Rによるテキストマイニング ―tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎
Ｊｕｌｉａ Ｓｉｌｇｅ／著 Ｄａｖｉｄ Ｒｏｂｉｎｓｏｎ／著 大橋真也／監訳 長尾高弘／訳
発売日：2018年5月
- ISBN
- 978-4-87311-830-7
- 著者情報
- シルジ，ジュリア（シルジ，ジュリア）（Ｓｉｌｇｅ，Ｊｕｌｉａ）
Ｓｔａｃｋ Ｏｖｅｒｆｌｏｗのデータサイエンティスト。複雑なデータセットの分析、多様なユーザとの技術トピックのやり取りを行う。天体物理学のＰｈＤを取得
ロビンソン，デビッド（ロビンソン，デビッド）（Ｒｏｂｉｎｓｏｎ，Ｄａｖｉｄ）
Ｓｔａｃｋ Ｏｖｅｒｆｌｏｗのデータサイエンティスト。プリンストン大で量子・計算生物学のＰｈＤを取得。ｂｒｏｏｍ、ｇｇａｎｉｍａｔｅ、ｆｕｚｚｙｊｏｉｎ、ｓｉｄｙｒなどのオープンソースのＲパッケージの開発を楽しむ
大橋 真也（オオハシ シンヤ）
千葉大学理学部数学科卒業、千葉大学大学院教育学研究科修士課程修了。千葉県公立高等学校教諭。千葉大学非常勤講師、Ａｐｐｌｅ Ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄ Ｅｄｕｃａｔｏｒ、Ｗｏｌｆｒａｍ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ Ｇｒｏｕｐ、日本数式処理学会、ＣＩＥＣ（コンピュータ利用教育学会）。千葉県立千葉中学校・千葉高等学校数学科教諭
長尾 高弘（ナガオ タカヒロ）
１９６０年生まれ。東京大学教育学部卒。１９８７年頃からアルバイトで技術翻訳を始め、１９８８年に（株）エーピーラボに入社し、取締役として９７年まで在籍する。１９９７年に（株）ロングテールを設立し、社長に就任
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商品説明
「Ｒの神様」ハドリー・ウィッカムに「Ｒのデータ分析を変えた」と言わしめた革新的なパッケージ、ｔｉｄｙｔｅｘｔの開発者たちによる、データ分析と可視化の基礎を学ぶことができるテキストマイニングの入門書です。取得した生データを、「整理データ原則」に基づいてｔｉｄｙｔｅｘｔで扱いやすい形に変換すると、簡単に既存のツールと組み合わせることができ、効果的にデータ分析や可視化を行うことができます。本書はその原則に基づき、ｔｉｄｙｔｅｘｔ、ｄｐｌｙｒ、ｇｇｒａｐｈ、ｗｉｄｙｒパッケージ等を使って、ジェーン・オースティンの小説や古典、Ｔｗｉｔｔｅｒ、ニュースサイト、ＮＡＳＡのメタデータなどを分析していきます。著者たちの豊富な経験と科学的理論に基づいた、明確でシンプルかつ応用力抜群のテキストマイニング手法を提示します。
「ｔｉｄｙ」データの概念に基づいてＲでテキストマイニングを行う！
取得した生データをまずは扱いやすいｔｉｄｙデータに変換してデータ分析を行うことが、最近のＲで主流となりつつありますが、本書はそのコンセプトに基づき、著者らが開発した人気のｔｉｄｙｄａｔａパッケージを使って、Ｔｗｉｔｔｅｒやニュースサイト、ＮＡＳＡのメタデータなどを分析していきます。著者たちの豊富な経験と科学的理論に基づいた、明確でシンプルなテキストマイニング手法を提示します。
目次
１章 整理テキスト形式
２章 整理データを使ったセンチメント分析
３章 単語の出現頻度と特定の文書での出現頻度の分析：ｔｆ‐ｉｄｆ
４章 単語間の関係：ｎグラムと相関
５章 未整理形式へ（から）の変換
６章 トピックモデリング
７章 ケーススタディ：Ｔｗｉｔｔｅｒアーカイブの比較
８章 ケーススタディ：ＮＡＳＡメタデータのマイニング
９章 ケーススタディ：Ｕｓｅｎｅｔテキストの分析
商品詳細
- 出版社名
- オライリー・ジャパン
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｔｅｘｔ Ｍｉｎｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｒ
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