内容紹介
「テキストマイニングに必要な知識とはなんだろう？」
素朴な疑問に答えたテキストマイニング入門書の決定版！
本書は、「テキストマイニングに必要な知識とはなんだろう？」という素朴な疑問に直球でお答えする入門書です。テキストマイニング自体に注力して、わかりやすく解説しています。
単なるツールの説明にならないように、言語学や社会調査法の理論についても前半でていねいにふれ、さまざまな用途に応じたデータの視覚化手法を盛り込みます。また、テキスト分析やデータ分析のためのファイルの作り方についても詳しく説明します。
このような方におすすめ
○ツールを使いこなせず、テキストマイニングを理解できなかった方
○カスタマーサポートやマーケティング等、顧客の意見（テキストデータ）等を分析したい方
○商品開発などの目的で、消費者の潜在ニーズのような定性情報を分析したい方
目次
主要目次
Part Ⅰ 基礎編
第1章 テキストマイニング入門
第2章 テキストマイニングの理論的枠組み
Part Ⅱ 準備編
第3章 分析データの準備
第4章 データ分析の基本
第5章 データの可視化.
Part Ⅲ 実践編
第6章 基本的なテキスト分析
第7章 発展的なテキスト分析
第8章 基本的な統計処理
第9章 発展的な統計処理
第10章 英語テキストの分析
詳細目次
はじめに
Part Ⅰ 基礎編
第1章 テキストマイニング入門
1.1 テキストマイニングとは
1.2 社会で活用されるテキストマイニング
1.3 テキストマイニングの歴史
第2章 テキストマイニングの理論的枠組み
2.1 テキストデータの構築
2.2 テキストデータの分析
Part Ⅱ 準備編
第3章 分析データの準備
3.1 データセットの構築
3.2 テキストファイルの作成.
3.3 CSVファイル
3.4 テキスト整形.
第4章 データ分析の基本
4.1 R のインストールと基本操作
4.2 ベクトルと行列
4.3 データの要約..
4.4 文字列処理.
4.5 ファイルの読み込み
第5章 データの視覚化
5.1 ヒストグラム
5.2 箱ひげ図
5.3 モザイクプロット
5.4 散布図
Part Ⅲ 実践編
第6章 基本的なテキスト分析
6.1 形態素解析
6.2 単語の頻度分析
6.3 n-gramの頻度分析
6.4 共起語の頻度分析
第7章 発展的なテキスト分析
7.1 複数データの頻度解析.
7.2 頻度の標準化と重み付け
第8章 基本的な統計処理
8.1 検定と効果量.
8.2 相関と回帰
第9章 発展的な統計処理
9.1 テキストのグループ化
9.2 テキストの分類.
第10章 英語テキストの分析
10.1 用例検索.
10.2 単語とn-gramの頻度分析
10.3 共起語の頻度分析
10.4 語彙多様性とリーダビリティの分析
おわりに
参考文献
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