近刊検索 デルタ

2018年7月17日発売

白桃書房

新テキストマイニング入門

経営研究での「非構造化データ」の扱い方
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内容紹介
データサイエンスの中のテキストマイニング

テキストマイニングを「言語処理技術により変換された構造化データおよび変数を用い、知識・仮説発見、仮説検証を行う手法」と定義。データサイエンスの領域(分析用データ作製、データヴィジュアライゼーション、アナリシス、モデリング)について、事故の研究例を挙げ、俯瞰的に説明。

ビッグ・データで注目を集めているテキストという「非構造化データ」の経営研究での扱い方を提示する。
目次
序 章 レビューと本書の特徴と流れ
第1章 テキストマイニングとは
第2章 内容分析の研究例:喜田(1999)より
第3章 テキストマイニングツールの基礎知識
第4章 モデル構築の方法:アカデミックで用いるその他の方法の提案
第5章 テキストマイニングでのデータクリーニング:言語資料の資料論と分析データの作成
第6章 テキストマイニングの研究例I:品詞情報、形態素を基礎にした分析
第7章 テキストマイニングの研究例II:内容分析ソフトの代替品として
第8章 テキストマイニングの研究例III:モデリング手法を用いたテキスト分類と変数の構築
第9章 言語分析視点からデータマイニング(データサイエンス)視点でのテキストマイニングの整理
第10章 実務界でのテキストマイニングの動向と利用法
終 章 本書のまとめと方法論としてのテキストマイニング、テキストマイニングでの問題点

※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを使用しています。

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