After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Від соціальних мереж до відгуків про товари — текст стає дедалі важливішим типом даних у різних сферах, зокрема в маркетинговій аналітиці. У багатьох випадках текст витісняє інші форми неструктурованих даних, адже він недорогий і актуальний. Проте, щоб повністю скористатися його можливостями, потрібно вміти осмислювати, очищати, узагальнювати й моделювати текст. У цьому курсі ви використаєте сучасні інструменти tidy, щоб швидко й легко розпочати роботу з текстом. Ви навчитеся впорядковувати та візуалізувати текст, виконувати аналіз тональності й запускати та інтерпретувати тематичні моделі.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Опрацювання тексту
Оскільки текст — це неструктуровані дані, його потрібно певним чином опрацювати, щоб привести до формату, придатного для аналізу. У цьому розділі ви дізнаєтеся, як надати тексту структури за допомогою токенізації, очищення та трактування тексту як категоріальних даних.
2
Візуалізація тексту
Підрахунки — це добре, але візуалізації — краще. У цьому розділі ви навчитеся застосовувати свої знання з ggplot2 до впорядкованих текстових даних.
3
Аналіз тональності
Хоча частоти слів і візуалізації дають уявлення про зміст, можна піти далі. У цьому розділі ми виходимо за межі простих підрахунків слів і аналізуємо тональність або емоційне забарвлення тексту.
4
Тематичне моделювання
У фінальному розділі ми виходимо за межі підрахунків слів, щоб виявити приховані теми в колекції документів. Ми використаємо стандартну тематичну модель під назвою латентний розподіл Діріхле (LDA).
R
Вступ до аналізу тексту в R
Курс
завершено
