After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Dai social media alle recensioni di prodotto, il testo è un tipo di dato sempre più importante in molte applicazioni, inclusa la marketing analytics. In molti casi, il testo sta sostituendo altre forme di dati non strutturati perché è economico e aggiornato. Tuttavia, per sfruttare al massimo tutto ciò che il testo può offrire, devi sapere come concepirlo, pulirlo, riassumerlo e modellarlo. In questo corso userai i più recenti strumenti tidy per iniziare rapidamente e con facilità a lavorare con il testo. Imparerai a manipolare e visualizzare il testo, eseguire un'analisi del sentiment e avviare e interpretare modelli di topic.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Manipolare il testo
Poiché il testo è un dato non strutturato, è necessaria una certa manipolazione per portarlo in una forma analizzabile. In questo capitolo imparerai ad aggiungere struttura al testo tramite tokenizzazione, pulizia e trattando il testo come dato categoriale.
2
Visualizzare il testo
I conteggi sono utili, ma le visualizzazioni sono meglio. In questo capitolo imparerai ad applicare ciò che conosci di ggplot2 ai dati testuali in formato tidy.
3
Analisi del sentiment
Sebbene i conteggi di parole e le visualizzazioni dicano qualcosa sul contenuto, possiamo fare di più. In questo capitolo andiamo oltre i soli conteggi per analizzare il sentiment, ovvero la valenza emotiva, del testo.
4
Topic modeling
In questo capitolo finale andiamo oltre i conteggi di parole per scoprire gli argomenti sottostanti in una raccolta di documenti. Useremo un modello di topic standard noto come latent Dirichlet allocation.
R
Introduzione all'analisi del testo in R
Corso
completato
