Ситуация
Опрос собрал 2 001 анкету, включая более 1 800 свободных текстовых ответов. Ручная классификация такого массива занимала бы недели и усложняла сравнение результатов по регионам и группам.
+7 929 037-90-55Обсудить задачу ↗ИИ для аналитики данных превратил большой массив количественных и текстовых ответов в понятную структуру для исследования и управленческих выводов.


Опрос собрал 2 001 анкету, включая более 1 800 свободных текстовых ответов. Ручная классификация такого массива занимала бы недели и усложняла сравнение результатов по регионам и группам.
AI классифицировал и структурировал свободные ответы по согласованной логике. Количественные данные и результат обработки текста были объединены в интерактивном дашборде.
Исследователь получает целостную картину по 2 001 участнику и может быстро переходить от общего распределения к нужному региону или группе ответов.
Ниже открыт интерактивный дашборд: вы можете самостоятельно изучить ответы 2 001 респондента, сравнить регионы и перейти к интересующим группам.
Исследование Ассоциации «Диабет Лайф» охватило респондентов из более чем 70 регионов России: взрослых с сахарным диабетом 1-го и 2-го типа и родителей детей с СД1. Дашборд помогает увидеть реальную картину глазами пациентов и изучить данные по отдельным группам. Подробнее об исследовании.
Открыть дашборд ↗AI группирует и классифицирует свободные текстовые ответы по согласованной системе категорий. Затем результаты объединяются с количественными данными, чтобы исследователь мог видеть общую картину и переходить к отдельным регионам или группам.
В исследовании обработана 2 001 анкета. Более 1 800 анкет содержали свободные текстовые ответы, которые были структурированы с помощью AI.
Да. Именно свободные ответы обычно требуют больше всего ручной работы. AI помогает привести разные формулировки к единой структуре категорий, сохраняя возможность сверять выводы с исходными данными.
До обработки согласуется логика категорий, данные очищаются, а результаты классификации сверяются с количественными показателями и исходными ответами. Финальные выводы принимает исследователь, а не модель.
В этом проекте результаты собраны в интерактивном дашборде Yandex DataLens. В нём можно изучать распределения, регионы и группы респондентов, переходя от общей картины к нужному срезу.
Подход полезен для клиентских, социальных, кадровых и отраслевых исследований, когда в опросе много анкет, открытых вопросов и требуется сравнивать ответы по нескольким группам или регионам.
Можно начать с одного процесса
Я разберу задачу и честно скажу, где AI даст пользу, каким будет результат и что потребуется для запуска.
ОТВЕЧАЮ ЛИЧНО🎮Мини-игра Поймайте 120 минут и получите 2 часа поддержки →