Niveau: intermédiaire
Mia Stephens, chef de produit JMP, SAS
Ruth Hummel, ambassadrice académique senior JMP, SAS
Vous vous demandez ce que vous pouvez apprendre des données textuelles non structurées? Ou êtes-vous simplement très intéressé à comprendre pourquoi les gens aiment tellement Birkenstocks? Dans cet exposé, nous explorons le monde de l'exploration de texte, en utilisant les critiques de produits de Birkenstocks. Tout d'abord, nous grattons les données de révision du Web, puis nous utilisons la plateforme Text Explorer pour explorer et analyser les données. Nous examinons les informations récapitulatives et les nuages de mots pour comprendre les principaux termes utilisés dans les critiques, et utilisons le clustering pour voir les termes qui ont tendance à coexister et les personnes qui semblent dire des choses similaires. Nous utilisons l'analyse des sujets pour voir s'il existe des thèmes communs dans les avis, et utilisons le filtrage des données pour voir s'il existe différents thèmes pour les avis bas et les avis élevés. Nous extrayons ensuite des sujets et d'autres informations à partir des données textuelles et utilisons ces données structurées pour développer des modèles statistiques qui nous permettent finalement de comprendre pourquoi les gens aiment tellement leurs Birks. Enfin, nous comparons les avis pour Birkenstocks aux avis pour les Crocs de plus en plus populaires, pour voir s'il existe des différences fondamentales dans la perception des consommateurs des deux marques.
