Textanalyse für Geschäftsentscheidungen..., Fortino, Andres

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Zuletzt aktualisiert am 14. Jun. 2025 14:28:06 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

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Gut: Buch, das gelesen wurde, sich aber in einem guten Zustand befindet. Der Einband weist nur sehr ...
Book Title
Text Analytics for Business Decisions: A Case Study Approach (...
ISBN
1683926668
EAN
9781683926665
Date of Publication
20210528
Release Title
Text Analytics for Business Decisions: A Case Study Approach (...
Artist
Fortino, Andres
Brand
N/A
Colour
N/A
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
Mercury Learning & Information
ISBN-10
1683926668
ISBN-13
9781683926665
eBay Product ID (ePID)
2321141928

Product Key Features

Number of Pages
310 Pages
Publication Name
Text Analytics for Business Decisions : a Case Study Approach
Language
English
Publication Year
2021
Subject
Business Communication / General, Computer Science, General
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Computers, Business & Economics
Author
Andres Fortino
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Weight
26 Oz
Item Length
9 in
Item Width
7 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
Dewey Edition
23
Grade From
College Graduate Student
Dewey Decimal
006.312
Grade To
College Graduate Student
Table Of Content
1: Framing Analytical Questions. 2: Analytical Tool Sets. 3: Text Data Sources and Formats. 4: Preparing the Data File. 5: Word Frequency Analysis. 6: Keyword Analysis. 7: Sentiment Analysis. 8: Visualizing Text Data. 9: Coding Text Data. 10: Named Entity Recognition. 11: Topic Recognition in Documents. 12: Text Similarity Scoring. 13: Analysis of Large Datasets by Sampling. 14: Installing R and RStudio. 15: Installing the Entity Extraction Tool. 16: Installing the Topic Modeling Tool. 17: Installing the Voyant Text Analysis Tool. Index.
Synopsis
With the rise in data science development, we now have many remarkable techniques and tools to extend data analysis from numeric and categorical data to textual data. Sifting through the open-ended responses from a survey, for example, was an arduous process when performed by hand. Using a case study approach, this book was written for business analysts who wish to increase their skills in extracting answers for text data in order to support business decision making. Most of the exercises use Excel, today's most common analysis tool, and R, a popular analytic computer environment. The techniques covered range from the most basic text analytics, such as key word analysis, to more sophisticated techniques, such as topic extraction and text similarity scoring. Companion files with numerous datasets are included for use with case studies and exercises. FEATURES: Organized by tool or technique, with the basic techniques presented first and the more sophisticated techniques presented later Uses Excel and R for datasets in case studies and exercises Features the CRISP-DM data mining standard with early chapters for conducting the preparatory steps in data mining Companion files with numerous datasets and figures from the text, With the rise in data science development, we now have many remarkable techniques and tools to extend data analysis from numeric and categorical data to textual data. Sifting through the open-ended responses from a survey, for example, was an arduous process when performed by hand. Using a case study approach, this book was written for business ......
LC Classification Number
QA76.9.D343

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