×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Text Mining with R. A Tidy Approach

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku angielskim
Text Mining with R. A Tidy Approach Julia Silge, David Robinson - okladka książki

Text Mining with R. A Tidy Approach Julia Silge, David Robinson - okladka książki

Text Mining with R. A Tidy Approach Julia Silge, David Robinson - audiobook MP3

Text Mining with R. A Tidy Approach Julia Silge, David Robinson - audiobook CD

Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
194
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi

Ebook (126,65 zł najniższa cena z 30 dni)

149,00 zł (-15%)
126,65 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(126,65 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Much of the data available today is unstructured and text-heavy, making it challenging for analysts to apply their usual data wrangling and visualization tools. With this practical book, you’ll explore text-mining techniques with tidytext, a package that authors Julia Silge and David Robinson developed using the tidy principles behind R packages like ggraph and dplyr. You’ll learn how tidytext and other tidy tools in R can make text analysis easier and more effective.

The authors demonstrate how treating text as data frames enables you to manipulate, summarize, and visualize characteristics of text. You’ll also learn how to integrate natural language processing (NLP) into effective workflows. Practical code examples and data explorations will help you generate real insights from literature, news, and social media.

  • Learn how to apply the tidy text format to NLP
  • Use sentiment analysis to mine the emotional content of text
  • Identify a document’s most important terms with frequency measurements
  • Explore relationships and connections between words with the ggraph and widyr packages
  • Convert back and forth between R’s tidy and non-tidy text formats
  • Use topic modeling to classify document collections into natural groups
  • Examine case studies that compare Twitter archives, dig into NASA metadata, and analyze thousands of Usenet messages

Wybrane bestsellery

O'Reilly Media - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności