Text Mining mit IBM SPSS Text Analytics
Text Mining wird dabei in den allgemeinen Kontext von Data Mining Verfahren gesetzt; der Ablauf von komplexen Text Mining Projekten wird mit Hilfe der CRISP-DM Methodologie erläutert und handhabbar gemacht.
Dauer
2 Tage
Preis
900,00 €
1.071,00 € inkl. 19% ges. MwSt.
1.071,00 € inkl. 19% ges. MwSt.
Please refer to course overview.
Interessant für ...
... Anwender von IBM SPSS Modeler, die ihre Analysen um Textdaten erweitern wollen. Egal ob Sie Informationen aus CRM-Daten wie E-Mails, Briefe oder Call-Center-Protokolle in Ihre bestehenden Modelle integrieren möchten oder ein Monitoring von aufkommenden Themen und objektspezifischen Meinungen in Internet-Blogs und Foren anstreben IBM SPSS Text Analytics ist das mächtige Instrument, das eine Automatisierung einer großen Vielfalt von Fragestellungen rund um die Auswertung von Texten ermöglicht.
... Anwender von IBM SPSS Modeler, die ihre Analysen um Textdaten erweitern wollen. Egal ob Sie Informationen aus CRM-Daten wie E-Mails, Briefe oder Call-Center-Protokolle in Ihre bestehenden Modelle integrieren möchten oder ein Monitoring von aufkommenden Themen und objektspezifischen Meinungen in Internet-Blogs und Foren anstreben IBM SPSS Text Analytics ist das mächtige Instrument, das eine Automatisierung einer großen Vielfalt von Fragestellungen rund um die Auswertung von Texten ermöglicht.
Der Kurs beinhaltet eine Einführung in Anwendungsbereiche und Techniken der automatischen Analyse großer Textmengen.
Text Mining wird dabei in den allgemeinen Kontext von Data Mining Verfahren gesetzt; der Ablauf von komplexen Text Mining Projekten wird mit Hilfe der CRISP-DM Methodologie erläutert und handhabbar gemacht.
Text Mining wird dabei in den allgemeinen Kontext von Data Mining Verfahren gesetzt; der Ablauf von komplexen Text Mining Projekten wird mit Hilfe der CRISP-DM Methodologie erläutert und handhabbar gemacht.
Die Teilnehmer sollten Erfahrung im Umgang mit der visuellen Programmieroberfläche von IBM SPSS Modeler mitbringen und über ein gutes allgemeines Verständnis von Aufgaben und Problemen der Datenanalyse verfügen. Spezifische Kenntnisse im Bereich der computergestützten Textanalyse sind nicht erforderlich.

