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書誌情報サマリ

書名

Rによるテキストマイニング　tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎

著者名 Julia Silge／著 David Robinson／著 大橋真也／監訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.5
請求記号 0076/06537/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237400296一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0076/06537/
書名 Rによるテキストマイニング　tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎
著者名 Julia Silge／著 　 David Robinson／著 　 大橋真也／監訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.5
ページ数 16,209p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-87311-830-7
原書名 原タイトル:Text mining with R
分類 0076
一般件名 テキストマイニング
書誌種別 一般和書
内容紹介 データ分析と可視化の基礎が学べるテキストマイニングの入門書。革新的なRパッケージ「tidytext」とその他の整理ツールを使って、NASAのメタデータ等を題材に、内容豊かな分析を引き出す方法を提示する。
書誌・年譜・年表 文献:p203〜204
タイトルコード 1001810015974

要旨 「Ｒの神様」ハドリー・ウィッカムに「Ｒのデータ分析を変えた」と言わしめた革新的なパッケージ、ｔｉｄｙｔｅｘｔの開発者たちによる、データ分析と可視化の基礎を学ぶことができるテキストマイニングの入門書です。取得した生データを、「整理データ原則」に基づいてｔｉｄｙｔｅｘｔで扱いやすい形に変換すると、簡単に既存のツールと組み合わせることができ、効果的にデータ分析や可視化を行うことができます。本書はその原則に基づき、ｔｉｄｙｔｅｘｔ、ｄｐｌｙｒ、ｇｇｒａｐｈ、ｗｉｄｙｒパッケージ等を使って、ジェーン・オースティンの小説や古典、Ｔｗｉｔｔｅｒ、ニュースサイト、ＮＡＳＡのメタデータなどを分析していきます。著者たちの豊富な経験と科学的理論に基づいた、明確でシンプルかつ応用力抜群のテキストマイニング手法を提示します。
目次 １章　整理テキスト形式
２章　整理データを使ったセンチメント分析
３章　単語の出現頻度と特定の文書での出現頻度の分析：ｔｆ‐ｉｄｆ
４章　単語間の関係：ｎグラムと相関
５章　未整理形式へ（から）の変換
６章　トピックモデリング
７章　ケーススタディ：Ｔｗｉｔｔｅｒアーカイブの比較
８章　ケーススタディ：ＮＡＳＡメタデータのマイニング
９章　ケーススタディ：Ｕｓｅｎｅｔテキストの分析
著者情報 シルジ，ジュリア
　Ｓｔａｃｋ　Ｏｖｅｒｆｌｏｗのデータサイエンティスト。複雑なデータセットの分析、多様なユーザとの技術トピックのやり取りを行う。天体物理学のＰｈＤを取得(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)
ロビンソン，デビッド
　Ｓｔａｃｋ　Ｏｖｅｒｆｌｏｗのデータサイエンティスト。プリンストン大で量子・計算生物学のＰｈＤを取得。ｂｒｏｏｍ、ｇｇａｎｉｍａｔｅ、ｆｕｚｚｙｊｏｉｎ、ｓｉｄｙｒなどのオープンソースのＲパッケージの開発を楽しむ(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)
大橋 真也
　千葉大学理学部数学科卒業、千葉大学大学院教育学研究科修士課程修了。千葉県公立高等学校教諭。千葉大学非常勤講師、Ａｐｐｌｅ　Ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄ　Ｅｄｕｃａｔｏｒ、Ｗｏｌｆｒａｍ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ　Ｇｒｏｕｐ、日本数式処理学会、ＣＩＥＣ（コンピュータ利用教育学会）。千葉県立千葉中学校・千葉高等学校数学科教諭(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)
長尾 高弘
　１９６０年生まれ。東京大学教育学部卒。１９８７年頃からアルバイトで技術翻訳を始め、１９８８年に（株）エーピーラボに入社し、取締役として９７年まで在籍する。１９９７年に（株）ロングテールを設立し、社長に就任(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)


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