在收集定性数据时，往往很难确定消息的情感基调。尤其是在金融行业，当涉及到经济的财务状况和股票趋势等问题时，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。这就是将情绪分析应用于数据可以提供帮助的地方。

在关于北美**财务官对经济状况看法的Deloitte's CFO Signals Survey 1Q 2024中，德勤发现，“对公司财务前景表示乐观的**财务官比例从上一季度的38%上升到42%，而表示悲观的**财务官比例从27%下降到11%。结果，**财务官的净乐观情绪从+11飙升至+31。与这种乐观情绪的上升不一致的是，认为现在是承担更大风险的好时机的**财务官人数（40%）**过了那些认为现在不是承担更大冒险的好时机（60%）。这在很大程度上与上一季度的情况一致，表明**财务官尽管对未来一年的经济状况持乐观态度，但他们的冒险行为似乎很谨慎。“

分析这样的调查结果对于了解市场和客户对这些趋势的感受至关重要。这就是情绪分析的潜力，其中一个有助于轻松识别情绪的工具就是定性数据分析软件NVivo。

NVivo强大的情感分析功能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声音基调- -通过将数据转化为可操作的见解，为报告和定性数据总结增加一个重要元素，从而将您的业务提升到一个新的水平。

该博客探讨了金融行业分析师在使用情感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，数字和文本的面值只描绘了一半的画面。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。它不仅可以让企业量化数据，还可以解读情绪。通过情绪分析的视角提取数据，可以获得深度并产生见解，使您的品牌能够理解客户的感受和感知。

作为一个较为重要的工具，情感分析可以解读人类情感，这些情感被解读为评论、观点和社交媒体帖子等文本媒介。传统的数据分析方法在这方面做不到，因为它们是为数字而建的，而不是为单词——当然也不是为单词所承载的复杂情感层而建的。为了应对这一挑战，您可以实现将QDA软件与NVivo和XLSTAT等统计软件相结合的技术，以挖掘数字和文本数据中的核心情感。

适合使用情绪分析工具和NLP来理解消费者情绪需求的软件

也许较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观点。收集这些情绪，解读它们，并将它们与传统指标进行分层，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非结构化数据。定性研究软件可以使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、主题和情感。通过利用自然语言处理（NLP）技术，NVivo可以准确地解释人类语言的细微差别，区分文本中的积极、消较和中性情绪。在使用NVivo进行情绪分析后，它甚至基于情绪分类进行组织。

以下是NVivo在情绪分析方面的**表现：

• 深入文本数据，理解和解码情感。

• **速编码大量数据来节省时间。

• 丰富了研究和营销策略，能够确定不同语言的情感。

除了情绪分析，NVivo还支持混合方法研究，允许与定量数据集成。通过使用Lumivero XLSTAT，你可以更深入地挖掘消较或积极的情绪，以确定研究结果的重要性。这种组合提供了消费者反馈的整体观点，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”相结合。例如，您可以在XLSTAT中创建一个散点图，将利率与消费者的购房意愿进行比较，以确定这种关系是否重要。

因此，金融公司可以制定更细致的战略，不仅满足客户需求，还可以预测未来趋势。

情绪分析工作在金融业中的应用

了解金融趋势和消费者对它们的感受之间的关系可能是一个困难但宝贵的好处。例如，这可能适用于那些可能借钱进行大额购买、投资股市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影响，能够分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，金融数据可能会很嘈杂，因此区分真实的情绪信号和噪音变得很有挑战性。NVivo的人工智能自动编码使用深度学习，通过进行文本分析（定位情绪词并分配情绪得分），有效地将主题和情绪数据分组，在代码和数字参考图表中清楚地显示积极和消较情绪，帮助您轻松消化数据。通过让机器学习进行**轮编码并使用情绪分析模型，您不仅可以加快过程，还可以让自己看到可能**的模式和分组。

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见解才能采取行动。使用NVivo，您可以提出复杂的问题，以发现数据中的含义、新兴趋势和情绪，并通过词频图、词云、对比图等可视化格式快速地将数据可视化。

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作。情绪分析模型必须符合规定，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相结合。NVivo可以帮助分析师将文本、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一个简单直观的界面中，以便于分析。

较终，NVivo的情绪分析起到了透镜的作用，为数据分析提供了新的视角。深入研究非结构化数据可以提供大量信息，说明客户的情绪与您所能提供的内容是一致的或不同的。

采用这种*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，使您能够战略性地满足他们的需求，并提供较佳的金融产品务。

利用定性研究软件的情感分析优势，让NVivo和XLSTAT为您的数据驱动创新提供动力。

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