チャンス発見、KeyGraph
大規模データを分析することにより、重要なキーワードをや思いがけない組み合わせを知ることができます。弊社ではKeyGraphを用いて、アイテム間のつながりが強い(一緒に登場する機会が多い)ところを可視化したり、出現頻度は低いが出現頻度が高い単語の間に位置する単語を可視化することができます(チャンス発見)。
※KeyGraphとは東京大学・大澤幸生教授が開発したアルゴリズムをもとに弊社が開発したテキストマイングツールです。
適用できる分野、問題状況
テキストデータ分析
大規模なテキストデータから、そのテキストデータの大筋を内容をつかむ
大規模なテキストデータから、そのテキストデータの大筋を内容をつかむ
POSデータ分析
POSデータから併売状況を分析する
POSデータから併売状況を分析する
適用フローの一例
アンケート調査によるブランド評価
1.解析用データの用意
・テキストデータの場合は、形態素解析を行った後に不要語の除去を行う
・POSデータの場合は、併売データ(レシートなど)
・テキストデータの場合は、形態素解析を行った後に不要語の除去を行う
・POSデータの場合は、併売データ(レシートなど)
↓
2.KeyGraph解析
・データの可視化を行う
・データの可視化を行う
↓
3.KeyGraphの解釈
・可視化されたデータの解析結果を解釈し、データに関する知見を見出す。
・解析時パラメータを変更して再度解析を行う。
・可視化されたデータの解析結果を解釈し、データに関する知見を見出す。
・解析時パラメータを変更して再度解析を行う。
アウトプット例
*画面をクリックすると拡大画面と説明が表示されます