After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Od mediów społecznościowych po recenzje produktów – tekst staje się coraz ważniejszym typem danych w wielu dziedzinach, w tym w analityce marketingowej. W wielu przypadkach tekst wypiera inne formy danych nieustrukturyzowanych, ponieważ jest tani i aktualny. Aby jednak w pełni wykorzystać jego potencjał, trzeba wiedzieć, jak go przetwarzać, oczyszczać, podsumowywać i modelować. W tym kursie skorzystasz z nowoczesnych narzędzi tidy, aby szybko i łatwo rozpocząć pracę z tekstem. Nauczysz się porządkować i wizualizować tekst, przeprowadzać analizę sentymentu oraz budować i interpretować modele tematyczne.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Porządkowanie tekstu
Tekst to dane nieustrukturyzowane, dlatego przed analizą wymaga odpowiedniego przygotowania. W tym rozdziale nauczysz się nadawać tekstowi strukturę – przez tokenizację, czyszczenie oraz traktowanie go jako danych kategorycznych.
2
Wizualizacja tekstu
Liczby są użyteczne, ale wizualizacje mówią więcej. W tym rozdziale nauczysz się stosować możliwości ggplot2 do pracy z danymi tekstowymi w formacie tidy.
3
Analiza sentymentu
Zliczanie słów i wizualizacje dają pewien wgląd w treść, ale można pójść dalej. W tym rozdziale wykraczamy poza samo zliczanie słów i analizujemy sentyment – czyli emocjonalne zabarwienie tekstu.
4
Modelowanie tematyczne
W ostatnim rozdziale wychodzimy poza zliczanie słów i odkrywamy ukryte tematy obecne w zbiorze dokumentów. Wykorzystamy do tego standardowy model tematyczny znany jako latentna alokacja Dirichleta.
R
Wprowadzenie do analizy tekstu w R
Kurs
ukończony
