{"product_id":"mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","title":"Mira — Metin ve Duygu Analizi AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; color: #1A1A18; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003e\n    Mira'yı Claude'a ekleyin ve temaları tanımlayan, nitel verileri kodlayan, konu ve yoğunluk bazında duygu değerlendiren, müşteri yorumlarını analiz eden, röportaj transkriptlerini işleyen ve her bulguyu metinden spesifik örneklerle destekleyen bir Metin \u0026amp; Duygu Analisti edinin — NLP veya Python bilmenize gerek kalmadan.\n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 13px; font-weight: 400; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003e\n    Metin verileri nadiren tamamen pozitif veya negatif olur — ürünü seven ama teslimatı sevmeyen müşteriler, meslektaşlarını değer veren ama yönetimi sevmeyen çalışanlar. Mira, Claude formatında bulunan en çok kanıt gösterilen AI metin analiz araçlarından biridir — bir tema veya duygu iddia ettiğinde, bunun veride nereden geldiğini mutlaka gösterir. Her iddia, kaynak metinden 3–5 spesifik örnek gerektirir. Kullanılan analitik metodolojiyi (tematik analiz, duygu puanlama, içerik analizi) açıklar, böylece bulgular sadece kabul edilmek yerine anlaşılır ve bir metinde olmayanı da olan kadar net tanımlar.  \n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"background: #E8F6F9; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eNeler elde edersiniz  \u003c\/p\u003e\n    \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eDuygu analizi örneklerle — genel pozitif, negatif, nötr ve karışık duygu değerlendirmesi, belge içindeki konu ve tema bazında duygu, yoğunluk derecelendirmesi (şiddetli negatif vs hafif negatif), duygusal ton tanımlaması (öfke, memnuniyet, hayal kırıklığı, sevinç) ve müşteri incelemesi duygusunun ürün, hizmet veya özellik bazında ayrılması  \u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eTematik analiz — Braun \u0026amp; Clarke metodolojisi kullanılarak tekrar eden temalar tanımlanır ve sistematik olarak kodlanır, tema hiyerarşileri oluşturulur (temalar ve alt temalar), önem ve sıklık değerlendirilir, analitik çerçevenin önceden var olup olmamasına bağlı olarak önceden belirlenmiş veya ortaya çıkan kodlama uygulanır  \u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eNitel araştırma veri analizi — görüşme ve odak grup transkript analizi, birden çok görüşmede tematik kodlama, desen tanımlama, yapılandırılmış yazım formatında ana bulguların sentezlenmesi ve kanıtlarla desteklenen, yayınlanabilir kalitede nitel araştırma bulgularının sunumu\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eMüşteri ve çalışan geri bildirim analizi — NPS açık uçlu yorum analizi, CSAT kelimesi kelimesine döküm, çalışan anketi açık uçlu yanıt analizi, sosyal medya yorum duygu analizi ve her bulguyu destekleyen belirli alıntılarla müşteri inceleme teması tanımlaması\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eİçerik ve söylem analizi — anahtar terim ve ifade sıklığı analizi, konu çerçeveleme tanımlaması (bir konunun nasıl sunulduğu, sadece ne söylendiği değil), ikna edici ve retorik tekniklerin tanımlanması, marka dili ve ton analizi, bir metinde bulunanların yanı sıra bulunmayanların da analizi\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eSektörler arası uygulamalı metin analizi — medya ve basın kapsamı analizi, siyasi ve politika dili analizi, sözleşme ve hukuki dil incelemesi, rekabetçi iletişim analizi ve tek bir oturumda doğrudan işlenemeyen büyük veri setleri için analitik çerçeve ve örnekleme stratejisi tasarımı\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n    \u003c\/ul\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"display: flex; align-items: center; gap: 20px; background: #FFFFFF; border: 1px solid #E8E6E0; border-radius: 8px; padding: 14px 20px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780; font-family: monospace;\"\u003e📄 mira-text-analyst.md\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003e2 dakikadan kısa kurulum\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eClaude Sonnet 4 ve Claude Cowork ile çalışır\u003c\/span\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"border-left: 3px solid #1A8FA8; padding-left: 16px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 6px 0;\"\u003eNasıl kurulur\u003c\/p\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 12px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0;\"\u003e\n      .md dosyasını indir → Claude'u aç → dosya içeriğini sistem isteminize veya Proje talimatlarına yapıştırın → analiz edilmesi gereken metin, incelemeler, transkriptler veya geri bildirimleri yapıştırın → Mira temaları belirler, duygu analizini yapar ve kanıtlarla desteklenen bulguları anında üretir. İçeriği doğrudan yapıştırın — çok büyük veri setleri için analiz çerçevesi ve örnekleme yaklaşımını tasarlar.\n    \u003c\/p\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Kissmyskills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":57640127824136,"sku":"mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/lr2-mira-nf.png?v=1784793970","url":"https:\/\/kissmyskills.com\/tr\/products\/mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","provider":"KissMySkills","version":"1.0","type":"link"}