JMP 促进了自由文本分析，并通过与 Python 的集成使开源代码的使用变得容易。很简单，就是我喜欢的方式。
由于我也喜欢墨西哥美食和 YouTube 节目De mi Rancho a Tu Cocina ，因此我决定在这个博客中结合我对 JMP 的热爱和墨西哥美食。对于不了解 Doña Angela 和她的节目“De Mi Rancho a Tu Cocina”的人来说，看着她烹饪美味佳肴是一种放松和安慰，就好像您回到了祖母家一样。
我将尝试以简单的方式展示如何使用 JMP 的分析功能与 Python 集成来分析自由文本数据。此示例介绍使用 JMP 18 附带安装的 Python 版本从 YouTube 视频中抓取（或提取）文本，并使用 JMP 中的文本浏览器分析数据。当然，在解决数据问题的背景下，类似的过程可以用于消费者研究，作为营销研究或竞争研究的一部分。
首先是最简单的事情：JMP 已经安装了一个 Python 版本，只需单击一个按钮，您就可以打开一个窗口来输入 Python 代码：
作为一个不喜欢编写代码的人，我认为这会有点复杂。不过，我发现几个网站都有 Python 代码，可以从 YouTube 上的视频中抓取文本，而我只需要进行最小的更改。使用下面所示的我“借用”的代码，我只需更改视频 ID 和语言即可。
Python 脚本的运行方式与 JMP 脚本一样，只需单击工具栏上的绿色按钮即可。这会导致 Python 搜索西班牙语视频的文本转录。在 JMP 中，可以在查看 > 历史记录下的命令日志中查看结果。
尽管还有其他更优雅（且高效）的方法来保存结果，但也可以从“记录”窗口复制文本并将其粘贴到文本文件中。将多个视频中提取的文本保存到文本文件后，我使用了 JMP 选项，该选项允许您在“文件”>“导入多个文件”中一次导入多个文件，将它们导入到 JMP 中。经过一番摆弄后，我整理了数据，使剧集显示在第一列中，相应的文本显示在第二列中。
现在，为了有趣的部分，我在“分析”>“文本资源管理器”中指定了选项，包括显示语言。几年前，我学习了一门使用 Python 进行文本分析的课程，令我惊讶的是，在 JMP 中如此简单地执行如此繁琐的任务是多么容易。
只需点击几下，就可以将 YouTube 视频中的单词转换为引人注目的可视化效果，这有助于我们从所使用的单词中提取含义。当然，红色小三角中还有其他分析选项，例如潜在类分析、判别分析等等。
通过这些基本结果，我可以看到视频中最常用的单词。词云中的单词根据计数调整大小。看来辣椒和洋葱是安吉拉夫人的秘密食材。在短语列表中，我还可以看到另一个秘密成分； Doña Angela 的甜言蜜语让我们中的许多人一次又一次回到她的 YouTube 频道。
如果您想了解有关文本数据的准备和分析的更多信息，我们邀请您观看这个详细的视频，其中包含您可以遵循的示例。
