레벨 : 중급
직무 : 분석가 / 과학자 / 엔지니어
Laura Higgins, SAS JMP 글로벌 기술 지원 엔지니어
세상은 구조화되지 않은 텍스트로 가득 차 있으며 대부분은 탐험되지 않습니다. 이를 더욱 복잡하게하기 위해 텍스트에서 의미와 가치를 추출하려면 최근까지 특별한 도구가 필요했습니다. JMP Pro의 텍스트 탐색기에는 텍스트 데이터에 대한 통찰력을 제공하고 선별 된 용어 목록을 사용하기위한 많은 강력한 옵션이 있습니다. 워드 클라우드를 넘어 텍스트 탐색기의 모델링 도구를 살펴 보겠습니다.
용어 목록이 선별되면 수행 할 작업에 대한 몇 가지 다른 옵션을 보여 드리겠습니다. 큐 레이트 된 텍스트를 모델 팩터로 변환 할 때 LCA (잠재 클래스 분석)와 LCA (잠재 의미 분석)의 다양한 응용 프로그램을 보여 드리겠습니다. 또한 주제 점수의 의미에 대해 논의하고 주제 수를 선택하기위한 지침을 제공하며 모델링의 일부로 주제를 사용하는 방법을 보여줍니다.
텍스트를 큐레이팅 한 후에는 단어 구름에 그치지 말고 다음 기술 중 하나를 시도하여 텍스트 데이터에 숨겨진 의미를 찾아보십시오.
• 데이터에 기본 테마가 있습니까? 함께 클러스터되는 문서 (행)를 찾습니다.
• 용어가 함께 발견 된 문서에서 어떤 개념적 주제와 주제가 발생합니까?
• 텍스트 분석에서 안정적인 변수를 만들어 모델링에 사용합니다. 주제가 결과 변수에 긍정적 또는 부정적 방식으로 기여하는지 이해합니다.
• 시장 바구니 / 연관 분석을위한 결과물을 생성합니다.
