テキストマイニング概論
応用データサイエンス学位プログラム
MADS7370
コース情報
担当教員: 小橋 寿彦
単位数: 2
年度: 2024
学期: 秋学期
曜限: 水4
形式: 対面授業
レベル: 500
アクティブラーニング: あり
他学部履修: 不可
評価方法
出席状況
50%
レポート
50%
その他
出席状況の評価には宿題実施状況を含む
0%
詳細情報
概要
「テキストマイニング」とは,テキストデータを分析し,価値ある情報を抽出する分析技術です。近年,音声データのテキスト変換技術の発展や,SNS・チャットツール等のコミュニケーションツールの普及により,テキストデータのデータ量は飛躍的に増大し,それに伴いテキストマイニングの重要性も増してきています。 本講義では「テキストマイニング概論」(2022年4月,東洋経済新報社)の内容に基づき,テキストマイニングの基本概念や基本手法,ビジネスにおける活用方法を中心に解説いたします。
目標
本講義では,講義終了時点で以下の状態を達成することを目指します。 ・テキストマイニングの基本的な概念を理解している。 ・テキストマイニングの基本的な分析手法を理解している。 ・テキストマイニングツールを用いて,基礎的な分析を独力で実施できる。 ・分析結果を基に,独力で分析レポートを作成することができる。 ・テキストマイニングのビジネスにおける活用方法について理解している。
授業外の学習
・予習:不要 ・復習:毎回宿題を設定しますので,次の回までに実施いただきます。
所要時間: 190分
スケジュール
- イントロダクション:テキストマイニングの基本概念と基本手法
- 分析演習:全体像の把握(クラスタリング)
- 分析演習:分類ルールの作成(カテゴライズ)(基礎)
- 分析演習:分類ルールの作成(カテゴライズ)(応用)
- 分析演習:クロス分析(カテゴライズ)
- 分析演習:分類ルールのメンテナンス(その他の山崩し)
- 分析演習:少数意見・予兆の分析(全件マッチング)
- 分析演習:深堀り分析(基礎)
- 分析演習:深堀り分析(応用)
- 分析結果のまとめ:分析レポートの作成(基礎)
- 分析結果のまとめ:分析レポートの作成(応用)
- 分析結果のまとめ:分析レポートの発表
- 総括:テキストマイニングのビジネスにおける活用方法について(基礎)
- 総括:テキストマイニングのビジネスにおける活用方法について(応用)
教科書
授業は資料に基づいて実施し,資料の電子ファイルはMoodleに掲載する。
参考書
テキストマイニング概論
著者: 石井 哲
出版社: 東洋経済新報社・2022年