Analyse de sentiments en R

Développez vos compétences en text mining

Ajoutez l’analyse des sentiments à votre boîte à outils de text mining ! L’analyse des sentiments est utilisée par les spécialistes de l’exploration de texte dans le marketing, la politique, le service client et ailleurs. Dans ce cours, vous apprendrez à identifier le langage positif et négatif, l’intention émotionnelle spécifique, et à créer des visualisations percutantes. Vous commencerez par une introduction au calcul de la polarité à l’aide de la fonction sentiment de qdap, et vous développerez votre compréhension de la loi de Zipf et des lexiques de subjectivité au fil du parcours.

Utiliser Tidytext pour réaliser une analyse de sentiment

Le sentiment, et le langage utilisé pour l’exprimer, est complexe et nuancé. Elle s’appuie sur la linguistique, la sociologie et la psychologie, ainsi que sur la culture et l’argot. Le deuxième chapitre de ce cours vous aide à surmonter ces difficultés en utilisant le cercle des émotions de Plutchik, et organise votre travail à l’aide de Tidytext du Tidyverse.

Renforcez vos analyses grâce à des visualisations d’analyse des sentiments

Transformer votre analyse des sentiments en visualisations de données claires vous aidera à créer un récit plus limpide et à partager vos insights avec le reste de l’entreprise. Le troisième chapitre de ce cours vous montre comment visualiser votre analyse de sentiment, et vous emmène au-delà des nuages de mots pour créer des graphiques simples et percutants qui racontent toute l’histoire de vos données.

Vous terminerez le cours en mettant toutes vos connaissances à l’épreuve avec une étude de cas. À partir des avis Airbnb, vous explorerez ce que les gens recherchent vraiment dans une bonne location.