要求事項の背景
製品チームはしばしば直面する：
- ユーザーコメント／アンケート文章の多さ
- 手作業による選別には時間と労力がかかる
- 感情的傾向を数値化することの難しさ
メルダー・テキスト解析プログラム
- インテリジェントな分類
支出=CATEGORIZE(A2,"feedback type",{"功能建议","bug报告","体验抱怨"})92%の精度で自動ラベリング - センチメント分析
=SENTIMENT(A2)式の出力：
- 肯定的／否定的評価（0-100）
- キーワード雲
- ムード・スイング曲線 - テーマ別クラスタリング
自由形式の質問の使用=THEMES(A2)自動抽出：
- 高頻度トピック・トップ5
- 連想ネットワーク
- 緊急度
操作技術
1) 最初に使用する=GEN(A2,"生成3个改进建议")AIによる洞察
2) 各分類に占める割合のピボットテーブル統計との組み合わせ
3) ネガティブ・フィードバックに備える=IF(SENTIMENT(A2)<30,"紧急","常规")階層処理
この答えは記事から得たものである。Melder：Excelの表にAI数式と文書処理能力を追加するアドインについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 構造化されていないユーザーフィードバックの分析効率を高めるには？
