テキストマイニングとは丨言葉の意味・手法・活用方法・導入事例を解説｜トラムシステム
開発工程が進んでいくと、成果となるドキュメントの内容が文章から少し遠ざかっていきます。 個人がSNSで情報発信をすることが当たり前になった今、ネット上に集まるユーザーの本音は、企業にとって非常に重要なデータです。
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開発工程が進んでいくと、成果となるドキュメントの内容が文章から少し遠ざかっていきます。 個人がSNSで情報発信をすることが当たり前になった今、ネット上に集まるユーザーの本音は、企業にとって非常に重要なデータです。
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テキストマイニングを使うことで、定量データではなく定性データの中から顧客のニーズを発掘したり、集計や分析時間の大幅な時間短縮の目的のために利用されています。 ・マーケット・バスケット分析 マーケット・バスケット分析とは、データ動詞の関連性を分析手法であり、どの商品とどの商品が顧客に一緒に買ってもらっているかを分析する際によく利用されます。 しかし、テキストマイニングは文章を単語や助詞などの文節で区切り解析を行う手法であるため、実は日本語には不向きです。
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・主成分分析 主成分分析とは、ビックデータに代表されるような多くの分析対象がある場合に、データを分析しやすくするためにできる限り分析対象となる項目を減らす手法です。 テキストを分析する技術も年々向上してきているので、興味のある方は製品をご覧になてみてはいかがでしょうか。
形態素解析とは、テキスト情報内の文章を単語単位に分割して、その分割された単語の品質を特定します。 これを用いて、あらかじめ定義されたテキストデータ内から、新しい傾向やパターンを分析・発見し、さまざまな使用目的に合わせて利用されます。 アンケートの分析 従来では、選択肢の中から答えを選択してもらう方式でしたが、テキストマイニングにより、自由回答欄に書かれた文章もデータ分析をすることが可能になり、より詳細な情報を分析することができます。
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（1）「形態素解析」「構文解析」などを用いた自然言語処理 テキストマイニングは、まず分析対象のテキスト情報に対して、分析がしやすくなるよう自然言語処理を施します。
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主な活用例について紹介する。