根据维基百科，文本分析基本上可以作为文本挖掘（Text Mining）的同义词，当前，商业环境更多采用文本分析这个词，而文本挖掘这个词主要用在最早采用此技术的应用领域。
文本分析采用自然语言处理（NLP：Natural Language Processing）和分析方法将文本内容转换成数据用于分析。相关技术众多，例如：
- 信息检索：Information Retrieval
- 词法分析：Lexical Analysis，例如，用于研究词频分布
- 模式识别：Pattern Recognition
- 标注：tagging/annotation
- 信息提取：information extraction
- 数据挖掘：data mining
- 可视化：visualization
- 预测分析：predictive analytics
可见，文本分析涉及众多先进技术，是否创业公司和小公司很难在这个领域起步？《Anderson Analytics Eyes Text Analytics Software Space with OdinText》一文介绍了Anderson Analytics对文本分析软件定位的见解，要避开大公司的正面堵截，例如，SAP Text Analytics，还要甩掉用户DIY风潮的围追，SaaS（软件即服务）也许是突破口，很遗憾Anderson Analytics宣布的OdinText还没有面世。在这么惨烈的竞争环境中，GooSeeker也推出了自有技术和软件SliceProfile，由于采用了独具特色的语义管理和部署管理技术，迅速被电子制造、卫浴洁具、汽车营销、IT建设、金融服务行业客户所采用。