レベル: 中級
職務: アナリスト / 科学者 / エンジニア
SAS、JMP グローバル テクニカル イネーブルメント エンジニア、Laura Higgins
世の中には構造化されていないテキストがあふれていますが、そのほとんどは未調査のままです。さらに複雑なことに、最近までテキストから意味や価値を抽出するには特別なツールが必要でした。JMP Pro のテキスト エクスプローラーには、テキスト データに洞察をもたらし、厳選された用語リストを使用するための強力なオプションが多数用意されています。ワード クラウドを超えて、テキスト エクスプローラーのモデリング ツールを詳しく見てみましょう。
用語リストがキュレーションされたら、何をすべきかについて、いくつかの異なるオプションを示します。キュレーションされたテキストをモデル要素に変換するときに、潜在クラス分析 (LCA) と潜在意味分析 (LCA) のさまざまなアプリケーションを示します。また、トピック スコアの意味について説明し、トピックの数を選択するためのガイダンスを提供し、モデリングの一部としてトピックを使用する方法を示します。
テキストをキュレートしたら、ワード クラウドだけで終わらせず、テキスト データに隠された意味を明らかにする他の手法を試してください。
•データには根本的なテーマがありますか? どのドキュメント (行) が集まっているかを見つけます。
•一緒に見つかった用語を含む文書全体では、どのような概念的なトピックやテーマが出現しますか?
•テキスト分析から安定した変数を作成し、モデリングに使用します。トピックが結果変数にプラスまたはマイナスの影響を与えるかどうかを把握します。
•マーケットバスケット/関連分析の出力を作成します。 
