Level: Mittelstufe
Mia Stephens, JMP-Hauptproduktmanagerin, SAS
Ruth Hummel, JMP Senior Academic Ambassador, SAS
Fragen Sie sich, was Sie aus unstrukturierten Textdaten lernen können? Oder möchten Sie einfach nur herausfinden, warum die Leute Birkenstocks so leidenschaftlich lieben? In diesem Vortrag erkunden wir die Welt des Text Mining anhand von Produktbewertungen von Birkenstocks. Zuerst werden die Überprüfungsdaten aus dem Web entfernt und anschließend werden die Daten mithilfe der Text Explorer-Plattform untersucht und analysiert. Wir sehen uns zusammenfassende Informationen und Wortwolken an, um die wichtigsten in den Überprüfungen verwendeten Begriffe zu verstehen, und verwenden Clustering, um Begriffe zu erkennen, die dazu neigen, gemeinsam vorzukommen, und Personen, die ähnliche Dinge zu sagen scheinen. Wir verwenden die Themenanalyse, um festzustellen, ob die Überprüfungen gemeinsame Themen enthalten, und verwenden die Datenfilterung, um festzustellen, ob es unterschiedliche Themen für Überprüfungen mit niedriger und hoher Bewertung gibt. Anschließend extrahieren wir Themen und andere Informationen aus den Textdaten und entwickeln anhand dieser strukturierten Daten statistische Modelle, die es uns letztendlich ermöglichen, zu verstehen, warum Menschen ihre Birks so lieben. Schließlich vergleichen wir die Bewertungen für Birkenstocks mit den Bewertungen für die immer beliebter werdenden Crocs, um festzustellen, ob es grundlegende Unterschiede in der Verbraucherwahrnehmung der beiden Marken gibt.
