Das mit JMP 18 erstellte Video wurde im Mai 2025 veröffentlicht.
Sind Sie ein Fachexperte, der über Informationen verfügt, die in unstrukturierten Texten verborgen sind, wie z. B. in Freitextfeldern von Umfragen, Störungsmeldungen, Produktrezensionen oder Garantieunterlagen? Möchten Sie den Wert und die Relevanz der in den Texten gefundenen Muster ermitteln und verstehen? Wollen Sie sicherstellen, dass Sie die Textinformationen korrekt interpretieren, um neue Erkenntnisse für die Lösung eines Problems zu gewinnen oder ein neues Produkt zur Verbesserung des aktuellen Produkts zu entwickeln?
In dieser Sitzung verwenden wir die folgenden Schritte, um textuelle Informationen zu untersuchen und statistisch signifikante zugrunde liegende Themen in den Berichten der Lebensmittelkontrolleure über Restaurants zu identifizieren:
- Identifizieren Sie Beispiele für die im Text Mining verwendete Fachterminologie und das Vokabular und sehen Sie sich Beispiele dafür an.
- Untersuchen Sie beispielhafte grafische Berichte, die die Ergebnisse des Text Minings aufzeigen.
- Texte iterativ aufbereiten, um sie für die Textanalyse vorzubereiten.
- Speichern Sie Regeln, die Sie als nützlich erachten, damit Sie sie auf neue Datensätze anwenden können.
- Ergebnisse auswerten und wichtige Texte in einer Datentabelle oder Dokument-Term-Matrix speichern.
- Ermitteln Sie mithilfe der Latent Semantic Analysis (LSA) und Latent Class Analysis (LCA) von JMP Pro zugrunde liegende Cluster/Themen/Themen in Texten.
- Speichern Sie die LSA- und LCA-Korrelationen zurück in die Datentabelle, um sie in der Analyse oder im Modell zu verwenden.
Sie können auch auf die aktuellen Daten der Lebensmittelinspektionen in Minneapolis zugreifen.
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