JMP Pro Text Explorer を使用したセンチメント データの分析 - ジャーナル、ファイル、スライド2017 JMP Discovery Summit に基づく Mastering JMP ウェビナー プレゼンテーションで使用されるジャーナル、ファイル、および埋め込み JMP スクリプトプレゼンテーション。スライド、JMP ジャーナル、保存されたスクリプトとビデオを含む JMP 表を使用して、意見や製品の選択から感情を導き出す方法を練習します。 を表示します。ビデオマスタリングセッションより。
トロントのカジノ調査
- 問題：
- 提案されているカジノに対する国民の要望に関する 2012 年の世論調査のデータ。
- 約 18,000 件のアンケート回答
- 各質問にはスコアと自由記述フィールドがあります。
- DSA ワークフローの概念実証として使用します。
- 調査結果:
- カジノ計画に対する感情は一般的にイデオロギー的な傾向に沿っています。
- 市の利益を優先すべきだと思う人は賛成です。
- 国民自身の利益を優先すべきだと考える人は、総じて反対です。
- DSA ワークフローを使用してセンチメント分析が可能です。
カスタミアの雨
- 問題：
- ゲーム オブ スローンズのエピソード「カスタミアの雨」に関する Twitter ストリームのデータを分析します。
- Twitter ストリームから感情モデルを開発します。
- チャレンジ：
- ツイート自体の絵文字をモデルの応答として使用する必要があります。
- 絵文字を抽出、デコードし、モデル化するものに統合する必要がある
- 調査結果:
- スクリプトを使用して絵文字を抽出し、理解できるものに再コード化しました。
- 因子分析を使用すると、根底にある「感情」を抽出し、それを表現するために使用される絵文字と関連付けることができます。
データ探索予測モデリング
