개요
에 기반한 감정 분석 및 용어 선택 데모 이 Discovery Europe 2021 프레젠테이션 .
데이터 출처 미국 연방 준비 제도 이사회 베이지 색 책 1970 년 5 월부터 2020 년 10 월까지의 보고서. 각 Beige Book 보고서는 질적 데이터 (예 : 비즈니스 리더와의 인터뷰)를 기반으로 경제 상황과 전망을 설명합니다. 연방 준비 은행은 국가 및 지역 수준에서 매년 8 회 발행합니다.
베이지 북의 감정 분석은 유용한 경제 지표가 될 수있는 경제에 대한 연방 준비 은행의 낙관주의 또는 비관주의 정도를 정량적으로 측정합니다. 보다 Beige Book 감정에 대해보고하는 경제학자의 실제 사례 . 이 예에서는 Beige Book 감정이 경기 침체의 주요 지표이며 Dotcom Bust 또는 Great Recession과 같은 역사적 사건을 추적하고 있음을 보여줍니다.
용어 선택은 경제 불황과 관련된 용어를 식별하기 위해 Beige Book에 적용될 수 있습니다. 이는 경기 침체의 원인 또는 결과 인 특정 개념을 드러 낼 가능성이 있으며 잠재적 인 정서 용어를 선별하는 데에도 사용될 수 있습니다. 이 예에서 "연기", "삭감"및 "취소"와 같은 정보 용어가 공개되어 계획된 경제 활동의 중단에 대한 Beige Book의 언급이 경기 침체의 중요한 지표가 될 수 있음을 시사합니다.
데모 용 데이터 세트에는 감정 분석 용 데이터 세트와 용어 선택 용 데이터 세트가 있습니다.
- 베이지 북 – Sentiment.jmp 5,268 개의 지구 수준 보고서가 포함되어 있습니다. 감정 분석 및 두 가지 시각화를위한 테이블 스크립트가 포함되어 있습니다. (1) Sentiment Over Time (시간별 감정)은 경기 침체 기간 (빨간색으로 표시)과 함께 감정 추적을 보여주고 (2) 12 개 연방 준비 은행 지구에서 시간에 따른 감정을 보여주는 지리적지도 ( 예를 들어, 샌프란시스코 지역의 정서는 Dotcom Bust, 1999-2001 동안 상승했다가 빠르게 하락합니다. 지도에는 여기에도 포함 된 사용자 지정지도 파일이 필요합니다.
- 베이지 북 – Term Selection.jmp 436 개의 국가 수준 보고서와 미국 경제가 발표일에 경기 침체에 있었는지 여부를 나타내는 이진 변수가 포함되어 있습니다. 단독 테이블 스크립트는 상위 1000 개 용어를 예측 변수로, 경기 침체를 결과 변수로 사용하여 용어 선택을 시작합니다 (“불황”은 목표 수준임).
가능한 데모 흐름은 아래 링크 된 Discovery 프레젠테이션을 참조하십시오.
유의해야 할 중요한 사항 :
- 감성 분석 스크립트는 기본 감성 사전에 약 100 개의 사용자 정의 감성 용어 및 구문을 추가합니다. 실제 관행에서는보다 세분화 된 점수 지정 및 부적절한 기본 감정 용어 제거를 포함한 추가 사용자 지정이 필요합니다. 데모 중에 사전에 포함되어야하는 (또는 포함해서는 안되는) 용어 또는 동의하지 않는 점수가 표시되는 경우 사전을 대화식으로 사용자 정의하는 것이 얼마나 쉬운 지 보여줄 수있는 좋은 기회입니다.
- 감정 분석 스크립트는 처음 실행할 때 모든 보고서의 구문 분석을 트리거합니다. 보고서의 수와 길이로 인해 완료하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 결과 구문 분석은 일정 기간 동안 컴퓨터에 캐시되지만 결국 운영 체제 설정에 따라 삭제 될 수 있습니다. 나중에 고객 앞에서 분석을 시작할 때 구문 분석이 캐시되도록 데모하기 전에 항상 스크립트를 최소 15 분 전에 실행하십시오. 긴급 상황에서는 구문 분석을 취소하고 결과를 얻을 수 있지만 부정 및 강화의 정확도는 떨어집니다.
- 스크립트는 토큰 화하는 동안 사용자 지정 정규식을 사용하여 각 보고서에있는 중괄호 안의 섹션 헤더를 제거합니다. 테이블 스크립트에서 Set Regex () 호출을 참조하십시오.
세 번째 데이터 세트가 포함됩니다. 베이지 색 책 원시 – 섹션 Content.jmp . 여기에는 원시 데이터에있는 HTML 섹션 헤더로 분류 된 지구 수준 및 국가 보고서가 모두 포함됩니다. 이러한 데이터는 특정 경제 영역 (예 : 제조, 소매, 노동)과 관련하여 분석을 시도하는 데 사용할 수 있습니다. 안타깝게도 보고서는 섹션 이름 지정 (또는 포함)에서 일관성이 없기 때문에 일부 섹션 제목 기록이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 영역 별 정서 및 공통 경제 지표와의 관계를 탐색 할 기회가 있습니다 (예 : "고용"섹션 정서가 실업률과 함께 추적되는지 여부 결정).
Beige Book을 분석하고 원시 HTML을 JMP 테이블로 스크랩하고 처리하는 아이디어에 대해 Xan Gregg에게 감사드립니다.
제품 및 스크립팅 된 플랫폼
제품 : JMP Pro 16
스크립팅 된 플랫폼 : 텍스트 탐색기 (감정 분석, 용어 선택), 그래프 빌더
데이터 소스
파일
- 베이지 북 – Sentiment.jmp : 감정 분석을위한 지구 수준 보고서
- 베이지 북 – Term Selection.jmp : 용어 선택을위한 국가 수준 보고서
- 베이지 색 책 원시 – 섹션 Content.jmp : 보고서 섹션 별 국가 및 지구 수준 보고서; 원하는 경우 추가 탐색을 위해
- Fed District Map.zip : 연방 준비 제 도구에 대한 사용자 정의 맵 파일
예제 데모
