テキスト分析トレーニング10.20.2020 |ロス・メトサレム
録画を見る| | PPT
重要ポイント
- 無料また構造化されていないテキスト (顧客のコメントなど) は、他の種類のデータと同様に統計的に分析できます。
- 製造業者を含め、あらゆる業界でテキスト分析が使用されています
- 誰もがテキスト分析で何ができるかを理解しているわけではないため、ビジョンの構築を支援する必要があるかもしれません
- テキスト エクスプローラーにより、専門的なバックグラウンドを持たないユーザーでもテキスト分析にアクセスできるようになります
- Text Explorer の価値の大部分は JMP Pro にあります
テキスト分析とは
有益なパターンを見つける自由また構造化されていない顧客のコメント、臨床の話、メンテナンス ログ、つぶやきなどのテキスト。
バリューステートメント
テキスト分析では、統計とデータ マイニングを使用してテキスト ソースから情報を導き出し、組織がビジネス上の意思決定をより効果的に行えるようにします。
典型的な聴衆
- サービス産業: アナリストは顧客のコメント、インタラクション、レビューを使用してサービスを改善し、購買行動を予測します
- 製造: 品質チームはログ、保証請求、顧客のコメントを使用して製品を改善し、実際の使用状況を理解します
- ライフ サイエンス、製薬: 研究者はログ、説明、メモを使用して有効性、コンプライアンスを評価します。
- 政府: アナリストはパブリック コメントを使用して意見、レポート、または物語を評価し、現実世界の状況や結果を特徴付けたり予測したりします。
テキスト分析が解決する問題点/ペインポイント
- テキストは統計分析には通用しないように思われるかもしれませんが、テキスト分析により、テキストを他のデータと同様に分析することが可能になります
- テキスト分析により、人間の読み取りでは不可能な規模と一貫性でテキストを処理できます
- テキスト分析は、他の方法では決して見つけられないテキスト内の情報を見つけることができます
耳を傾ける用語/フレーズ
データの種類:
- 「自由」、「構造化されていない」、「自然」
- 報告書、ログ、メモ
- アンケート
- 自由回答
- 物語
- 請求
- レビュー
- コメント、苦情
- 投稿
- 通話、チャット、トランスクリプト
- 逐語的
ニーズの種類:
- キーワード、フレーズ
- テキスト (または単語) の類似点、相違点
- テーマ、トピック、主題、概念
- グループ/フラグ/ラベル テキスト
- ご意見、ご感想、ご感想
技術用語：
- テキストマイニング
- 自然言語処理 (NLP)
- 単語の雲
- ドキュメント用語マトリックス
- ドキュメントの分類/クラスタリング
- 潜在意味解析
- トピック分析
- 感情分析
ディスカバリーに関する質問
- 統計的に分析したい文章やテキストはありますか?
- 誰が (または何が) テキストを生成しますか? 何が含まれていますか？ 例を挙げていただけますか？
- テキストで何を伝えたいですか？
- 現在、テキスト データを分析していますか? どのように？
JMP 対 JMP Pro
- JMP はキーワードと語句を検出し、ワード クラウドを生成します
- JMP Pro には、より複雑なパターンを見つけるためのテキスト マイニング技術があります。
- JMP Pro 16 には感情分析が含まれます書面によるコメントで肯定的または否定的な意見を評価するため
関連リソース
トレーニングRe: テキスト分析トレーニングありがとう、 @RebeccaSurendra .お役に立ててよかったです。多くのチームが、顧客との興味深いテキスト分析のユースケースに遭遇したようです。 皆さんへ: 私たち全員のための追加リソースとして、ここにあなた自身の例を自由に投稿してください. その共通の知識をオープンにしましょう。
Re: テキスト分析トレーニング@rossmetusalem今日の素晴らしいセッション、ありがとう!! 私は多くのことを学びました。あなたは、テキスト分析の JMP と JMP Pro を本当に単純化しました (私たちの #1 の質問)。 業界ごとのユースケースの提示方法がとても気に入っています。 これは、より良い会話をするのに役立ちます。再度、感謝します！！
