[ThinkIT] 第1回：テキストマイニングとは (1/3)
近年多くの企業において、様々なチャネルから集めた顧客からの直接の問い合わせやクレームをデータベースに蓄積することが可能となっている。この蓄積された膨大なテキストデータのデータベースについて、その傾向と変化を把握し、戦略の確認・検証、課題の発見、さらには解決するための施策を抽出する分析を行うことがテキストマイニングだ。 本連載では、顧客の声（テキストデータ・定性情報）を分析するテキストマイニングという技術・ツールについて紹介していく。扱うテーマとしては、企業に集まる顧客の声や声の活用状況とテキストマイニング技術、成功事例と失敗しないためのポイントなどを取り上げていく。 さて、本連載の原稿を書くために、筆者はとあるファンミリーレストランに立ち寄った。店内に入ると、店員呼び出しベルの横にあったハガキサイズの用紙にふと目がとまった。そこには、こう書かれていたのである。 「お客様の声をお聞かせくださ
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重要なお知らせ：ベイズウィキのURLが変わります． † サーバーを京都大学に移動することにより ベイズウィキのURLが変わります． 新URLは，http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php で， すでに過去のデータをそのまま移して稼働中です． 以後の閲覧・書き込みは新サイトでおねがいします． ここ，旧サイトはしばらくしたら削除します． ↑ お知らせ † スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投
Bayesianって<br>どういう考え方なんだろう
*********** お知らせ *********** YukiWikiによるベイズ統計ファンサイト を開設しました。 このページ「Bayesianってどういう考え方なんだろう」は、 以上のファンサイトへ発展的解消いたします。 どうぞご贔屓に！ ********************************* ベイズ理論は、 普通の確率論とは一風異なる確率理論です。 この小文では、ベイズ理論の意味・意義について 私がこれまでに学び、考えたことについて整理を試みます。 とかく、＜宗教的信念＞のごとくに扱われがちのベイジアン思想ですが そのおかしいところ、よいところなど、基準を明確にして検証していけたら いいな、というのが目標です。 私自身勉強中の身なので定説と異なることを述べていたり、 明らかな間違いもあるかもしれません。 そのつもりでだまされ
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