Text data presents special challenges to the data analyst. A new training course helps to guide text exploration and analysis.Text data presents special challenges to the data analyst. A new training course helps to guide text exploration and analysis.Text data presents special challenges to the data analyst. A new training course helps to guide text exploration and analysis.텍스트 데이터는 데이터 분석가에게 특별한 과제를 제시합니다. 새로운 교육 과정은 텍스트 탐색 및 분석을 안내하는 데 도움이됩니다.
텍스트는 일반적인 데이터 형식이지만 데이터 분석가에게는 이상한 과제입니다.
첫째, 텍스트는 여러 파일 형식으로 사용할 수 있으며 텍스트 파일의 문자는 여러 인코딩 중 하나를 사용할 수 있습니다. 개별 파일은 처리 및 분석을 위해 단일 JMP 데이터 테이블로 가져와야합니다.
둘째, 텍스트는 비정형 데이터 . 측정 (연속 변수), 개수 또는 범주와 같은 방식으로 나타나지는 않습니다. 텍스트 데이터의 단일 값을 a 문서 . 이 값은 단일 문장, 몇 단락 또는 전체 책일 수 있습니다. 값은 텍스트 또는 이메일 메시지, 블로그 게시물, 식당 리뷰 또는 필드 보증 보고서 일 수 있습니다. 문서의 샘플을 a 신체 . JMP는 문자 데이터 유형과 구조화되지 않은 텍스트 모델링 유형이있는 단일 데이터 열에 전체 코퍼스를 저장합니다. 각 문서는 데이터 열에서 한 행을 차지합니다.
셋째, 텍스트가 이기종입니다! 하나의 문서에는 사람, 장소, 제품, 실패 또는 기능의 이름과 같은 많은 종류의 정보가 포함될 수 있습니다. 전화 번호; 날짜와 시간; 나이; 성별; 통화; 사회 보장 번호, 제품 번호 등이 포함됩니다. 정보 내용이 한 문서에서 다른 문서로 일관되지 않을 수 있습니다. 많은 내용이 유익하거나 유용하지 않을 수도 있습니다. 정보는 어떻게 발견 되는가? 정보인지 여부는 어떻게 결정됩니까?
넷째, 텍스트가 지저분 해! 비교하여 구조화 된 데이터는 쉽게 다시 코딩, 변환 또는 비닝 될 수 있습니다. 문서를 어떻게 다시 코딩합니까? 두문자어, 약어, 동의어, 일관성없는 구두점 및 대문자 및 맞춤법 오류는 어떻게 처리됩니까?
우리는 발전했다. JMP Pro 14의 텍스트 탐색기로 텍스트 데이터를 탐색하고 분석하는 새로운 교육 . (코스의 전반부에는 JMP 14 만 필요합니다.)
텍스트 데이터를 분석 할 때 많은 작업이 큐레이터 ~의 목록 자귀 . 교육에서 대부분의 시간은 원시 자료로 시작하여 큐레이팅 된 용어 목록으로 끝나는 워크 플로에 초점을 맞 춥니 다. 이 목록은 후속 분석의 핵심이되므로 목록의 품질이 중요합니다. 목록이 끝나면 원본 테이블이나 새로운 구조화 된 변수 형식으로 새 데이터 테이블로 내보낼 수 있습니다. 이러한 새로운 변수는 다른 JMP 플랫폼과 함께 또는 다른 구조화 된 변수와 함께 자체적으로 탐색 될 수 있습니다.
JMP Pro의 텍스트 탐색기는 용어 목록에서 더 많은 정보를 추출 할 수있는 세 가지 강력한 다 변수 메소드를 제공합니다. 잠복 클래스 분석 공통된 용어 패턴을 공유하는 문서의 클러스터를 발견합니다. 잠정적 시맨틱 분석 코퍼스에서 암시 적 주제를 발견합니다. 판별 분석 다른 변수가 제공 한 범주에 문서를 채점합니다.
분석 대기중인 텍스트 데이터가 있습니까? 베스트 프랙티스가있는 텍스트 탐색기 사용에 도움이 필요하십니까? 그만큼 새로운 과정 다음 회의에서 예비 회의 훈련으로 초연합니다. JMP 디스커버리 서밋 2018 년 10 월 22-23 일, 노스 캐롤라이나 주 캐리 (Cary)에 본사가 있습니다. 거기서 보자!
