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"JMP® Pro: 텍스트 데이터의 패턴 탐색 및 분석" 과정 홈페이지
요약: 이 과정에서는 JMP Pro의 텍스트 탐색기를 사용하여 텍스트 데이터에서 패턴을 찾고 분석하는 방법을 배웁니다. 효과적이고 효율적인 탐색을 위해 워크플로우가 정의됩니다. 중요한 용어와 구 사이의 관계를 포착하기 위해 가중치 및 차원 축소 후 용어의 빈도에 다변량 방법이 적용됩니다.
전제 조건: 이 과정을 수강하기 전에 다음을 완료하는 것이 좋습니다. JMP® 소프트웨어: 데이터 탐색에 대한 사례 연구 접근 방식 그리고 JMP®: ANOVA 및 회귀 분석을 사용한 통계적 결정 코스 또는 동등한 경험이 있습니다.
학습 목표:
- 텍스트 분석에서 관련 개념 및 용어 사용
- 탐색을 위한 텍스트 데이터 준비
- 워크플로를 사용하여 중요한 용어 및 문구 찾기
- 중요한 용어와 문구를 결정하는 다양한 규칙을 사용자 정의
- 정규식을 사용하여 패턴과 일치하는 텍스트 검색
- 단어 클라우드 및 기타 JMP 플랫폼을 사용하여 중요한 용어 및 구문 탐색
- 문서 용어 행렬(DTM) 작업
- 클러스터 관련 문서
- DTM의 SVD(Singular Value Decomposition)로 차원 감소
- 의미를 관련 용어에 연결
- 용어의 의미에서 매력과 반발을 식별
- 교육 코퍼스로 지도 학습 후 새 문서에 점수 매기기
- 패턴 찾기 및 텍스트 데이터 파일 모음 분석
강의 개요:
시작하기
- 데이터로서의 텍스트의 특성
- 텍스트 탐색기 플랫폼
목록 큐레이팅
- 텍스트 데이터 가져오기
- 토큰화 단계
- 종료 단계
- 프레이징 단계
패턴 탐색
감정 분석
용어 선택
판별 분석
잠재 의미 분석
잠재 클래스 분석
고급 통계 모델링데이터 탐색 및 시각화예측 모델링 및 기계 학습
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