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Kurs

Text Mining mit Bag-of-Words in R

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 05/2024

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

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RMachine Learning

4 Std.

15 Videos

69 Übungen

5,700 XP

44,279

Leistungsnachweis

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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

Direkt einsteigen: Text Mining mit Bag-of-Words

In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen der Bag-of-Words-Methode zur Analyse von Textdaten.

Was ist Text Mining?

Text Mining verstehen

Kleiner Vorgeschmack auf Text Mining

Los geht’s

Etwas Text laden

Mach aus dem Vektor ein VCorpus-Objekt (1)

Den Vektor in ein VCorpus-Objekt umwandeln (2)

Erstelle ein VCorpus aus einem Data Frame

Text bereinigen und vorverarbeiten

Häufige Cleaning-Funktionen aus tm

Bereinigen mit qdap

Alles über Stoppwörter

Einführung in Wortstamm-Reduktion und Stem-Completion

Word Stemming und Stem Completion an einem Satz

Vorverarbeitungsschritte auf einen Korpus anwenden

Die TDM & DTM

TDM und DTM verstehen

Erstelle eine Dokument-Term-Matrix

Erstelle eine Term-Dokument-Matrix

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2

Word Clouds und weitere spannende Visualisierungen

Dieses Kapitel zeigt dir, wie du Textdaten informativ und ansprechend visualisierst.

Gängige Visualisierungen im Text Mining

Teste dein Verständnis von Text Mining

Häufige Begriffe mit tm

Häufige Terme mit qdap

Einführung in Wortwolken

Eine einfache Wordcloud

Stoppwörter und Wordclouds

Erstelle die bessere Wortwolke

Farben der Wortwolke verbessern

Vorgefertigte Farbpaletten verwenden

Weitere Wordclouds und Wortnetzwerke

Gemeinsame Wörter finden

Gemeinsame Wörter visualisieren

Unähnliche Wörter visualisieren

Polarisierte Tag-Cloud

Wortnetzwerke visualisieren

Teaser: einfaches Wort-Clustering

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3

Deine TM-Skills erweitern

In diesem Kapitel vertiefst du grundlegende Text-Mining-Techniken auf Basis der Bag-of-Words-Methode.

Einfache Wort-Clusterbildung

Teste dein Verständnis von Text Mining

Distanzmatrix und Dendrogramm

Eine TDM dendrogrammfreundlich machen

Alles zusammenführen: ein textbasiertes Dendrogramm

Dendrogramm-Feinschliff

Wortassoziationen verwenden

Über einzelne Wörter hinausgehen

N-Gramm-Tokenisierung

n-Gramme ändern

Wie beeinflussen Bigrams Wordclouds?

Verschiedene Häufigkeitskriterien

Häufigkeitsgewichte ändern

Metadaten in tm erfassen

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4

Kampf der Tech-Giganten um Talente

Dieses Kapitel führt alles in einer Fallstudie zum Text Mining für HR Analytics zusammen.

Amazon vs. Google

Ein Text-Mining-Projekt organisieren

Schritt 1: Problemdefinition

Schritt 2: Die Textquellen identifizieren

Schritt 3: Textorganisation

Textorganisation

Mit Google-Bewertungen arbeiten

Schritte 4 & 5: Merkmalsextraktion & Analyse

Feature-Extraktion & Analyse: amzn_pros

Feature-Extraktion & Analyse: amzn_cons

amzn_cons-Dendrogramm

Wortassoziation

Schneller Check der Google-Bewertungen

Kampf im Käfig! Amazon vs. Google – Pro-Reviews

Käfigkampf, Teil 2! Negative Rezensionen

Schritt 6: Ziehe ein Fazit

Ziehe Schlussfolgerungen, gewinne Erkenntnisse oder gib Empfehlungen

Ziehe eine weitere Schlussfolgerung, Erkenntnis oder Empfehlung

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Text Mining mit Bag-of-Words in R

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