メインコンテンツへスキップ

コース

Rで学ぶBag-of-Wordsによるテキストマイニング

中級スキルレベル

更新日 2024/05

Rでテキストマイニングに使うBag of Words手法を学びましょう。

コースを無料で開始

RMachine Learning4時間15 ビデオ69 演習5,700 XP44,245達成証明書

無料アカウントを作成

または

続行すると、弊社の利用規約、プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。

数千の企業の学習者に愛されています

2名以上のトレーニングをお考えですか？

DataCamp for Businessを試す

コース説明

活用可能なビジネス情報の70％以上が、テキストデータのような非構造化データであると言われています。テキストマイニングは、非構造化データから実用的な示唆を導くための手法の集合です。本コースでは、bag-of-words手法を使ったテキストマイニングの基礎を学びます。最初の3章では、テキストデータの分析と可視化に欠かせないトピックを幅広く紹介します。最後の章では、2つの大手テック企業の従業員レビューを用いた実践的なケーススタディを通じて、学んだ内容を総合的に適用し、洞察を引き出します。

前提条件

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

チャプター開始

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

チャプター開始

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

チャプター開始

Rで学ぶBag-of-Wordsによるテキストマイニング

コース完了

修了証明書を取得

この資格をLinkedInプロフィール、履歴書、CVに追加しましょう
ソーシャルメディアや人事評価で共有しましょう今すぐ登録

19百万人を超える学習者と一緒にRで学ぶBag-of-Wordsによるテキストマイニングを今日から始めましょう！

無料アカウントを作成

または

続行すると、弊社の利用規約、プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。

DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう

モバイルコースと毎日の 5 分間のコーディングチャレンジで、外出先でも進歩できます。