ゼロから学ぶテキストマイニング。参考書籍・Webサイトまとめ9選。概要、仮説の構築、R言語、RMeCab、twitteRなど | エコテキブログ
先日、形態素解析に関するまとめ記事を書きましたが、いまいち煮え切れません。なぜなら、Tiwtterのつぶやきについて、形態素解析だけを行っても、それだけで何か面白い知見を得られるわけではないからです。 そこで、最近個人的に目をつけたのが、テキストマイニングという技術です。そこで、今回はゼロから学ぶテキストマイニングとして、参考になりそうな本やWebサイトの「まとめ」をしてみました。 テキストマイニングの概要 Webサイトよりも、本の方が参考になりました。読んだのは、テキストマイニングを使う技術/作る技術―基礎技術と適用事例から導く本質と活用法です。 第1章しか読んでませんが、30分ほどでテキストマイニングを使って、何ができるか分かりました。個人的には、以下の3点について印象が残りましたので、引用させてもらいます。 1.分析技術としてのテキストマイニングの特徴(P16) [table id=
rChartsでR言語のデータ解析結果をダイナミックに可視化しよう
本連載ではTIS株式会社が提供している技術ブログ「Tech-Sketch」から「コレは！」というテーマをピックアップし、加筆修正して皆様にお届けしております。今回は、最近注目が集まっている統計解析向けプログラミング言語であるR言語（以下R）、そのオープンソースパッケージであるrChartsを紹介します。データ解析を行いたい場合、Rは非常に強力なツールです。しかし、実際に出力したRのグラフの見た目については、何か物足りなさを感じます。その物足りなさを補うために、今回Rで簡単なデータ解析した結果を、rChartsでダイナミックに可視化してみたいと思います。 Rはオープンソースの統計解析向けのプログラミング言語であり、その開発実行環境でもあります。統計解析に特化した言語にはSAS、SPSSなど、有償のものが多い中、Rは無償で使うことができます。その結果として、Rは多くのユーザに支持されています。
rChartsを使ってR言語のデータ分析結果を可視化する - Tech-Sketch
最近、ビッグデータ、データサイエンティストという言葉を耳にする機会が増えてきました。そして、統計解析向けプログラミング言語である R にも注目が集まっています。R を使って、データ解析したいというニーズも増えてきています。今回、そのR で簡単なデータ解析した結果を、オープンソースパッケージのrCharts を使って可視化してみたいと思います。 統計解析向けプログラミング言語 R とは <img alt="Rlogo.png" src="http://tech-sketch.jp/Rlogo.png" width=181" height="137" class="mt-image-right" style="float: right; margin: 0 0 20px 20px;" /> R はオープンソースの統計解析向けのプログラミング言語であり、その開発実行環境でもあります。R が、他の
RStudio & knitrによるRの解析結果のドキュメント化 - About connecting the dots.
はじめに データ解析を行った場合，後からやり直しや結果参照，解析の詳細を確認するのって，案外だるいと思いませんか？ 私は思います．結果を後から見直して，これってどうやってやってたんだっけとか，この部分変えたいとか，データ処理の細かい部分を確認したいとか，後日分析を引っ張りだして再確認することってよくあります．でもそのときに，詳細を忘れたり，ファイルが複数の箇所に分散しちゃってたり，なんてことがあって結局もう一度一からやり直すはめになったなんて悲しい経験はしたくないですよね． そんな折に，ちょっと前のTokyo.RでやってたそろそろRStudioの話をみて，これをもとに環境構築から，解析結果の管理までをトータルでやってみましょう，というお話です． 環境構築 生のRはぶっちゃけ使いにくいので，RStudioを使います．SPSSとかSASとかStataとかと比べても，割と遜色ない十分な出来の解析
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