การทำเหมืองข้อมูล ด้วย ข่าวสาร

การทำเหมืองข้อมูลข่าวใช้เทคนิคการคำนวณเพื่อสกัดรูปแบบ ข้อมูลเชิงลึก และความรู้จากเนื้อหาข่าวปริมาณมาก API ของเราให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างพร้อมหน่วย อารมณ์ หัวข้อ และข้อมูลเมตา ซึ่งช่วยให้สามารถทำการทำเหมืองข้อความขั้นสูง วิเคราะห์แนวโน้ม และสร้างแบบจำลองการทำนายได้

Extract named entities (people, organizations, locations), topics and categories, sentiment scores, keywords, publication patterns, source characteristics, geographic distributions, temporal trends, and relationships between entities across articles.

Data scientists use our API for NLP research, sentiment modeling, trend prediction, event detection, topic clustering, knowledge graph construction, and training machine learning models. Our structured data reduces preprocessing time significantly.

Export data in JSON for programmatic processing, CSV for statistical analysis, or use our bulk download endpoints for large datasets. All formats include full article metadata, making it easy to import into analysis tools.

Yes, access historical news archives for longitudinal studies, backtesting models, and analyzing past events. Historical data depth varies by plan—enterprise customers can access extended archives for comprehensive research.

Use our topic and entity extraction to identify co-occurrence patterns. Analyze temporal sequences to find leading indicators, compare sentiment across related topics, and identify coverage patterns that precede events.

We process millions of articles daily and our infrastructure handles high-volume queries efficiently. Rate limits scale with your plan—enterprise customers receive dedicated capacity for intensive data mining workloads.

Yes, our structured sentiment, entity, and topic data provides excellent features for predictive models. Clients build models for stock prediction, risk forecasting, trend detection, and event anticipation using our data feeds.