Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Von sozialen Medien bis hin zu Produktrezensionen: Text ist in vielen Anwendungsbereichen, etwa im Marketing, ein immer wichtigerer Datentyp. Oft ersetzt Text andere Formen unstrukturierter Daten, weil er günstig und aktuell ist. Um das volle Potenzial von Text auszuschöpfen, musst du lernen, wie du darüber nachdenkst, ihn bereinigst, zusammenfasst und modellierst. In diesem Kurs nutzt du moderne tidy-Tools, um schnell und einfach in die Textarbeit einzusteigen. Du lernst, Text aufzubereiten und zu visualisieren, eine Sentiment-Analyse durchzuführen sowie Topic-Modelle zu erstellen und zu interpretieren.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Text aufbereiten
Da Text unstrukturierte Daten sind, ist eine gewisse Aufbereitung nötig, um ihn in eine Form zu bringen, die du analysieren kannst. In diesem Kapitel lernst du, Text zu strukturieren, indem du ihn tokenisierst, bereinigst und als kategoriale Daten behandelst.
2
Text visualisieren
Zählungen sind gut, Visualisierungen sind besser. In diesem Kapitel lernst du, wie du dein Wissen aus ggplot2 auf tidy-Textdaten anwendest.
3
Sentiment-Analyse
Wortzählungen und Visualisierungen geben Hinweise auf den Inhalt, aber da geht noch mehr. In diesem Kapitel gehen wir über reine Wortzählungen hinaus und analysieren die Stimmung bzw. den emotionalen Gehalt von Text.
4
Topic Modeling
In diesem letzten Kapitel gehen wir über Wortzählungen hinaus und decken die zugrunde liegenden Themen in einer Sammlung von Dokumenten auf. Wir verwenden ein Standard-Topic-Model namens Latent Dirichlet Allocation.
R
Einführung in die Textanalyse mit R
Kurs
abgeschlossen
