JMP はフリー テキスト分析を容易にし、Python との統合によりオープン ソース コードを簡単に使用できるようにします。簡単、私の好きな方法で。
私はメキシコ料理と YouTube 番組De mi Rancho a Tu Cocinaも好きなので、このブログでは JMP とメキシコ料理への愛を結びつけることにしました。ドニャ・アンジェラと彼女のプログラム「デ・ミ・ランチョ・ア・トゥ・コシーナ」を知らない人にとっても、彼女がおいしい料理を作るのを見ていると、まるで祖母の家にタイムスリップしたかのように、リラックスして癒されます。
JMP の分析機能と Python 統合を組み合わせてフリー テキスト データを分析する方法を簡単に説明します。この例では、JMP 18 にインストールされている Python のバージョンを使用して YouTube ビデオからテキストをスクレイピング (または抽出) し、JMP のテキスト エクスプローラーを使用してデータを分析します。もちろん、データを使用して問題を解決するという文脈では、同様のプロセスをマーケティング調査や競合調査の一環として消費者調査に使用することもできます。
まず最も簡単なこと: JMP にはすでに Python のバージョンがインストールされており、ボタンを 1 回クリックするだけでウィンドウを開いて Python コードを入力できます。
コードを書くのが好きではない私としては、これは多少複雑になるだろうと想像していました。ただし、YouTube のビデオからテキストをスクレイピングするための Python コードを含むサイトをいくつか見つけたので、最小限の変更を加えるだけで済みました。 「お借りした」以下のコードでは、ビデオIDと言語を変更するだけで済みました。
Python スクリプトは、ツールバーの緑色のボタンをクリックすることで、JMP スクリプトと同じように実行されます。これにより、Python はスペイン語ビデオのテキスト転写を検索します。 JMP では、結果は[表示] > [履歴]のコマンド ログに表示されます。
結果を保存するためのより洗練された (そして効率的な) 方法は他にもありますが、たとえば、テキストを [レコード] ウィンドウからコピーしてテキスト ファイルに貼り付けることもできます。複数のビデオから抽出したテキストをテキスト ファイルに保存したら、 [ファイル] > [複数ファイルのインポート]で複数のファイルを一度にインポートできる JMP オプションを使用して、それらを JMP にインポートしました。少しいじった後、エピソードが 1 列目に示され、対応するテキストが 2 列目に表示されるようにデータを配置しました。
ここで、面白い部分として、[分析] > [テキスト エクスプローラー] で、表示言語を含むオプションを指定しました。数年前、私はテキスト分析に Python を使用するコースを受講しましたが、このような面倒なタスクを JMP で簡単に実行できることに本当に驚きました。
数回クリックするだけで、YouTube 上のビデオの単語を説得力のある視覚化に変換することができ、使用されている単語から意味を抽出するのに役立ちます。もちろん、赤い三角形には、潜在クラス分析、判別分析など、他の分析オプションもあります。
これらの基本的な結果により、ビデオ内で最も使用されている単語がわかります。ワード クラウド内の単語は、カウントに従ってサイズが調整されます。唐辛子と玉ねぎがドニャ・アンジェラの隠し味だそうです。フレーズのリストには、もう 1 つの隠し要素も見えます。ドニャ・アンジェラの優しい言葉は、私たちの多くを彼女の YouTube チャンネルに何度も訪問させます。
テキスト データの準備と分析についてさらに詳しく知りたい場合は、参考になる例を含むこの詳細なビデオをご覧ください。
