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„JMP® Pro: Untersuchen und Analysieren von Mustern in Textdaten“ Kurs-Homepage

Zusammenfassung: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mithilfe von Text Explorer in JMP Pro Muster in Textdaten finden und analysieren. Für eine effektive und effiziente Exploration wird ein Arbeitsablauf definiert. Multivariate Methoden werden auf die Häufigkeit von Begriffen nach Gewichtung und Dimensionsreduktion angewendet, um Beziehungen zwischen wichtigen Begriffen und Phrasen zu erfassen.

Dauer: 14 Stunden Inhalt.

Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Und JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurse oder haben gleichwertige Erfahrung.

Lernziele:

relevante Konzepte und Terminologie in der Textanalyse verwenden
Bereiten Sie Textdaten für die Exploration vor
Verwenden Sie einen Workflow, um wichtige Begriffe und Sätze zu finden
Passen Sie verschiedene Regeln an, die die wichtigen Begriffe und Phrasen bestimmen
Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um Text abzurufen, der einem Muster entspricht
Erkunden Sie wichtige Begriffe und Sätze mit der Wortwolke und anderen JMP-Plattformen
Arbeiten mit der Document Term Matrix (DTM)
clusterbezogene Dokumente
Reduzieren Sie die Dimensionalität mit der Singulärwertzerlegung (SVD) des DTM
Bedeutung verwandten Begriffen zuordnen
Anziehung und Abstoßung in der Bedeutung von Begriffen identifizieren
Bewerten Sie neue Dokumente nach überwachtem Lernen mit dem Trainingskorpus
Finden Sie Muster und analysieren Sie eine Sammlung von Textdatendateien

Kursübersicht:

Einstieg

Natur von Text als Daten
Text-Explorer-Plattform

Kuratieren der Liste

Textdaten importieren
tokenisierende Phase
Terminierungsphase
Phrasierungsphase

Erforschen von Mustern

Erkunden von Wortwolken
über den Text-Explorer hinaus

Stimmungsanalyse

Bestimmung positiver und negativer Stimmung

Begriffsauswahl

Auswahl von Begriffen, die ein Ergebnis stark vorhersagen

Diskriminanzanalyse

Bewertung neuer Dokumente
Interpretation der Diskriminanzanalyse

Latente semantische Analyse

Dimensionsreduzierung
Themenanalyse
Interpretation der latenten semantischen Analyse

Latente Klassenanalyse

Dokumente gruppieren
Interpretation der latenten Klassenanalyse

Fortgeschrittene statistische Modellierung

Datenexploration und Visualisierung

Vorhersagemodellierung und maschinelles Lernen

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