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Corso

Text mining con Bag-of-Words in R

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 05/2024

Impara la tecnica del bag of words per il text mining con R.

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Descrizione del corso

Si stima che oltre il 70% delle informazioni aziendali potenzialmente utilizzabili sia non strutturato, spesso sotto forma di dati testuali. Il text mining offre un insieme di tecniche per ricavare insight azionabili dai dati non strutturati. In questo corso, esploreremo le basi del text mining usando il metodo bag-of-words. I primi tre capitoli presentano vari argomenti essenziali per analizzare e visualizzare dati testuali. L'ultimo capitolo ti permette di applicare tutto ciò che hai imparato in un case study reale, per estrarre insight dalle recensioni dei dipendenti di due grandi aziende tech.

Prerequisiti

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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