Un esercizio di analisi del sentiment derivato utilizzando JMP ® ProMichael Anderson, PhD, Ingegnere di sistemi JMP, SAS
Chris Gotwalt, PhD, direttore della ricerca e dello sviluppo statistico di JMP, SAS
JMP 13 ha introdotto Esplora testo. La nuova piattaforma offre la possibilità di curare il testo in formato libero e generare approfondimenti su temi e termini importanti. Sebbene incredibilmente utile, questo è davvero solo un primo passo per rispondere al problema in questione. Spesso ciò che si vuole veramente fare è identificare le parole chiave in un insieme di documenti che sono fortemente associate a una particolare risposta, come il comportamento di acquisto o le recensioni dei clienti. In genere questo viene fatto utilizzando l'analisi del sentiment tradizionale, che si basa su elenchi di parole forniti da fornitori di terze parti che non prendono in considerazione il contesto specifico in cui lavori o la popolazione di persone che sei interessato a comprendere. Un approccio alternativo, a volte chiamato analisi del sentimento di apprendimento supervisionato, combina l'analisi del testo con la modellazione predittiva per determinare quali parole e frasi sono più rilevanti per il problema specifico in questione. Utilizza i dati per determinare sia la direzione che la forza dell'associazione dei termini nei documenti con la risposta tramite un esercizio di modellazione abbastanza accessibile. Utilizzando JMP Pro 13, l'analisi del sentiment dell'apprendimento supervisionato è ora più semplice che mai e lo dimostreremo con una serie di case study derivanti dalla ricerca sui consumatori e dai contesti dei social media.
Dati del sondaggio sui casinò di Toronto
Scopri cosa può accadere quando mescoli Analisi del testo, Regressione generalizzata ed Emoji. Quelli che seguono sono esempi di come eseguire l'analisi del sentiment in JMP ® Pro.
Esplorazione dei datiModellazione predittiva
