JMP facilite l'analyse de texte libre et facilite l'utilisation du code open source grâce à son intégration avec Python. Facile, comme je l'aime.
Comme j'aime aussi la cuisine mexicaine et l'émission YouTube De mi Rancho a Tu Cocina , j'ai décidé de combiner mon amour pour JMP et la cuisine mexicaine dans ce blog. Pour ceux qui ne connaissent pas Doña Angela et son programme « De Mi Rancho a Tu Cocina », la regarder cuisiner ses plats savoureux est relaxant et réconfortant, comme si vous aviez voyagé dans le temps jusqu'à la maison de votre grand-mère.
Je vais essayer de montrer, de manière simple, comment vous pouvez utiliser les capacités analytiques de JMP avec l'intégration Python pour analyser des données en texte libre. Cet exemple concerne l'utilisation de la version de Python installée avec JMP 18 pour extraire (ou extraire) le texte des vidéos YouTube et l'utilisation de l'explorateur de texte dans JMP pour analyser les données. Bien entendu, dans le cadre de la résolution de problèmes liés aux données, un processus similaire pourrait être utilisé pour une étude de consommation dans le cadre d’une étude marketing ou d’une étude concurrentielle.
Le plus simple : JMP est déjà livré avec une version de Python installée, et d'un simple clic sur un bouton, vous pouvez ouvrir une fenêtre pour saisir le code Python :
En tant que personne qui n'aime pas écrire du code, j'imaginais que ce serait quelque peu complexe. Cependant, j'ai trouvé plusieurs sites avec du code Python pour extraire le texte des vidéos sur YouTube, et je n'ai eu qu'à apporter des modifications minimes. Avec le code ci-dessous que j'ai « emprunté », il me suffisait de changer l'identifiant de la vidéo et la langue.
Le script Python s'exécute comme un script JMP, en cliquant sur le bouton vert de la barre d'outils. Cela amène Python à rechercher la transcription textuelle des vidéos en espagnol. Dans JMP, les résultats peuvent être consultés dans le journal des commandes, sous View > History .
Bien qu'il existe d'autres moyens plus élégants (et efficaces) de sauvegarder les résultats, le texte peut également être copié depuis la fenêtre d'enregistrement et collé dans un fichier texte, par exemple. Une fois que j'ai enregistré le texte extrait de plusieurs vidéos dans des fichiers texte, j'ai utilisé l'option JMP qui vous permet d'importer plusieurs fichiers à la fois dans Fichier > Importer plusieurs fichiers pour les importer dans JMP. Après quelques manipulations, j'ai disposé les données de manière à ce que l'épisode soit indiqué dans la première colonne et le texte correspondant dans la deuxième colonne.
Maintenant, pour la partie amusante, j'ai spécifié les options dans Analyse > Explorateur de texte, y compris la langue d'affichage. Il y a plusieurs années, j'ai suivi un cours utilisant Python pour l'analyse de texte et je suis vraiment étonné de voir à quel point il est facile d'effectuer des tâches aussi fastidieuses si simplement dans JMP.
En quelques clics, il est possible de convertir des mots de vidéos sur YouTube en visualisations convaincantes, qui nous aident à extraire le sens des mots utilisés. Bien entendu, il existe d'autres options d'analyse dans le triangle rouge, telles que l'analyse des classes latentes, l'analyse discriminante et bien plus encore.
Avec ces résultats basiques, je peux voir les mots les plus utilisés dans les vidéos. Les mots du nuage de mots sont dimensionnés en fonction du nombre. Il semblerait que le piment et l'oignon soient quelques-uns des ingrédients secrets de Doña Angela. Dans la liste des phrases, je peux aussi voir l’autre ingrédient secret ; Les mots doux de Doña Angela, qui font que beaucoup d'entre nous reviennent encore et encore sur sa chaîne YouTube.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la préparation et l'analyse des données textuelles, nous vous invitons à regarder cette vidéo détaillée qui comprend un exemple que vous pouvez suivre.
