JMP 16 中的情緒分析和術語選擇是最新技術演講網絡研討會的重點情緒分析：人們在想什麼. 超過 700 名註冊者，包括近 300 名 Salesforce 的新聯繫人，享受了 Mike Anderson 的網絡研討會，該網絡研討會概述了 JMP16 如何幫助用戶直接從調查文本、社交媒體和其他文本數據源獲得有關客戶想法和印象的見解。
為了幫助 JMP 銷售團隊與客戶和潛在客戶進行更有意義和更有成效的會後對話，我們創建了以下推薦資源列表，以便在活動結束後進行定位。 此列表從我們的網站中提取適當的資產。
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首先，考慮將您的客戶和潛在客戶發送到JMP 16 頁面中的新功能網頁登陸頁面。 該頁面重點介紹了 JMP16 中的新功能，包括術語選擇和情感分析。 此頁面還突出顯示了優秀的視頻，術語選擇和情緒分析，您可以在 YouTube 上找到。
JMP Pro 16 支持情緒分析, JMP 博客
這篇來自 Ross Metusalem 的博客深入探討了 JMP Pro 的情緒分析，現已在 JMP 16 中提供。 情緒分析使您能夠根據他們的書面評論來衡量人們對某事的看法是積極還是消極。 Ross 使用咖啡包的消費者情緒來展示 JMP 如何處理書面反饋。 他展示瞭如何始終針對特定上下文定制分析，以及 JMP 如何包含各種功能，以便在您探索數據時輕鬆自定義情感詞典和評分系統。 這是我們在該主題上擁有的最新資產。
釋放文本分析的價值, 分析說
與 Seth Grimes 的網絡研討會是對文本分析優勢的高級概述；分享了一個事實，即近 80% 的業務相關信息採用非結構化格式。 Grimes 就釋放非結構化文本數據的價值、自然語言處理和情感分析技術的最佳實踐給出了他的觀點。
從意見或產品選擇中獲取情緒,掌握 JMP 網絡研討會
此網絡研討會向用戶展示如何使用 JMP Pro 的文本瀏覽器，使用基於詞典的情感分析和派生情感分析評分技術從非結構化文本數據中量化情感。 您還將學習如何實施這兩種方法並適當解釋結果以補充結構化數據的分析。
使用文本探索處理非結構化數據, 從技術上講
雖然有點舊，但這篇技術性演講討論了各種非結構化數據，例如調查、產品投訴、維護報告、客戶反饋等，以及文本探索功能如何幫助您從基於文本的數據中快速提取見解。 它重點介紹了一些早期版本的 JMP 軟件，包括詞云，它允許您以一種方式可視化詞頻，以明確任何給定非結構化數據集中的主要主題。 還展示瞭如何操縱矩陣中每個術語的重要性，並使用主題提取探索與您的組織最相關的主題。
進入非結構化數據, 白皮書
本白皮書較舊，但仍是我們關於文本分析的主要白皮書。 本文探討了 JMP® 和 JMP Pro Text Explorer 中的各種功能，以及它們如何幫助解鎖基於文本的洞察力。 為了演示這個過程，作者 Heath Rushing 從一系列國家科學基金會研究資助摘要中引用了一個有啟發性的例子。
同意！ 今天使用了所有這些資源！ 謝謝@Larry_LaRusso
@Larry_LaRusso你能告訴我點播網絡廣播何時可用嗎？ 我剛查了一下，還沒看到，謝謝！
@Larry_LaRusso我今天早上看到 OnDemand 網絡廣播發佈在 jmp.com
