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Home page del corso "JMP® Pro: esplorazione e analisi di modelli nei dati di testo".

Riepilogo: Questo corso ti insegna come trovare e analizzare modelli nei dati testuali utilizzando Text Explorer in JMP Pro. Viene definito un flusso di lavoro per un'esplorazione efficace ed efficiente. I metodi multivariati vengono applicati alla frequenza dei termini dopo la ponderazione e la riduzione delle dimensioni per catturare le relazioni tra termini e frasi importanti.

Durata: 14 ore di contenuto.

Prerequisiti: Prima di frequentare questo corso, si consiglia di completare il Software JMP®: un approccio case study all'esplorazione dei dati E JMP®: decisioni statistiche utilizzando ANOVA e regressione corsi o avere un'esperienza equivalente.

Obiettivi formativi:

utilizzare concetti e terminologia pertinenti nell'analisi del testo
preparare i dati testuali per l'esplorazione
utilizzare un flusso di lavoro per trovare termini e frasi importanti
personalizzare varie regole che determinano i termini e le frasi importanti
utilizzare le espressioni regolari per recuperare il testo che corrisponde a un modello
esplorare termini e frasi importanti con il word cloud e altre piattaforme JMP
lavorare con la matrice dei termini del documento (DTM)
documenti relativi al cluster
ridurre la dimensionalità con la decomposizione del valore singolare (SVD) del DTM
associare significato a termini correlati
identificare attrazione e repulsione nel significato dei termini
punteggio nuovi documenti dopo l'apprendimento supervisionato con il corpus di formazione
trovare modelli e analizzare una raccolta di file di dati di testo

Struttura del corso:

Iniziare

natura del testo come dati
Piattaforma Esplora testo

Curare la lista

importazione di dati di testo
fase di tokenizzazione
fase di terminologia
fase di fraseggio

Esplorare i modelli

esplorare le nuvole di parole
oltre Esplora testo

Analisi del sentimento

determinazione del sentimento positivo e negativo

Selezione del termine

selezionare termini che sono altamente predittivi di un risultato

Analisi discriminante

punteggio nuovi documenti
interpretazione dell'analisi discriminante

Analisi semantica latente

riduzione dimensionale
analisi tematica
interpretazione dell'analisi semantica latente

Analisi di classe latente

raggruppamento di documenti
interpretazione dell'analisi di classe latente

Modellazione statistica avanzata

Esplorazione e visualizzazione dei dati

Modellazione predittiva e Machine Learning

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