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Die Quelle von Omas Chili finden: Investigatives Text Mining (2020-US-45MP-532)

Scott Wise, Senior Manager, JMP Education Team, SAS

Text Mining ist ein großartiges Tool zur Untersuchung aller Arten von unstrukturiertem Text, der häufig in unseren gesammelten Daten vorkommt. Von Notizen zu Garantieproblemen über Labortests/experimentelle Kommentare bis hin zur Betrachtung von Lebensmittelrezepten eröffnet diese neue Methode viele Möglichkeiten, unsere Welt besser zu verstehen. In dieser Präsentation zeigen wir, wie man die neuesten Textanalysemethoden verwendet, um ein Familiengeheimnis um die regionale Herkunft des köstlichen Chili-Rezepts meiner Großmutter zu lösen. Dabei werden wir sehen, wie man Text Mining verwendet, um führende Begriffe und Phrasenlisten sowie Wortwolkenberichte zu erstellen. Dann werden wir die resultierende Dokumentbegriffsmatrix verwenden, um eine Themenanalyse durchzuführen (über latente Klassenanalyse-Clusterbildung), die es uns ermöglicht, eine Lösung für unsere Frage zu finden. Sie werden ein Verständnis der leistungsstarken Text Mining-Ansätze haben, das Sie zu Ihrem eigenen Werkzeugkasten hinzufügen und mit dem Sie beginnen können, Ihre eigenen Textdatenherausforderungen zu lösen!

Automatisch generiertes Transkript ...

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Scott Wise	Investigative Text Exploration. Mein Name ist Scott Wise und ich bin Senior Manager des JMP Education Teams.
	Und ich habe eine wirklich unterhaltsame Präsentation für uns heute. Die Ziele dieser Präsentation sind, Ihnen ein wenig mehr Vertrautheit zu vermitteln
	mit den Möglichkeiten und wie einfach die Texterkundung in JMP und JMP Pro ist. Außerdem wird Ihnen eine andere Sichtweise auf die Texterkundung gezeigt, z. B.: Kann ich damit etwas wie ein Detektiv untersuchen?
	Okay, wir werden über das Chili meiner Großmutter sprechen und wie es mit einem texanischen Chili-Kochwettbewerb zusammenhängt. Bevor wir beginnen,
	Lassen Sie uns einfach einige der Begriffe im Zusammenhang mit Text Mining entlarven. Meiner Meinung nach sind es im Grunde fünf einfache Schritte. Sie verbringen Ihre Zeit damit, die Daten zusammenzufassen und herauszufinden, welche Wörter im Text am häufigsten vorkommen, sogar welche Wortkombinationen am häufigsten vorkommen.
	Also, nennen wir das das Durchsehen von unstrukturiertem Text, richtig, und dann das hier, das könnte alles sein. Das könnte ein Satz sein, den Ihr Kunde Ihnen über die Leistung Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung gegeben hat. Es könnte sein...
	Es könnten soziale Medien sein, richtig, wo man anhand von Kommentaren herausfindet, was den Leuten gefällt oder nicht gefällt,
	etwas über Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung oder es könnte dieser Typ sein, so etwas wie ein Rezept.
	Ich habe dies sogar im Zusammenhang mit Patenten erlebt, als Leute recherchierten, welche Dinge beliebt sind und für die Patente angemeldet werden und ob wir dies tun sollten.
	Zusammenfassend lässt sich also sagen, welche Wörter davon am wichtigsten sind. Als Nächstes folgt eine gewisse Vorbereitung, bei der Sie die Liste mit den Wörtern, die Sie interessieren, auf eine kleinere reduzieren.
	Natürlich wäre es nicht JMP, wenn wir es nicht visualisieren und analysieren und auch modellieren könnten. Wir können sogar fortgeschrittene Modellierungen durchführen. Ich werde dafür JMP Pro verwenden, Version 15.1.
	und ich werde auf jeden Fall darauf hinweisen, was Sie in JMP tun können und wo ich tatsächlich ein bisschen Pro einbringe, um meine Frage weiter zu beantworten.
	Dokument, Korpus und Begriff. Das sind die Dokumente ...
	Diese Dinge, die Sie analysieren, sind im Grunde der einzelne Textkörper, jede Textzeile. Das sind also meine Rezepte für mein Beispiel.
	Es könnten verschiedene Kunden sein, die Ihnen Kommentare zu Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung gegeben haben. Das Corpus ist eigentlich der unstrukturierte Text, den Sie verarbeiten möchten, der Hauptteil des Textes, den Sie analysieren werden.
	Und dann sind die Begriffe die Wörter oder Wortkombinationen, die Ihnen bei der Beantwortung einer Frage helfen können. Lassen Sie uns also über die Geschichte sprechen. Wissen Sie, warum ich auf die Idee gekommen bin, Chili-Rezepte anzuschauen? Nun, das führt uns zurück zu
	vor fast 25 Jahren, als ich nach Texas zog und anfing, für eine große Firma zu arbeiten, und wie die meisten großen Firmen in Texas veranstalteten sie einen großen Texas-Chili-Kochwettbewerb.
	Und ich wurde gebeten, mitzumachen. Alle haben mitgemacht. Aber ich wurde sogar gebeten, mehr zu tun, ich wurde gebeten, als Juror mitzuwirken.
	Also hätte ich den Richter ablehnen sollen. Ich dachte, es wäre eine Ehre für den Neuen, aber ich glaube, ich war der Einzige, dem sie es geben konnten, ich habe herausgefunden, warum.
	Aber lasst uns zuerst über die Reaktion auf das Chili sprechen, das ich mitgebracht habe. Ich hatte also ein Chilirezept, das meine Familie immer verwendet hat und das von meiner Großmutter, Oma Lillian, stammt.
	Das ist kein Chili. Das ist nicht das, was die Texaner unter Chili verstehen.
	Die gute Nachricht war, dass ich nichts mit nach Hause nehmen musste, weil ich es gern esse. Sie dachten an etwas anderes als Chili. Ihr Chili enthielt keine Bohnen. Ihr Chili war nicht herzhaft. Es war sehr scharf, sehr suppig.
	Meines hatte Rindfleisch. Ihrs hatte hauptsächlich Schweinefleisch. Sie hatten alles drin. Und noch etwas hat mich in Schwierigkeiten gebracht. Nicht nur, dass ihnen das Chili meiner Großmutter nicht geschmeckt hat, ich habe die Beurteilung auch fast nicht überlebt.
	denn das wahre Ehrenzeichen eines echten Texaners ist es, die schärfste Schüssel Chili zuzubereiten. Man will seinen Nachbarn schlagen. Man will seinen Kollegen schlagen. Also haben sie hier alle möglichen unfassbar scharfen Chilis und Gewürze hineingeworfen.
	Und ich dachte nur, ich hätte fast ein Loch in meinem Magen, nur weil ich es probiert habe, und du trinkst all diese Milch und versuchst, die Hitze rauszulassen. Also
	es war eine Feuertaufe. Meine Empfehlung lautet also: Wenn Sie die Hitze nicht mögen, treten Sie nicht als Richter an. Keine gute Idee. Aber ich wollte einen Platz, das hat mich immer gestört.
	Wieso ist das Chili meiner Oma nicht gelungen? Gibt es wirklich unterschiedliche Chilisorten? Wo kommen sie her?
	Und es stellt sich heraus, dass Chili eine wirklich coole Geschichte hat. Man kann einige wirklich coole Geschichtsblogs und Artikel darüber sehen und es kam höchstwahrscheinlich aus
	Mittelamerika, hauptsächlich Mexiko. Und es gibt einige leichte Gerichte, aber in San Antonio wurde es zum ersten Mal im Staat verkauft, wir würden jetzt wissen, dass es Chili ist,
	auf dem alten San Antonio Platz dort beim Alamo. Und es wurde bei Viehtrieben verwendet und wurde immer beliebter und dann breitete es sich durch die Mitte des Landes und den gesamten Mittleren Westen aus.
	Und mir wurde gesagt, dass viele Lebensmittelinnovationen auf der Weltausstellung in St. Louis entwickelt wurden, die richtig durchgestartet sind, als sie gezeigt wurden, und das hier war eine davon. Chili hat es in die
	Die Weltausstellung in St. Louis wurde wirklich populär.
	Es gibt also verschiedene Varianten. Und die Idee war, ob ich ... Textexploration für Zutaten und Rezepte verwenden könnte. Einfach das ganze Rezept nehmen, hineinschütten und sehen, was passiert.
	Und womit möchte ich es vergleichen? Ich habe also nachgeschaut, welche traditionellen Regionen es gibt. Wir hatten mehrere, von Texas bis hinauf nach Michigan.
	In Texas gibt es verschiedene Sorten. Ich habe Texas Bowl Red probiert. Das ist Chili con Carne.
	Frito Pie ist etwas, das man bei einem Footballspiel bekommt, aber sehr beliebt, so dass Louisiana seine eigene Version hat. New Mexico hat seine eigene Version mit grünen Chilis und Hühnchen. Oklahoma, Kansas City, Springfield,
	Illinois, Cincinnati mit dem Skyline-Chili, hey, gib es über Spaghetti. Michigan. Coney Island, die Hot Dogs, weißt du, die Chilisauce, die sie dort drauftun, ist echtes Chili.
	Weißes Chili, Herkunft unbekannt. Vegetarisches Chili. Aber es gibt mittlerweile viele verschiedene Sorten.
	Also sagte ich mir: Wenn ich drei Rezepte aus jeder dieser Stilrichtungen nehme und sie mit dem Chili meiner Großmutter vergleiche, kann ich dann finden, was ich suche?
	Also, wir werden dies tun, und ich werde Ihnen zeigen, während ich die Schritte durchgehe. Ich werde Ihnen eine Zusammenfassung der Schritte zeigen und dann gehe ich gleich dahinter und zeige Ihnen, wie ich es in JMP mache.
	Der erste Schritt besteht darin, die Daten zusammenzufassen. Wir möchten die Wörter finden, die uns interessieren.
	Was passiert nun, wenn Sie
	jede dieser Textanalysen, diese Textdaten, wie meine Zutaten, in einen Text-Explorer, wird es durch eine Bibliothek laufen
	von regulären Ausdrücken und denken Sie an das Wort „regulär“, einfach an Dinge, die Teil der alltäglichen Sprache sind.
	Und sie sind nicht besonders hilfreich. Es ist nicht hilfreich, wenn ich „das“ und „und“ in meiner Liste habe. Also versucht es, Wörter herauszuziehen, die Sie nicht interessieren. Und ja, es kann angepasst werden.
	Und es ist bereits ein ziemlich starkes eingebaut, und das ist, was ich verwendet habe. Und dann Stemming. Stemming ist, wo Sie gehen und
	sagen Sie, wie Sie ähnliche Wörter behandeln möchten – also ist „dice“ „dice“, „dicing“, Sie haben Pluralformen, anders … anders …
	verschiedene Versionen des Stammworts. Möchten Sie alles einfach im Stammwort zählen oder möchten Sie es getrennt? Das ist also eine Überlegung.
	Und dann fassen wir zusammen. Lassen Sie mich diese Wörter nehmen. Sie sehen, ich habe hier eine kleine Liste mit Wörtern. Das hintere ist unbearbeitet und das vordere
	ist eigentlich eines, bei dem wir die Wortliste durchgegangen sind und sie irgendwie verkleinert haben. Sie suchen also nach Wörtern, die Sie nicht interessieren, und nennen sie Stoppwörter, was im Grunde bedeutet: Entfernen Sie diese. Fügen Sie sie wieder zu meiner Bibliothek der Dinge hinzu, die mich nicht interessieren.
	Sie können auch Sätze einfügen, die wirklich wichtig sind. Und wenn Sie diese haben, können wir einige davon visualisieren.
	Und wir werden sehen können, in meinem Fall interessierten mich die Zutaten sehr. Wir werden also sehen können, welche Zutaten am häufigsten vorkamen.
	Und hier sieht man oft Wortwolken. Und bei Wortwolken gilt: Je größer das Wort, desto häufiger kommt es vor.
	Und Sie können es in einer Wolke betrachten, einfach als... einfach als sporadisches Layout oder Sie können es in einer Reihenfolge betrachten, in der das erste, was dort oben steht, das größte Wort ist. Das ist wie das
	Diagramm, das vor Ihrer Folie steht. Und danach werden wir etwas damit machen. Und so können wir einige grundlegende Modelle erstellen.
	Und eine der einfachsten Möglichkeiten, dies zu tun, besteht darin, wenn wir wissen, welche Wörter auf unserer Liste uns wichtig sind,
	wir können es wieder zu unserer Datentabelle hinzufügen. Das nennt man das Speichern der Dokumenttermmatrix. In diesem Fall ist eine einfache Möglichkeit, dies zu tun, nur Binärdateien. Ich habe hier also eine separate Spalte, die Sie rechts sehen können, wo
	"Zwiebel" hat eine Eins, wenn es in dieser Zeile steht, Sie wissen schon, Rezept. Wenn es nicht steht, hat es eine Null, also können Sie hier in den Spalten Nullen und Einsen bekommen. Und Sie können sehen, was am wichtigsten ist.
	Und oft versucht man, etwas zu modellieren, wie: „Wenn ich nicht weiterkomme,
	vielleicht habe ich die Bewertungspunkte dadurch erhalten und kann sagen, nun, hier ist eine numerische Bewertung, die mit jedem Rezept verknüpft ist. Ich möchte sehen, welche Zutaten
	sind häufig und führen zu einer hohen Punktzahl. Das könnte etwas sein, was ich mache, also versuche ich, es etwas vorausschauender zu machen.
	Aber in diesem Fall werde ich mir die Gruppierung ansehen. Ich bin wirklich daran interessiert, Rezepte zu gruppieren und zu sehen, wo das Chili meiner Großmutter hinkommt. Ich werde Ihnen also zeigen, wie wir das machen. Aber gehen wir zuerst zu JMP und zeigen Ihnen, wie wir diese Schritte in JMP durchführen.
	Hier sind also meine Rohdaten.
	In jedem Dokument hier ist jede Zeile ... ich habe meinen unstrukturierten Text und in meinen Fällen sind es nur die Rohzutaten.
	Und wenn ich auf eine dieser Zellen hier klicke, sehen Sie, dass es sich buchstäblich um die kopierten Zutaten handelt. Da ist also die eine ... die erste für Cajun-Chili aus Louisiana.
	Es enthält Wörter, die mir wichtig sind, wie „Tomate“, „Chilipulver“ und „Honig“. Es enthält Wörter, die mir egal sind, wie „Dose“.
	Es sind wahrscheinlich die Maßangaben für Zutaten, die mir nicht so wichtig sind, wie „ein“, „zwei Pfund“, „Teelöffel“. Wie werden wir also damit umgehen? Was werden wir also tun?
	ist, dass wir zu „Analysieren“ und dann zum „Text-Explorer“ gehen und diese Bestandteile einfach in die Textspalte einfügen.
	Ich werde nach der Wortstammbildung fragen, also wie man alle Begriffe wortstammbildend macht. Das finde ich sehr hilfreich. Und dann werde ich den integrierten regulären Ausdruck verwenden.
	Ich sage „okay“, und hier ist nun meine erste Liste.
	Was ich jetzt also tun kann, ist, dass ich die Dinge auswählen kann, die mich nicht interessieren. Zahlen interessieren mich nicht. Vielleicht kann ich also hier hineingehen und sie markieren, mit der rechten Maustaste klicken und „Stoppwort hinzufügen“ sagen, und dann wird es der Liste der Dinge hinzugefügt, die mich nicht interessieren.
	Was ist mit „Chilipulver“? Das klingt nach etwas, das für sich allein stehen muss. Also klicke ich mit der rechten Maustaste auf diese Phrase. Und ich sage „Phrase hinzufügen“ und sie wird hinzugefügt.
	Machen Sie also weiter und machen Sie das so lange, bis Sie eine optimierte, verkleinerte Liste erhalten.
	Ich werde einfach meine
	Meine fertige Liste. Und hier sind alle Wörter, die aus dem regulären Ausdruck stammen und gefunden wurden, und auch
	Dinge, die ich hinzugefügt habe
	und Stoppwörter. Und hier ist nun meine fertige Liste mit Begriffen und Phrasen. Und ich habe diese Phrasen hinzugefügt, die mir wichtig sind. Am häufigsten kam also „Zwiebel“ heraus, dann „Salz“, dann „Kreuzkümmel“ und dann „Chilipulver“.
	Wie Sie sich vorstellen können, wäre dies wirklich gut zu visualisieren, und wir haben eine Wortwolke. Hier ist also die Wortwolke für alles in diesem. Und wieder kann ich das unter meinen roten Dreieckoptionen hier in eine Reihenfolge ändern, um klarer zu machen, was herauskommt.
	Wenn ich es zentriert halte, macht das Spaß. Sie können Ihren Daten Filter hinzufügen und manchmal können Sie Ihre Antwort visuell finden, ohne etwas anderes tun zu müssen. In diesem Fall gehe ich zu meinem
	rotes Dreieck. Ich werde einen lokalen Datenfilter bekommen. Ich werde mir einfach den Typ ansehen und sagen, nun, schauen wir uns an
	wie Oma Lillians Chili aussieht, Sie wissen schon, „Tomaten“ und „Kidneybohnen“ und „Rindfleisch“, so was in der Art. Und wie wäre das im Vergleich zum Cajun-Chili?
	Nun, sie teilten sich Chilipulver und Rindfleisch, aber, wissen Sie, da waren vielleicht ein paar andere Sachen drauf. Wissen Sie, wie das im Vergleich zum Chili Verde ist,
	wissen Sie, das ist eher grünes Chili, wissen Sie. Und sie haben rohe Chilis drin und Jalapenos, Hühnerbrühe, all diese Sachen, Hühnerbrühe.
	Das ist wirklich interessant, aber wahrscheinlich nicht genug, um herauszufinden, was los ist. Also bin ich hingegangen
	(und dies ist ein weiteres ... Sie haben alle Optionen hier unter Ihrem roten Dreieck) Ich habe sichergestellt (und das muss ich hier wahrscheinlich sicherstellen), dass ich meinen lokalen Datenfilter ausschalte, dass alles ausgewählt ist und dass ich alle meine Begriffe ansehe.
	Ich habe hier 299. Ich klicke mit der rechten Maustaste und sage „Dokument-Termmatrix speichern“.
	Und als ich das gemacht habe, wurde ich gefragt, wie ich es speichern möchte, mit, mit, mit, mit Gewichten, mit welcher Gewichtung. Es ist im Grunde binär, es gibt Häufigkeiten, die ich verwenden kann, wie viele Terme, wissen Sie, die Mindesttermhäufigkeit, um tatsächlich einen Platz in Ihrer Datentabelle zu bekommen. Und das habe ich bereits getan.
	Wenn ich also rübergleite und schaue ...
	Eigentlich
	Ich mache das jetzt und zeige Ihnen, wie es aussieht. Ich sage einfach „Dokument-Termmatrix speichern“ und „Okay“.
	Und jetzt, wie ich Ihnen auf der Folie gezeigt habe, bekomme ich alle Begriffe, die mich interessieren. Und da ist der erste für „Zwiebel“. Hier ist der für „Chilipulver“, und wie er sich auf ihre jeweiligen
	Rezept, Sie wissen schon, Reihen.
	Damit ich weiß, wo es eines gibt, weiß ich, dass dieses Cajun-Chili Chilipulver enthielt.
	Wenn Null ist,
	das hier sieht aus wie Chili aus Oklahoma oder, nein, tut mir leid, das Chili aus New Mexico enthielt kein Chilipulver, so funktioniert das eben. Und das kann beim Modellieren verwendet werden. Sie können also in JMP zu „Analysieren des Anpassungsmodells“ gehen und ... und das tatsächlich auf irgendeine Art von Modell anwenden.
	Aber was ich tun werde, ist, da ich nicht wirklich versuche vorherzusagen, welche Zutaten mir eine höhere Punktzahl geben werden. Ich habe keine, wissen Sie,
	Sie wissen, dass hier Ausgabedaten vorhanden sind. Ich möchte sie wirklich zusammenfassen und ich habe gehört, dass ich das in JMP Pro tatsächlich tun kann. Ich gehe also gleich hier zurück zu meinen Folien.
	Und ich werde über die Analyse der Daten sprechen. Um weitere Analysen durchzuführen
	In JMP Pro sind einige wirklich gute Gruppierungstechniken möglich. Dabei handelt es sich um multivariate Methoden, die auf die Handhabung von Textanalysen und die Arbeit mit diesen Dokumenttermmatrizen im Zusammenhang mit Text spezialisiert sind.
	Und es verwendet etwas, das latente Klassenanalyse genannt wird. Das ist einer der Begriffe. Und das ist ähnlich wie die Hauptkomponentenanalyse, wenn Sie diese Technik gewohnt sind. Aber im Grunde wird es
	fragen Sie uns, wie viele Gruppierungen oder Cluster von Daten wir betrachten wollen. Es wird sich diesen mehrdimensionalen Raum ansehen
	zwischen allem, was in diesen Spalten steht, und Ihrer Dokumenttermmatrix für die wichtigen Begriffe in Ihrem Modell hier, die wichtigen Begriffe, die wir für das Wort
	Wortliste, richtig? Und es wird sie gruppieren. Und in meinem Fall konnte ich es auf drei Gruppen reduzieren.
	Es gibt also einen Cluster 1, der viele Chili-Rezepte mit Hackfleisch, Tomatensoße, Chilipulver und Bohnen zu enthalten schien.
	Es gibt einen Cluster zwei, der viel mit Hühnchen und grünen Chilis zu tun hatte, also hier mit rohen Chilis.
	Und dann ist da noch Cluster drei, in dem es wieder viele Chilis gab, aber es waren eher rote Chilis und sie basierten irgendwie auf Schweinefleisch, was sehr sinnvoll war.
	Okay, als ich diese Cluster erstellt habe, konnte ich eine Clusterwahrscheinlichkeit pro Zeile verwenden, das hat mir sozusagen gezeigt, wie stark diese einzelnen
	Rezepte, meine Zeilen in meinem Dokument, richtig, diese diese ursprünglichen... mein Kontrollrezept, wo fielen sie hin und wie stark gehörten sie dazu. Warum habe ich sie welchem ​​Cluster zugeordnet? Und als ich das tat,
	22 war der Cluster meiner Großmutter ... war die Kontrolle meiner Großmutter. Und ich fand heraus, dass sie sich zusammen mit einigen anderen Rezepten, darunter auch denen aus Kansas City, Missouri, in Cluster 1 einordnete.
	Es gibt eins auf Nummer 24, das sehr nah dran war. Die texanischen Rezepte für Cluster drei enthielten scharfe Chilis, Gewürze … viele Gewürze und oft Schweinefleisch und keine Bohnen, richtig? Bohnen kamen in Cluster eins vor, aber nicht in Cluster drei und dann …
	Der Cluster zwei
	war mehr für, wissen Sie, es ist mehr für grüne Chili,
	eher für diese Dinge, die man in New Mexico sieht, Sie wissen schon, Chili auf Hühnerbasis, Sachen mit grünem Chili.
	Also gut, ich konnte die Übereinstimmung herstellen und fand ein Rezept. Und eines der drei repräsentativen aus Missouri
	das hieß tatsächlich Kansas City Chili und entsprach fast genau dem Chili von Oma Lillian.
	Als ich meine Mutter danach fragte, sagte ich: „Wie konnte das passieren? Ich dachte nicht, dass es aus Missouri kommt.“ Und sie sagte: „Das ergibt alles Sinn.“ Sie sagte: „Oma Lillian,
	Sie wuchs auf einer Farm in St. Joseph, Missouri, auf. Sie war das einzige Mädchen und hatte etwa 11-12 Brüder. Sie hat also viel gekocht.“
	Sie war übrigens die einzige, die eine Hochschulausbildung hatte, und war daher für ihre Zeit ziemlich fortschrittlich und eine meiner liebsten Verwandten, aber ihr Rezept war sehr bezeichnend dafür. Also zeigen wir Ihnen, wie das live aussieht.
	Wenn ich also zu ... gehe,
	an dieser Stelle,
	Ich gehe zurück zu den Daten, die ich erstellt habe, und unter diesem Hotspot werde ich nach diesen zusätzlichen Modellen fragen, die JMP Pro bereitstellen kann. Es gibt eine latente Klassenanalyse, die Dokumente mit dieser Methode gruppiert.
	basierend auf der binären Methode zur Dokumentierung der Begriffsmatrix. Es wird also ein Dokument verwendet ... es wird diese Dokument-Begriffsmatrix verwendet, ja, Sie müssen es also nicht einmal speichern, es wird automatisch generiert.
	Es gibt auch eine latente semantische Analyse, die etwas mehr Mathematik erfordert, eine etwas fortgeschrittenere Methode, aber beide machen im Grunde dasselbe, und diese latente Klassenanalyse hat mir besonders gut gefallen. Also habe ich diese ausgewählt.
	Und ich habe um drei Cluster gebeten. Sie können damit experimentieren und sehen, ob es einen Unterschied macht. Und ich habe es mit mehr Clustern versucht und bin dann wieder auf drei heruntergefallen.
	Und innerhalb seiner
	Optionen können Sie die Clusterwahrscheinlichkeiten zeilenweise anzeigen.
	Und von allen Ergebnissen war dies diejenige, die am meisten Sinn machte. Also, zurück zu meiner Folie: Dies half mir dabei, herauszufinden, wo das Chili meiner Großmutter hinfiel,
	Das war 22,
	Reihe 22. Und dann, womit es sich sonst noch gut kombinieren ließ. Und so konnte ich diese Analyse durchführen.
	So einfach ist das.
	Also,
	Das war ein wirklich schneller Überblick über die Möglichkeiten der JMP-Textexploration in JMP und wie ich JMP Pro verwenden konnte und
	Finde diese Cluster und platziere das Chili meiner Oma und finde ein passendes Rezept. Wenn du also Appetit auf mehr hast, habe ich einen Link zum Blog
	in der Präsentation, die Sie... Sie können darauf klicken oder Sie können direkt zur Community gehen und einfach "Grandma's Chili" eingeben und Sie können diesen Blog finden. Und ich werde Ihnen auch dazu geben, wir werden Ihnen auch geben
	das Rezept. So können auch Sie Oma Lillians Chili zubereiten.
	Daher freuen wir uns, Ihnen dies heute zeigen zu können.
	Bitte hinterlassen Sie alle Fragen im Q&A, die wir beantworten können. Und versuchen Sie dies, versuchen Sie etwas
	die Sie bei der Arbeit, zu Hause oder überall sonst um sich haben, wo es unstrukturierte Textdaten gibt, die Sie untersuchen und befragen möchten, und Sie werden feststellen, dass dies eine fantastische Methode ist, sehr wirkungsvoll und Ihnen wirklich dabei hilft, diese dritte Datendimension anzugreifen.