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    文本分析既是一门艺术，也是一门科学，总会存在一定的不确定性。文本分析往往会有分类错误和含义模糊的问题。没错，如果我们在文本中发现了更好的决策支持模式，那就应该使用它。文本分析的目标是改进你的决策，但并不是令你的决策变得**。文本数据可以有效地提升决策效果，它能提供比没有它时更好的结果，即使数据有噪音或含义模糊时，这一点也成立。一种目前很流行的文本分析应用是所谓的情感分析。情感分析是从大量人群中挖掘出总体观点，并提供市场对某个公司的评论、看法和感受等相关信息。情感分析通常使用社会化媒体网站的数据。

如果用电成本可以灵活地根据时间来设定，并由智能电表来测量，我们就可以促使客户改变他们的用电行为。较低的峰值和较为平稳的用电需求等同于更少的对新基础设施的需求和更低的成本。当然电力公司通过智能电表提供的数据还能识别出其他的各类趋势。哪些地方的用电量有所回落？哪些消费者每天或每周的用电需求比较相同？电力公司可以根据使用模式对客户进行分类，可以选择针对某些特定的群体开发产品和活动。使用这些数据我们还可以识别模式出现异常的那些地方。