After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
De la rețelele de socializare la recenziile de produse, textul devine un tip de date din ce în ce mai important în numeroase aplicații, inclusiv în analiza de marketing. În multe cazuri, textul înlocuiește alte forme de date nestructurate, datorită costului redus și actualității sale. Însă, pentru a valorifica tot ceea ce oferă textul, trebuie să știi cum să îl analizezi, să îl curești, să îl rezumi și să construiești modele pe baza lui. În acest curs, vei folosi cele mai recente instrumente tidy pentru a începe rapid și ușor lucrul cu text. Vei învăța cum să prelucrezi și să vizualizezi text, să efectuezi analiză de sentiment și să rulezi și să interpretezi modele de topic.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Prelucrarea textului
Deoarece textul este date nestructurate, este nevoie de o etapă de prelucrare pentru a-l aduce într-o formă potrivită analizei. În acest capitol, vei învăța cum să adaugi structură textului prin tokenizare, curățare și tratarea textului ca date categoriale.
2
Vizualizarea textului
Numărătorile sunt utile, dar vizualizările sunt și mai bune. În acest capitol, vei învăța cum să aplici cunoștințele din ggplot2 asupra datelor de tip tidy text.
3
Analiza sentimentelor
Numărătorile de cuvinte și vizualizările oferă indicii despre conținut, dar putem merge mai departe. În acest capitol, depășim simpla numărătoare a cuvintelor și analizăm sentimentul sau valența emoțională a textului.
4
Modelarea topicelor
În acest ultim capitol, mergem dincolo de numărătoarea cuvintelor pentru a descoperi topicele latente dintr-o colecție de documente. Vom folosi un model de topic consacrat, cunoscut sub numele de alocare Dirichlet latentă.
R
Introducere în analiza textului în R
Curs
finalizat
