特集：テキストマイニングに関連する技術等の説明

解析の対象、データ準備、分析技術、分析ツール、も含めて説明します

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現代ではシステム性能があがり、企業単位でもかなり大規模なデータを蓄積できる時代になりました。蓄積データがあるのであれば、活用したいというのが企業の方針でしょう。
自社内に限らず、SNS上のデータも含めたオープンデータも大量に存在し、活用の魅力は増しています。
活用したいとなっても、解析の対象、データの準備、解析技術、分析ツールと考えることは多岐にわたります。当然に、目的や効果は解析の前に考えておく必要があります。

この特集では、「日本語」に特化して、関係する情報、事象をお伝えするものです。是非、皆様の活用を期待しております。また、不明点がある場合は、HP下部にある「お問合せ」からご一報頂けたら幸いです。
参考までに、ウィキペディアの情報を掲載しておきます。

・テキストマイニング
「
文字列を対象としたデータマイニングのことである。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法である。

テキストデータの多くは形式が定まっておらず、また日本語は英語などと比べて単語の境界判別の必要性（→わかち書き）や文法ゆらぎが大きい点において形態素解析が困難であったが、自然言語処理の発展により実用的な水準の分析が可能となった。テキストマイニングの対象としては、顧客からのアンケートの回答やコールセンターに寄せられる質問や意見、電子掲示板やメーリングリストに蓄積されたテキストデータなどがある。
」

出典　テキストマイニング　（ウィキペディア）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0

１．解析とする対象
２．データの準備
３．分析技術
４．分析ツール

本HPに関する使い方の動画です。是非こちらもご覧下さい。