텍스트 분석 교육2020년 10월 20일 | 로스 메투살렘
녹화 보기 | 피피티
주요 테이크 아웃
- 무료 또는 구조화되지 않은 텍스트(예: 고객 의견)는 다른 유형의 데이터와 마찬가지로 통계적으로 분석할 수 있습니다.
- 모든 산업, 심지어 제조업체도 텍스트 분석을 사용합니다.
- 모든 사람이 텍스트 분석으로 무엇이 가능한지 깨닫는 것은 아니므로 비전을 구축하는 데 도움이 필요할 수 있습니다.
- 텍스트 탐색기는 전문적인 배경이 없는 사람들도 텍스트 분석에 액세스할 수 있도록 합니다.
- 텍스트 탐색기 가치의 대부분은 JMP Pro에 있습니다.
텍스트 분석이란 무엇입니까?
정보 패턴 찾기 무료 또는 구조화되지 않은 고객 의견, 임상 설명, 유지 관리 로그, 트윗 등과 같은 텍스트
가치 진술
텍스트 분석은 조직이 보다 효과적으로 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 통계 및 데이터 마이닝을 사용하여 텍스트 소스에서 정보를 추출합니다.
일반적인 청중
- 서비스 산업: 분석가는 고객 의견, 상호 작용, 리뷰를 사용하여 서비스를 개선하고 구매 행동을 예측합니다.
- 제조: 품질 팀은 로그, 보증 청구, 고객 의견을 사용하여 제품을 개선하고 실제 사용을 이해합니다.
- 생명 과학, 제약: 연구원은 로그, 내러티브, 메모를 사용하여 효능, 규정 준수를 평가합니다.
- 정부: 분석가는 공개 의견을 사용하여 의견, 보고서 또는 내러티브를 평가하여 실제 상황이나 결과를 특성화하거나 예측합니다.
텍스트 분석으로 해결되는 문제/고충 사항
- 텍스트는 통계 분석이 불가능해 보일 수 있지만 텍스트 분석을 통해 다른 데이터와 마찬가지로 텍스트를 분석할 수 있습니다.
- 텍스트 분석을 통해 사람이 읽을 수 없는 규모와 일관성으로 텍스트를 처리할 수 있습니다.
- 텍스트 분석은 다른 방법으로는 찾을 수 없는 텍스트 정보를 찾을 수 있습니다.
들어야 할 용어/문구
데이터 유형:
- "무료", "비정형", "자연스러운"
- 서면 보고서, 로그, 메모
- 설문조사
- 무료 응답
- 내러티브
- 클레임
- 리뷰
- 의견, 불만
- 게시물
- 통화, 채팅, 기록
- 그대로
필요 유형:
- 키워드, 구문
- 텍스트(또는 단어) 유사점, 차이점
- 테마, 주제, 주제, 개념
- 그룹/플래그/레이블 텍스트
- 의견, 감정, 정서
기술 용어:
- 텍스트 마이닝
- 자연어 처리(NLP)
- 단어 구름
- 문서 용어 매트릭스
- 문서 분류/클러스터링
- 잠재 의미 분석
- 주제 분석
- 감정 분석
물어볼 발견 질문
- 통계적으로 분석하고 싶은 글이나 글이 있으신가요?
- 누가(또는 무엇이) 텍스트를 생성합니까? 그것은 무엇을 포함합니까? 예를 들어 주시겠습니까?
- 당신의 텍스트가 당신에게 무엇을 말해주기를 바라는가?
- 지금 텍스트 데이터를 분석하고 있습니까? 어떻게?
JMP 대 JMP 프로
관련 리소스
훈련회신: 텍스트 분석 교육감사, @RebeccaSurendra .도움이 되었다니 다행입니다.많은 팀이 자체 고객과 함께 흥미로운 텍스트 분석 사용 사례를 접한 것 같습니다. 모두에게: 우리 모두를 위한 추가 리소스로 여기에 자신의 예를 자유롭게 게시하십시오. 그 공동 지식을 공개적으로 알아내자.
회신: 텍스트 분석 교육@rossmetusalem 오늘 좋은 세션, 감사합니다!! 저는 많은 것을 배웠고 텍스트 분석을 위해 JMP와 JMP Pro를 단순화했습니다(첫 번째 질문). 산업별 사용 사례를 제시한 방식이 정말 마음에 듭니다. 이것은 우리가 더 나은 대화를 나누는 데 도움이 됩니다. 다시한번 감사합니다!!
