レベル：中級
職務：アナリスト/科学者/エンジニア
SAS、JMPグローバルテクニカルイネーブルメントエンジニア、Laura Higgins
世界は構造化されていないテキストでいっぱいであり、そのほとんどは未踏です。これをさらに複雑にするために、テキストから意味と価値を抽出するには、最近まで特別なツールが必要でした。JMP Proのテキストエクスプローラーには、テキストデータへの洞察をもたらし、厳選された用語リストを使用するための多くの強力なオプションがあります。ワードクラウドを超えて、テキストエクスプローラーのモデリングツールを調べてみましょう。
用語リストがキュレーションされたらどうするかについて、いくつかの異なるオプションを示します。キュレーションされたテキストをモデル要素に変換する場合、潜在クラス分析（LCA）と潜在意味分析（LCA）のさまざまなアプリケーションを示します。また、トピックスコアの意味について説明し、トピックの数を選択するためのガイダンスを提供し、モデリングの一部としてトピックを使用する方法を示します。
テキストをキュレーションしたら、ワードクラウドにとどまらないでください。これらの他の手法のいずれかを試して、テキストデータに隠されている意味を明らかにしてください。
••データに根本的なテーマはありますか？どのドキュメント（行）が一緒にクラスター化するかを見つけます。
••用語が一緒に見つかったドキュメント全体で、どのような概念的なトピックとテーマが発生しますか？
••テキスト分析から安定した変数を作成して、モデリングで使用します。トピックが結果変数にプラスまたはマイナスの方法で寄与するかどうかを理解します。
••マーケットバスケット/関連分析の出力を作成します。
