对于Birks的爱：文本挖掘产品评论（2020-EU-45MP-452）级别：中级
SAS JMP首席产品经理Mia Stephens
SAS JMP高级学术大使Ruth Hummel
您是否想从非结构化文本数据中学到什么？还是您只是想知道为什么人们如此热情地爱勃肯股票？在本次演讲中，我们将使用Birkenstocks的产品评论来探索文本挖掘的世界。首先，我们从网上抓取评论数据，然后使用Text Explorer平台浏览和分析数据。我们查看摘要信息和词云，以了解评论中使用的热门术语，并使用聚类分析来查看倾向于同时出现的术语以及似乎在说类似话的人们。我们使用主题分析来查看评论中是否有共同的主题，并使用数据过滤来查看低评价和高评价的主题是否存在不同的主题。然后，我们从文本数据中提取主题和其他信息，并使用这些结构化数据来开发统计模型，这些模型最终使我们能够理解人们为什么如此爱他们的Birks。最后，我们将Birkenstocks的评论与日益流行的Crocs的评论进行比较，以了解消费者对这两个品牌的看法是否存在根本差异。
爆发数据访问与操作预测建模
