根据Gartner的数据，85%的软件购买者信任在线评论，就像他们信任个人推荐一样。顾客提供了关于他们购买的产品的反馈和评论，这些反馈来自多种渠道，包括评论网站、供应商网站、销售电话、社交媒体等。然而，随着多渠道评论数据的增加，企业需要寻找一种方法来处理和分析这些数据，以获取有价值的洞见。这就是Amazon SageMaker Canvas发挥作用的地方。

Amazon SageMaker Canvas是一个专为业务分析师设计的工具，它允许用户在不编写代码或需要机器学习专业知识的情况下，对表格数据进行即席分析。该工具提供了现成的人工智能模型和自定义模型解决方案，以满足不同的业务需求。使用SageMaker Canvas，用户可以生成准确的机器学习预测，无论是互动性的预测还是对大规模数据集的批处理评分。

Amazon SageMaker Canvas如何进行情感分析和文本分析，以从产品评论中获得有价值的信息呢?首先，使用情感分析模型来确定产品评论的情感，然后，将训练一个自定义文本分析模型，以根据产品类型对评论进行分类。