최신 Statistically Speaking 웨비나에서 텍스트 분석 및 자연어 처리가 중심 무대 당신의 텍스트 데이터는 어떤 가치를 보여줄 것인가 . Salesforce에 대한 400명 이상의 새 연락처를 포함하여 거의 700명의 등록자가 텍스트 분석의 이점, 모범 사례 및 텍스트 데이터에서 얻은 통찰력을 전달하는 방법을 설명하는 NLP 전문가이자 컨설턴트 Manya Mayes의 기조 연설을 즐겼습니다. 이후 Manya에는 Procter & Gamble의 통계학자인 Jeff Swartzel과 FDA의 Weida Tong이 합류했습니다.
JMP 영업 팀이 고객 및 잠재 고객과 보다 의미 있고 생산적인 이벤트 후 대화에 참여할 수 있도록 이벤트가 종료된 후 포지셔닝할 다음 권장 리소스 목록을 만들었습니다. 이 목록은 웹사이트 전체에서 적절한 자산을 가져옵니다.
이 이벤트와 관련된 추천에 대해 질문이 있으시면 언제든지 저에게 연락하십시오.
래리 - 캐리의 x11276.
여기에서 찾은 Salesforce 캠페인 링크
우선, 다음 링크를 보내는 것을 고려하십시오. JMP 16 페이지의 새로운 기능 . 용어 선택 및 감정 분석은 이 페이지에서 강조하는 JMP 16의 새로운 기능입니다. 우리는 또한 짧은 비디오를 만들었습니다. 용어 선택 및 감정 분석, YouTube에서 찾을 수 있습니다. Text Explorer에서 이러한 새로운 기능의 하이라이트를 보여주는 매끄러운 비디오입니다.
P&G 직원에게 텍스트 분석 권한 부여 , JMP 머리말 기사
이 기사는 패널리스트 Jeff Swartzel의 동료인 P&G의 Scott Reese가 작성한 것입니다. Jeff는 강연 중에 이 기사를 참조합니다. 이는 조직을 텍스트 분석으로 전환하는 데 있어 훌륭한 사례 연구입니다.
JMP Pro 16에 감성 분석 기능 제공 , JMP 블로그
Ross Metusalem의 이 블로그는 이제 JMP 16에서 사용할 수 있는 JMP Pro의 감정 분석에 대해 자세히 설명합니다. 감정 분석을 사용하면 작성된 댓글을 기반으로 사람들이 어떤 것에 대해 얼마나 긍정적 또는 부정적으로 느끼는지 측정할 수 있습니다. Ross는 JMP가 서면 피드백을 처리하는 방법을 보여주기 위해 커피 포드로 소비자 감정을 사용합니다. 그는 분석이 항상 특정 컨텍스트에 맞게 조정되어야 하는 방법과 데이터를 탐색할 때 감정 사전 및 점수 시스템을 쉽게 사용자 지정할 수 있는 다양한 기능이 JMP에 포함되어 있는 방법을 보여줍니다. 그것은 우리가 주제에 대해 가지고 있는 가장 최근의 자산입니다.
Text Analytics의 가치 실현 , 분석적으로 말하기
Seth Grimes가 진행하는 이 웨비나는 비즈니스 관련 정보의 거의 80%가 비정형 형식이라는 사실에 대해 설명합니다. Grimes는 구조화되지 않은 텍스트 데이터의 가치, 자연어 처리의 모범 사례 및 감정 분석 기술을 활용하는 방법에 대한 자신의 관점을 제시합니다.
텍스트 탐색으로 비정형 데이터 다루기 , 기술적으로 말하기
조금 더 오래되었지만 이 Technically Speaking에서는 설문 조사, 제품 불만 사항, 유지 관리 보고서, 고객 피드백 등과 같은 다양한 비정형 데이터와 텍스트 탐색 기능이 텍스트 기반 데이터에서 통찰력을 빠르게 추출하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 설명합니다. 주어진 비정형 데이터 세트에서 지배적인 주제를 명확하게 하는 방식으로 단어 빈도를 시각화할 수 있는 단어 구름을 포함하여 JMP 소프트웨어의 일부 이전 버전을 강조 표시합니다. 또한 매트릭스에서 각 용어에 부여된 중요성을 조작하고 주제 추출을 사용하여 조직과 가장 관련이 있는 주제를 탐색하는 방법을 보여줍니다.
비정형 데이터 탭 , 백지
이 백서는 더 오래되었지만 여전히 텍스트 분석에 대한 주요 백서입니다. 이 백서에서는 JMP® 및 JMP Pro Text Explorer의 다양한 기능과 이러한 기능이 텍스트 기반 통찰력을 얻는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다. 과정을 설명하기 위해 저자인 Heath Rushing은 National Science Foundation 연구 보조금 초록 컬렉션에서 계몽적인 예를 사용합니다.
텍스트 탐색기를 사용하여 분석 확장 , JMP 마스터링 웨비나
이 마스터링은 텍스트 탐색기를 사용하여 설문조사 또는 사건 보고서의 주석 필드와 같은 비정형 텍스트 분석을 포함하는 방법을 보여줍니다. 이 소비자 연구에서 비정형 데이터를 사용하여 지방 정부의 비즈니스 관련 설문 조사 결과를 보다 완벽하게 이해하는 방법을 참조하십시오. 웹 세미나에서는 텍스트 탐색기 탐색, 용어 및 구문 식별, 결과 매핑 등을 다룹니다.
포지셔닝을 고려할 수도 있습니다. 산업 문제 해결을 위한 통계적 사고 , 무료 온라인 과정. 이 전체 과정은 7개의 모듈로 이루어져 있으며, 총 30시간의 자기 주도 학습이 있습니다.모두 훌륭하지만 강조 표시를 고려하십시오. 예측 모델링 및 텍스트 마이닝 기준 치수. 설문 응답 데이터와 같은 비정형 텍스트 데이터에서 정보와 의미를 추출하는 방법을 포함하여 세미나에서 다룬 동일한 주제를 다수 다룹니다.
