和から株式会社で過去実施された無料セミナー「コロナのためのテキストデータ分析」の講義風景。

SNSやニュースサイトなどから得られる声をテキストデータで分析。

数字トレーニングからテキストマイニングまで様々なセミナーを随時開催しています。

https://wakara.co.jp/course

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コロナ関連のデータ分析では、Twitterのようなテキストデータをどう活用するかが大事なポイントになります。例えば、Twitterでどんなツイートが多くなっているのかを調べる場合、そのデータは基本的にテキストになります。リツイート数やインプレッション数も重要ですが、今回はそのテキストデータの分析方法に焦点を当てていきます。

テキストデータの分析方法

Twitterのツイートには、多くのテキスト情報が含まれています。このテキストをどう分析するかが鍵となります。例えば、コロナウイルス関連のツイートを調べる場合、「横ばい」や「感染者数」といったキーワードがどう使われているかを分析します。これを抽出し、どのような文脈で使われているかを見ることで、データから有益な情報を得ることができます。

データの抽出と可視化

データ分析をさらに進めるためには、テキストの抽出を行います。ツイートの中から特定のキーワードを抜き出し、それを視覚的に表示することで、どのような話題が多く挙がっているのかを一目で把握できます。この作業は手作業では時間がかかるので、プログラムを使って自動化することが重要です。例えば、「R Studio」を使用して、簡単にテキストデータを可視化することができます。

効率的なツールの活用

テキストデータを効率よく分析するために、プログラム言語「R」を使用することが非常に有効です。例えば、コロナ関連のツイートを一万件集める場合、人力で集めるのは非常に手間がかかります。しかし、「R」を使うと、必要な情報を自動で収集し、分析することができます。これにより、大量のデータを迅速に処理することが可能になります。

次回はさらに深掘りしていきますので、楽しみにしていてください！