非结构化数据是相对于结构化数据而言的概念，包括所有格式的文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等，文本分析能够为商业活动提供关键性的知识问题。

在具体的企业活动中，非结构化的数据所占比例更高，这些非结构化的数据研究也十分重要。
通常商业活动中的非结构化文本对象不仅包括在社交网络的聊天记录，还包括客户在所有平台的反馈，收集到的用户信息，相关社交媒体的评价等。这些非结构化文本同样需要我们进行高效且有价值的文本信息提取。

同时，基于文本数据的来源具有多样性，对文本的分析通常是建立在海量文本数据上，所以文本分析的范畴多指的是大数据文本分析，其分析结果也更具有说服力。文本分析的特点在于，不仅解决了“是什么”的问题，还解决了“为什么”的问题，比如在对用户的购买行为分析方面，大数据文本分析不仅能够分析出不同群体的购买行为比例，还能分析出群体的购买意图和购买倾向。基于大数据的文本分析应用范围在不断增加，这些分析能够增加企业对行业的认知，解决关键性知识问题。

文本分析的应用范畴和应用模式在增加，其研究的准确度也在不断提升。NLPIR-Parser大数据语义智能分析平台经过20余年的积累，融合了网络数据采集、自 然语言处理、文本挖掘与文本检索等核心技术，NLPIR平台能够实现精准采集，文档格式转换、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文 本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索和编码转换十三项独立功能，完成了从数据的采集预处理、自然语言处理到文本挖掘、信息检索再到可视化呈现、结果导出等全链条各个环节的语义分析工具。

NLPIR平台为一般用户提供了本地化部署的客户端实现语义智能分析的全链条一站式服务，也为软件工程师提供了二次开发接口。现已服务了全球40万家机构用户和百余家高校科 研院所，为自然语言的研究者与工程应用提供了便利的技术支持。

在实际的商业活动中，企业能够根据自身的要求和发展特点，使用NLPIR的大数据平台进行大数据文本分析，基于海量文本数据的分析结果，对企业的发展模式和商业行为进行及时的调整。