El análisis de texto y el procesamiento del lenguaje natural ocuparon un lugar central en el último seminario web Statistically Speaking ¿Qué valor revelarán sus datos de texto? . Casi 700 solicitantes de registro, incluidos más de 400 nuevos contactos con Salesforce, disfrutaron del discurso de apertura de la consultora y experta en PNL, Manya Mayes, que describe los beneficios del análisis de texto, las mejores prácticas y cómo comunicar los conocimientos adquiridos a partir de los datos de texto. Luego se unió a Manya Jeff Swartzel, estadístico de Procter & Gamble y Weida Tong de la FDA.
Para ayudar al equipo de ventas de JMP a participar en conversaciones posteriores al evento más significativas y productivas con clientes y prospectos, hemos creado la siguiente lista de recursos recomendados para posicionar ahora que el evento ha concluido. Esta lista extrae los activos apropiados de todo nuestro sitio web.
Si tiene alguna pregunta sobre las recomendaciones relacionadas con este evento, no dude en ponerse en contacto conmigo.
Larry - x11276 en Cary.
Enlace de campaña de Salesforce encontrado aquí
Para empezar, considere enviar el enlace al Nuevo en la página JMP 16 . La selección de términos y el análisis de opiniones son características nuevas de JMP 16 que destacamos en esta página. También creamos un video corto, Selección de términos y análisis de opiniones, puede encontrarlos en YouTube. Es un video ingenioso que destaca los aspectos más destacados de estas nuevas funciones en Text Explorer.
Capacitar a los empleados de P&G para que realicen análisis de texto , JMP Prólogo del artículo
Este artículo es de Scott Reese de P&G, un colega del panelista Jeff Swartzel. Jeff hace referencia al artículo durante su charla: es un gran caso de estudio para llevar una organización hacia el análisis de texto.
El análisis de sentimientos llega a JMP Pro 16 , Blog de JMP
Este blog de Ross Metusalem profundiza en el análisis de sentimientos de JMP Pro, ahora disponible en JMP 16. El análisis de sentimientos le permite medir qué tan positiva o negativamente se sienten las personas acerca de algo, en función de sus comentarios escritos. Ross usa el sentimiento del consumidor con las cápsulas de café para mostrar cómo JMP maneja los comentarios escritos. Muestra cómo el análisis siempre debe adaptarse al contexto específico y cómo JMP incluye una variedad de funciones para personalizar fácilmente el diccionario de opiniones y el sistema de puntuación a medida que explora los datos. Es el activo más reciente que tenemos sobre el tema.
Descubriendo el valor de la analítica de texto , Analíticamente hablando
Este seminario web con Seth Grimes analiza el hecho de que casi el 80 por ciento de la información relevante para el negocio está en formatos no estructurados. Grimes ofrece su perspectiva sobre cómo desbloquear el valor de los datos de texto no estructurados, las mejores prácticas en el procesamiento del lenguaje natural y la tecnología de análisis de sentimientos.
Abordar los datos no estructurados con la exploración de texto , Tecnicamente hablando
Aunque un poco más antiguo, este Hablando técnicamente habla sobre la variedad de datos no estructurados, cosas como encuestas, quejas de productos, informes de mantenimiento, comentarios de los clientes, etc., y cómo las capacidades de exploración de texto pueden ayudarlo a extraer rápidamente información de datos basados en texto. Destaca algunas versiones anteriores del software JMP, incluidas las nubes de palabras, que le permiten visualizar la frecuencia de las palabras de una manera que aclara los temas predominantes en cualquier conjunto de datos no estructurados. También muestra cómo manipular la importancia que se le da a cada término en la matriz y explorar los temas que son más relevantes para su organización mediante la extracción de temas.
Tabulación en datos no estructurados , Papel blanco
Este informe técnico es más antiguo, pero sigue siendo nuestro informe técnico principal sobre análisis de texto. El documento explora varias capacidades en JMP® y JMP Pro Text Explorer y cómo pueden ayudar a desbloquear información basada en texto. Para demostrar el proceso, el autor Heath Rushing se basa en un esclarecedor ejemplo de una colección de resúmenes de subvenciones de investigación de la National Science Foundation.
Usar el Explorador de texto para ampliar el análisis , Seminario web de dominación de JMP
Este Mastering muestra cómo usar el Explorador de texto para incluir análisis de texto no estructurado, como campos de comentarios en encuestas o informes de incidentes. Vea, en este estudio de consumidores, cómo utilizar datos no estructurados para comprender mejor los resultados de una encuesta relacionada con empresas del gobierno local. El seminario web cubre la navegación de Text Explorer, la identificación de términos y frases, el mapeo de resultados y más.
También puede considerar posicionar nuestro Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales , curso online gratuito. Todo este curso consta de siete módulos, con un total de aproximadamente 30 horas de aprendizaje a su propio ritmo.Todos son excelentes, pero considere resaltar los Modelado predictivo y minería de textos módulo. Cubre muchos de los mismos temas tratados en el seminario, incluido cómo extraer información y significado de datos de texto no estructurados, como los datos de respuesta a encuestas.
Gracias Larry, ¡son geniales!
