Книга "Text Mining in Practice with R" - это практическое руководство по добыче ценной бизнес-информации из всех источников текстовой информации с помощью языка программирования R. Автор Тед Квартлер описывает все необходимые инструменты для выполнения анализа текстовых данных и показывает, как использовать их для выявления практических бизнес-приложений. Книга содержит множество примеров и случаев из различных отраслей промышленности, таких как здравоохранение, развлечения, телекоммуникации и других. Описываются различные процессы и функции анализа текста, включая оценку настроения, моделирование тематик, предиктивное моделирование, извлечение заголовков кликбейтов и многое другое. Книга также показывает, как использовать анализ текста в маркетинге, чтобы выявить приверженцев бренда, влиять на моделирование склонности клиентов и многое другое. Книга поможет читателям использовать текстовый анализ как неотъемлемую часть бизнес-стратегии и получить конкурентное преимущество на рынке.
Увлекательное изучение с практикой Р Автор: Ted Квартов Информационно-поисковая компания Ted Kwartier ставит на мель практическое, производительное приложение для обучения пользователя надежному, экономически эффективному методу добычи многообещающих деловых сведений из всех источников текста, Для сложного предприятия по экстракции практических бизнес-выводов из аналитических данных вдвое возрастает в ступени, когда ракурс внимания удерживается на факсах и других текстах, Автор Вика Приэль хорошенько излагает инструменты, нужные для осуществления информационно-изыскательной деятельности, и показывает схемы использования этих инструментов для избирательного бизнеса.
Электронная Книга «Text Mining in Practice with R» написана автором Ted Kwartler в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119282099
Описание книги от Ted Kwartler
A reliable, cost-effective approach to extracting priceless business information from all sources of text Excavating actionable business insights from data is a complex undertaking, and that complexity is magnified by an order of magnitude when the focus is on documents and other text information. This book takes a practical, hands-on approach to teaching you a reliable, cost-effective approach to mining the vast, untold riches buried within all forms of text using R. Author Ted Kwartler clearly describes all of the tools needed to perform text mining and shows you how to use them to identify practical business applications to get your creative text mining efforts started right away. With the help of numerous real-world examples and case studies from industries ranging from healthcare to entertainment to telecommunications, he demonstrates how to execute an array of text mining processes and functions, including sentiment scoring, topic modelling, predictive modelling, extracting clickbait from headlines, and more. You’ll learn how to: Identify actionable social media posts to improve customer service Use text mining in HR to identify candidate perceptions of an organisation, match job descriptions with resumes, and more Extract priceless information from virtually all digital and print sources, including the news media, social media sites, PDFs, and even JPEG and GIF image files Make text mining an integral component of marketing in order to identify brand evangelists, impact customer propensity modelling, and much more Most companies’ data mining efforts focus almost exclusively on numerical and categorical data, while text remains a largely untapped resource. Especially in a global marketplace where being first to identify and respond to customer needs and expectations imparts an unbeatable competitive advantage, text represents a source of immense potential value. Unfortunately, there is no reliable, cost-effective technology for extracting analytical insights from the huge and ever-growing volume of text available online and other digital sources, as well as from paper documents—until now.
