After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
SNSから商品レビューまで、テキストはマーケティング分析を含むあらゆる領域でますます重要なデータになっています。テキストは低コストで最新性が高いため、他の非構造化データに代わるケースも増えています。ただし、テキストの可能性を最大限に活用するには、テキストの考え方、クレンジング、要約、モデリングを理解する必要があります。本コースでは、最新のtidyツールを使ってテキスト分析を素早く簡単に始めます。テキストの前処理と可視化、感情分析、トピックモデルの実行と解釈を学びます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
テキストの整形（Wrangling）
テキストは非構造化データのため、分析できる形にするには一定の整形が必要です。この章では、トークン化やクレンジングを行い、テキストをカテゴリカルデータとして扱うことで、テキストに構造を与える方法を学びます。
2
テキストの可視化
単なるカウントも有用ですが、可視化はさらに効果的です。この章では、ggplot2の知識をtidyなテキストデータに応用する方法を学びます。
3
感情分析
単語数や可視化から内容の傾向は見えてきますが、さらに踏み込むことができます。この章では、単語数の集計だけを超えて、テキストの感情（情緒的な極性）を分析します。
4
トピック・モデリング
最終章では、単語数の集計をさらに進め、文書集合に潜むトピックを明らかにします。一般的なトピックモデルである潜在Dirichlet配分（latent Dirichlet allocation）を用います。
R
Rで始めるテキスト分析
コース修了
