中文文本数据分析,文本数据挖掘是获取有价值知识的过程

《用于数据分析的Python》百度网盘资源下载链接:提取代码:e4n7简介:Python是由荷兰数学与计算机科学研究所的GuidovanRossum在90年代初设计的，作为一种叫做ABC的语言的替代品。WesMcKinney使用Python进行数据分析。epub百度网盘免费下载:链接:提取代码:r77v。

文本挖掘常用工具:Python扩展知识:文本挖掘是从非结构化的文本信息中获取有趣的或有用的模式的过程。文本挖掘的主要目的是从非结构化的文本文档中提取有趣和重要的模式和知识。它可以看作是基于数据库的数据挖掘或知识发现的延伸。文本挖掘是从数据挖掘发展而来的，所以它的定义类似于众所周知的数据挖掘的定义。

在数据分析对比方面，我认为R的优势如下:1。学习先易后难，不会吓到小白们；2.数据科学里面有很多包。3.可视化有很多缺点:1。r更新频繁，之前安装的包更新后往往不支持；我电脑里装了10个版本的R，一直切换2个。R语言中的包和函数都是随便命名的。我不知道这些名字有什么用，也不记得如何让小白使用它们。3.R语言社区人少，只能自己解决问题。4.即使有RStudio，写代码也不方便。先说python的优点:1。它是一种能被理解和说的语言。

文本分析是指从表面深入到文本内部，从而发现普通阅读无法把握的深层含义。有以下几种方法:1。“新批评”的方法很基本，但也很实用，就是从文本中读出那些语言的非日常使用。2、符号学分析符号学其实是一个相当宽泛的概念，我这里只指最经典、最常用的符号学分析方法。3.叙事分析法主要是故事分析法。包括故事顺序分析、故事类型分析等。，叙事视角分析包括叙述者的人称、立场和可信度；

文本分析法的步骤:1 .分类必须完整、彻底，能够适用于所有的分析材料，使所有的分析单元都归入相应的类别，不能有无处可去的地方。2.在分类时，应使用相同的分类标准，即只能选择一个属性作为分类依据。3、分类层次必须明确，循序渐进，不得越级和层次混淆。4.在做具体的评估记录之前，必须事先确定分析类别(维度)。

交易数据、人工数据、移动数据、机器和传感器数据。1.首先是交易数据，大数据平台可以获得时间跨度更大、体量更大的结构化交易数据，从而可以分析更广泛的交易数据类型，不仅包括POS或电商购物数据，还包括行为交易数据，如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。2.其次，人工数据，非结构化数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频以及通过博客、维基，尤其是社交媒体生成的数据流中。

3.然后移动数据，有上网功能的智能手机和平板电脑越来越普遍。这些移动设备上的应用程序可以跟踪和交流无数的事件，从应用程序中的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息或状态报告事件(如位置变化时报告新的地理编码)。4.最后是机器和传感器数据，包括功能设备创建或生成的数据，如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接到互联网的家用电器。

1。通用大数据可视化分析2。关系分析:关系分析是大数据环境下(如信息传播图谱、社交网络等)的新热点。)，而它的本质就是计算点与点之间的关系。在相关工具中，有一些可视化的、轻量级的桌面工具适合数据研究者。3.时空数据分析:适用于小规模(万级)可视化展示分析，很少支持不同粒度的快速聚集探索。4.文本/非结构化分析:基于自然语言处理(NLP)的文本分析在非结构化内容(如互联网/社交媒体/电子商务评论)和大数据(甚至是调查和开放问题的结果分析)的分析中发挥着重要作用。

将它们从一个非结构化的原始文本转化为计算机可以识别和处理的结构化信息，即对文本进行科学抽象，并建立其数学模型来描述和替代文本。这样计算机就可以通过这个模型的计算和运算来识别文本。由于文本是非结构化数据，要想从大量的文本中挖掘出有用的信息，首先要把文本转换成可管理的结构化形式。目前，人们通常使用向量空间模型来描述文本向量，

那么这个向量的维数会非常大。这种未经处理的文本向量不仅给后续工作带来了巨大的计算开销，使得整个处理过程效率非常低，而且损害了分类和聚类算法的准确性，从而使得得到的结果不尽人意，因此，需要在保证原意的基础上，进一步净化文本向量，找出最有代表性的文本特征。为了解决这个问题，最有效的方法就是通过特征选择来降低维数。