新テキストマイニング入門―経営研究での「非構造化データ」の扱い方

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新テキストマイニング入門―経営研究での「非構造化データ」の扱い方

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  • サイズ A5判/ページ数 411p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784561267058
  • NDC分類 336.17
  • Cコード C3034

出版社内容情報

データサイエンスの中のテキストマイニング



テキストマイニングを「言語処理技術により変換された構造化データおよび変数を用い、知識・仮説発見、仮説検証を行う手法」と定義。データサイエンスの領域(分析用データ作製、データヴィジュアライゼーション、アナリシス、モデリング)について、事故の研究例を挙げ、俯瞰的に説明。



ビッグ・データで注目を集めているテキストという「非構造化データ」の経営研究での扱い方を提示する。


序 章 レビューと本書の特徴と流れ

第1章 テキストマイニングとは

第2章 内容分析の研究例:喜田(1999)より

第3章 テキストマイニングツールの基礎知識

第4章 モデル構築の方法:アカデミックで用いるその他の方法の提案

第5章 テキストマイニングでのデータクリーニング:言語資料の資料論と分析データの作成

第6章 テキストマイニングの研究例I:品詞情報、形態素を基礎にした分析

第7章 テキストマイニングの研究例II:内容分析ソフトの代替品として

第8章 テキストマイニングの研究例III:モデリング手法を用いたテキスト分類と変数の構築

第9章 言語分析視点からデータマイニング(データサイエンス)視点でのテキストマイニングの整理

第10章 実務界でのテキストマイニングの動向と利用法

終 章 本書のまとめと方法論としてのテキストマイニング、テキストマイニングでの問題点

喜田 昌樹[キダ マサキ]
著・文・その他

内容説明

テキストマイニングを「言語処理技術により変換された構造化データおよび変数を用い、知識・仮説発見、仮説検証を行う手法」と定義。データサイエンスの領域(分析用データ作製、データヴィジュアライゼーション、アナリシス、モデリング)について、自己の研究例を挙げ、俯瞰的に説明。ビッグ・データで注目を集めているテキストという「非構造化データ」の経営研究での扱い方を提示する。

目次

レビューと本書の特徴と流れ
テキストマイニングとは
内容分析の研究例:喜田(1999)より
テキストマイニングツールの基礎知識
モデル構築の方法:アカデミックで用いるその他の方法の提案
テキストマイニングでのデータクリーニング:言語資料の資料論と分析データの作成
テキストマイニングの研究例1:品詞情報、形態素を基礎にした分析
テキストマイニングの研究例2:内容分析ソフトの代替品として
テキストマイニングの研究例3:モデリング手法を用いたテキスト分類と変数の構築
言語分析視点からデータマイニング(データサイエンス)視点でのテキストマイニングの整理
実務界でのテキストマイニングの動向と利用法
本書のまとめと方法論としてのテキストマイニング、テキストマイニングでの問題点

著者等紹介

喜田昌樹[キダマサキ]
1989年同志社大学経済学部卒業。1995年神戸大学大学院経営学研究科博士後期課程単位取得退学。1995年大阪学院大学経営科学部専任講師。2000年大阪学院大学企業情報学部助教授。2008年神戸大学より博士号取得、博士(経営学)。現在、大阪学院大学経営学部教授。研究領域、認知的組織論、ナレッジマネジメント、テキストマイニング(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。