Text Mining In Practice With R

Descripción

LIBROS
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--TITULO--
Minería de texto en la práctica con r

--TITULO--
Text Mining in Practice with R


--DESCRIPCIÓN LARGA--
De la contraportada Un enfoque confiable y rentable para extraer información comercial invaluable de todas las fuentes de texto La comprensión de las acciones empresariales a partir de datos es una tarea compleja, y esa complejidad se magnifica en un orden de magnitud cuando la atención se centra en documentos y otros información de texto Este libro adopta un enfoque práctico y práctico para enseñarle un enfoque confiable y rentable para extraer las vastas riquezas no contadas ocultas en todas las formas de texto usando R El autor Ted Kwartler describe claramente todas las herramientas necesarias para realizar la extracción de texto y le muestra cómo usarlos para identificar aplicaciones comerciales prácticas para que sus esfuerzos de minería de texto creativo comiencen de inmediato Con la ayuda de numerosos ejemplos y estudios de casos reales, desde industrias que van desde la asistencia sanitaria hasta el entretenimiento y las telecomunicaciones, demuestra cómo ejecutar una serie de procesos y funciones de minería de textos, incluida la puntuación de sentimientos, el modelado de temas, el modelado predictivo y la extracción de clickbait de los titulares , y más Aprenderá a Identificar publicaciones de medios sociales para mejorar el servicio al cliente Usar la minería de textos en recursos humanos para identificar las percepciones de candidatos de una organización, hacer coincidir las descripciones de los trabajos con los currículos, y más Extraer información invaluable de prácticamente todas las fuentes digitales e impresas, incluida la medios de noticias, sitios de redes sociales, archivos PDF e incluso archivos de imagen JPEG y GIF La minería de textos es un componente integral del marketing para identificar a los evangelistas de la marca, impactar el modelado de la propensión del cliente y mucho más Los esfuerzos de minería de datos de la mayoría de las empresas se centran casi exclusivamente en números y datos categóricos, mientras que el texto sigue siendo un recurso en gran parte sin explotar Especialmente en un mercado global en el que ser el primero en identificar y responder a las necesidades y expectativas del cliente imparte una ventaja competitiva inigualable, el texto representa una fuente de inmenso valor potencial Desafortunadamente, no existe una tecnología confiable y rentable para extraer información analítica del enorme y creciente volumen de texto disponible en línea y otras fuentes digitales, así como de documentos impresos, hasta ahora Acerca del autor TED KWARTLER es un instructor de ciencia de datos en DataCampcom Ha trabajado en roles analíticos y ejecutivos en DataRobot, Liberty Mutual Insurance y Amazoncom

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