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。

情感分析是一种自然语言处理模型，用于分析文本的情感。它可以帮助企业了解顾客对其产品的情感是积极的、消极的、混合的还是中性的。另一方面，文本分析模型可以帮助企业根据文本的内容将评论分类为不同的产品类型，从而更好地理解顾客对不同产品的看法。

使用Amazon SageMaker Canvas，企业不再需要拥有机器学习专业知识或雇佣数据科学家来进行这些任务。业务分析师可以轻松地使用这个无代码机器学习工具，从产品评论中获取有关客户情感和产品分类的有用信息，以指导业务决策和改进产品和服务。不仅如此，SageMaker Canvas还提供了完整的自定义模型训练流程，以适应特定的业务需求。