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Kurs

Text Mining mit Bag-of-Words in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 05/2024

Lerne die Bag-of-Words-Technik für Text Mining mit R.

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Kursbeschreibung

Schätzungen zufolge sind über 70 % potenziell nutzbarer Geschäftsinformationen unstrukturiert – oft in Form von Textdaten. Text Mining bietet eine Sammlung von Techniken, mit denen wir aus unstrukturierten Daten umsetzbare Erkenntnisse gewinnen können. In diesem Kurs lernst du die Grundlagen des Text Mining mit der Bag-of-Words-Methode kennen. Die ersten drei Kapitel führen dich in zentrale Themen zur Analyse und Visualisierung von Textdaten ein. Im letzten Kapitel wendest du alles Gelernte in einer Fallstudie aus der Praxis an und gewinnst Erkenntnisse aus Mitarbeiterbewertungen von zwei großen Tech-Unternehmen.

Voraussetzungen

1

Jumping into Text Mining with Bag-of-Words

2

Word Clouds and More Interesting Visuals

This chapter will teach you how to visualize text data in a way that's both informative and engaging.

Common text mining visuals

Test your understanding of text mining

Frequent terms with tm

Frequent terms with qdap

Intro to word clouds

A simple word cloud

Stop words and word clouds

Plot the better word cloud

Improve word cloud colors

Use prebuilt color palettes

Other word clouds and word networks

Find common words

Visualize common words

Visualize dissimilar words

Polarized tag cloud

Visualize word networks

Teaser: simple word clustering

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3

Adding to Your TM Skills

In this chapter, you'll learn more basic text mining techniques based on the bag of words method.

Simple word clustering

Test your understanding of text mining

Distance matrix and dendrogram

Make a dendrogram friendly TDM

Put it all together: a text-based dendrogram

Dendrogram aesthetics

Using word association

Getting past single words

N-gram tokenization

Changing n-grams

How do bigrams affect word clouds?

Different frequency criteria

Changing frequency weights

Capturing metadata in tm

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4

Battle of the Tech Giants for Talent

This chapter ties everything together with a case study in text mining for HR analytics.

Amazon vs. Google

Organizing a text mining project

Step 1: Problem definition

Step 2: Identifying the text sources

Step 3: Text organization

Text organization

Working with Google reviews

Steps 4 & 5: Feature extraction & analysis

Feature extraction & analysis: amzn_pros

Feature extraction & analysis: amzn_cons

amzn_cons dendrogram

Word association

Quick review of Google reviews

Cage match! Amazon vs. Google pro reviews

Cage match, part 2! Negative reviews

Step 6: Reach a conclusion

Draw conclusions, insights, or recommendations

Draw another conclusion, insight, or recommendation

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