テキストマイニング とは
企業等が持っているデータの約80％が非構造型データ（テキストデータ）だと言われています。
テキストマイニングという分析手法では ・・・
アンケートの記述解答など、大量の自然言語データの中に潜む単語の出現傾向、単語と単語のつながりや関係などを多角的な視点から分析し、役立つ知識・情報を得るアプローチ方法です。
非構造型データ
テキストマイニング事例・・・サイトリニューアルアンケート 全体傾向記述回答
線が太いほど、強い関係があることを意味します。
このWebグラフでは、見やすくなる＝思う、良くなる＝思う、慣れる＝思う、分かる＝思うなどの新しいトップページについて概ね良いという意見が一番多く出現しており、次に、明るい＝感じ、前＝見やすくなるなど、現状のトップページと比較して良いという意見、その他、時間＝かかる、実際＝使わないなどのまだ十分に使いこなせていない状況や、特に＝ない、今＝ところ、などいまのところ問題がないようだという意見などが、特徴的な傾向として現れていました。
テキストマイニング 事例 （豆腐料理のコツ 記述解答）
- 線が太くなればなるほど、強い関係があります。
- このWebグラフでは、「あまり=通しすぎない」と「火=通しすぎない」、「片栗粉=つける」と「とろみ=つける」、「塩水=つける」と「つける=くずれにくくなる」、「麻婆豆腐=作る」と「作る=時」の線が太く、文章の中でこういった単語と単語の組み合わせがよく現れていたことになります。
