Livello: Intermedio
Funzione lavorativa: analista/scienziato/ingegnere
Laura Higgins, JMP Global Technical Enablement Engineer, SAS
Il mondo è pieno di testo non strutturato, e la maggior parte di esso rimane inesplorato. Per complicare ulteriormente la situazione, estrarre significato e valore dal testo richiedeva strumenti speciali fino a poco tempo fa. Text Explorer in JMP Pro ha molte potenti opzioni per ottenere informazioni sui dati di testo e utilizzare l'elenco di termini curati. Voliamo oltre il word cloud ed esploriamo gli strumenti di modellazione di Text Explorer.
Mostrerò alcune opzioni diverse su cosa fare una volta che l'elenco dei termini è stato curato. Quando si trasforma il testo curato in fattori modello, mostrerò diverse applicazioni di analisi di classe latente (LCA) e analisi semantica latente (LCA). Discuterò anche il significato dei punteggi degli argomenti, fornirò indicazioni per la scelta del numero di argomenti e mostrerò come utilizzare gli argomenti come parte della modellazione.
Una volta selezionato il testo, non fermarti alla nuvola di parole: prova una di queste altre tecniche per scoprire il significato nascosto nei dati di testo.
•Ci sono temi sottostanti nei dati? Trova quali documenti (righe) sono raggruppati insieme.
•Quali argomenti e temi concettuali ricorrono nei documenti in cui i termini si trovano insieme?
•Crea variabili stabili dall'analisi del testo da usare nella modellazione. Comprendi se gli argomenti contribuiscono in modo positivo o negativo a una variabile di risultato.
•Creare un output per l'analisi del paniere di acquisto/associazione. 
