises dos consumidores na coleção do Discovery.

2. Carregar um conjunto de documentos com análises no Watson Knowledge Studio para criar anotações.

3. Criar um modelo no Watson Knowledge Studio e treiná-lo.

4. Lançar o modelo do Watson Knowledge Studio em uma instância do Watson Discovery.

5. O usuário interage com o servidor back-end através da UI do app. O app front-end usa o React para apresentar resultados de pesquisas e pode reutilizar todos as visualizações do back-end para renderização server-side. O front-end usa componentes semantic-UI-react e é responsivo. 

6. Processar as entradas do usuário e encaminhar isso de volta para o servidor back-end, que agora é responsável pela renderização server-side das visualizações que serão mostradas no navegador. O servidor back-end é escrito usando Express e usa a engine express-react-views escrito usando o React.

7. O servidor back-end envia os pedidos do usuário para o Watson Discovery. Ele atua como um servidor proxy, encaminhando consultas do front-end para a API do Discovery — enquanto mantém as chaves sensíveis da API ocultas do usuário.

Instruções

Pronto para pôr esse padrão de código em ação? Detalhes completos de como começar a rodar e usar essa aplicação estão no README.

Conclusão

Esse padrão de código mostra como você pode usar análises de comida para explicar quão fácil é extrair insights de dados brutos. Esse padrão de código é parte da série Percurso de aprendizado: começando com Watson Discovery. Para continuar e aprender mais sobre os serviços do Watson Discovery, dê uma olhada no próximo padrão de código: Aprimore o atendimento ao cliente com Smart Document Understanding.

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