Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Dari media sosial hingga ulasan produk, teks semakin menjadi jenis data yang penting di berbagai aplikasi, termasuk analitik pemasaran. Dalam banyak kasus, teks menggantikan bentuk data tak terstruktur lainnya karena biayanya yang rendah dan sifatnya yang mutakhir. Namun, untuk memanfaatkan seluruh potensi teks, Anda perlu mengetahui cara memikirkan, membersihkan, meringkas, dan memodelkan teks. Dalam kursus ini, Anda akan menggunakan alat tidy terbaru untuk memulai analisis teks dengan cepat dan mudah. Anda akan mempelajari cara merapikan dan memvisualisasikan teks, melakukan analisis sentimen, serta menjalankan dan menafsirkan model topik.
Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Merapikan Teks
Karena teks merupakan data tak terstruktur, diperlukan sejumlah proses perapian agar dapat diubah menjadi format yang dapat dianalisis. Pada bab ini, Anda akan mempelajari cara menambahkan struktur pada teks dengan melakukan tokenisasi, pembersihan, dan memperlakukan teks sebagai data kategorikal.
2
Memvisualisasikan Teks
Walau hitungan itu berguna, visualisasi lebih baik. Pada bab ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan pengetahuan dari ggplot2 pada data teks yang rapi (tidy).
3
Analisis Sentimen
Meskipun jumlah kata dan visualisasi memberi gambaran tentang konten, kita dapat melakukan lebih banyak lagi. Pada bab ini, kita melampaui sekadar jumlah kata untuk menganalisis sentimen atau valensi emosional dari teks.
4
Pemodelan Topik
Pada bab terakhir ini, kita melampaui jumlah kata untuk mengungkap topik yang mendasari dalam sekumpulan dokumen. Kita akan menggunakan model topik standar yang dikenal sebagai latent Dirichlet allocation.
R
Pengantar Analisis Teks di R
Kursus
Selesai
