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ProSuite是Provalis Research文本分析工具（QDA Miner、WordStat、SimStat）的集合，允許人們探索，分析和關聯結構化和非結構化數據。 Provalis Research文本分析工具允許使用QDA Miner對文檔和圖像執行高等計算機輔助定性編碼，將WordStat的內容分析和文本挖掘功能應用于文本數據，以及對數字和分類數據執行高等統計分析使用SimStat。ProSuite不會將研究人員和分析人員局限于單一的文本分析方法中，而是允許他們選擇適合研究問題或可用數據的方法。
混合定性和定量數據
Provalis Research文本分析工具（QDA Miner，WordStat和SimStat）的互操作性使研究人員能夠將數字和文本數據整合到單個項目中，并在定量和定性數據分析之間地來回移動。更重要的是，將結構化和非結構化數據集成到單個數據集中，可以讓人們探索文本響應與數字或分類數據之間的聯系。例如，可以分析封閉和開放式調查問題之間的關系，隨時間查明社交媒體主題趨勢，了解支持者的評論與反對者的評論有何不同，或探索性別，年齡段，或地理位置。
各種文本分析技術
從文本數據中提取信息有很多種方法。諸如深入的定性數據分析，強的探索性文本挖掘或精心設計的內容分析等技術是當前可用方法范圍的一些例子。每種文本分析方法各有優缺點，沒有一種方法適用于全部的文本分析的任務。然而，目前市場上的大多數文本分析軟件都依靠單一的文本分析方法。在Provalis Research，我們致力于提供一個軟件平臺，不會將研究人員和分析人員限制在方法中，而是允許他們選擇適合研究問題或可用數據的方法。
我們也堅信，單一的文本分析任務往往是通過結合幾種方法而獲得的。我們的文本分析軟件有助于這種類型的集成。因此，人們可以通過多種方式將WordStat的自動內容分析和文本挖掘功能與QDA Miner中提供的手動編碼和注釋相結合。
從許多來源進口
導入Word，Excel，HTML，XML，SPSS，Stata，NVivo，PDF和圖像。連接并直接從社交媒體，電子郵件，網絡調查平臺和參考管理工具導入。
對文檔應用定性編碼
使用提供性易用性的功能對文本段和圖像進行編碼和注釋。
執行高等文本搜索
使用七個以上的文本搜索工具實現更快，更可靠的編碼，包括關鍵字搜索，部分檢索，從用戶那里學習的強的逐個查詢搜索，以及自動相似文本段進行分組的聚類提取。
使用統計和可視化工具進行分析
使用統計和可視化工具（例如聚類，多維縮放或對應分析）探索數據并識別模式和趨勢。
使用主題建模提取突出的主題
使用基于單詞，短語和相關單詞（包括拼寫錯誤）的自動主題提取功能，從很大的文本集合中了解突出的主題。
探索連接
探索單詞或概念之間的關系，并檢索與連接關聯的文本段。
將文本與結構化數據相關聯
探索非結構化文本與結構化數據（例如日期，數字或分類數據）之間的關系，以識別子組之間的時間趨勢或差異，或使用統計和圖形工具（對應分析，熱圖，氣泡圖等）。
使用字典對文本數據進行分類
使用現有字典實現分析自動化，或借助特有的計算機輔助構建詞典創建您自己的分類模型。
使用機器學習對文本數據進行分類
使用Na?ve Bayes和K-Nearest Neighbours來開發和自動文檔分類模型。
執行地理標記和時間標記
將地理和時間坐標與文檔段相關聯。根據時間和位置檢索編碼數據，并在時間軸和地圖上繪制事件。
將非結構化文本轉換為交互式地圖（GIS映射）
將非結構化文本數據與地理信息相關聯，并創建數據點，專題地圖和熱圖的交互式圖表，以及用于將位置名稱，郵政編碼和IP地址轉換為維度和經度的地理編碼Web服務。
進行統計分析和自舉
使用廣泛的統計信息，直觀的數據和輸出管理功能以及腳本語言來自動進行統計分析并編寫小型應用程序，交互式教程，計算機輔助采訪系統。
技術信息
操作系統：Microsoft Windows XP，2000，Vista，Windows 7、8和10
內存：從256MB（XP）到1GB（Vista，Windows7、8和10）
磁盤空間：40MB磁盤空間
