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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

テキストアナリティクスの技術と実践を詳しく解説！
本書は、アンケートやSNSといったテキストデータを対象とした分析に興味がある方や実務で応用したい方に向けて、テキストアナリティクスに関する基本的な知識と、著者が非常に重要であると考える技術について解説した入門書です。テキストアナリティクスは従来のテキストマイニングにとどまらず、より明確な分析目的や理論的枠組みをもった方法論です。
本書では、データの構築から分析までを行った、汎用性の高い事例を紹介しています。また、単にツールとしてのRの使い方を知るだけでなく、読者が目的に応じた分析方法を判断できるようになるようにまとめています。
サンプルのデータやコードを参考に手を動かしながら学習することができ、初心者の「一冊目」にうってつけです。

はじめに

[基礎編]

第1章　テキストアナリティクス入門
　1.1　テキストアナリティクスとは
　1.2　社会で活用されるテキストアナリティクス
　1.3　テキストアナリティクスの活用事例の探し方
　1.4　テキストアナリティクスの歴史

第2章　テキストアナリティクスの理論的枠組み
　2.1　テキストデータの構築
　2.2　テキストデータの分析

[準備編]

第3章　分析データの準備
　3.1　データセットの構築
　3.2　テキストファイルの作成
　3.3　CSVファイルの作成
　3.4　テキスト整形

第4章　Rの基本
　4.1　Rの導入
　4.2　コードの入力
　4.3　変数と代入
　4.4　ベクトル
　4.5　行列とデータフレーム
　4.6　ファイルの操作
　4.7　パッケージのインストール
　4.8　ヘルプの参照

第5章　データ分析の基本
　5.1　データハンドリング
　5.2　文字列処理
　5.3　可視化
　5.4　統計処理

第6章　テキスト分析の基本
　6.1　RMeCabの導入
　6.2　形態素解析
　6.3　単語の分析
　6.4　n-gramの分析
　6.5　共起語の分析
　6.6　複数テキストの分析
　6.7　頻度表の加工
　6.8　用例検索

[実践編]

第7章　授業評価アンケートの分析
　7.1 授業評価アンケートに基づく授業改善
　7.2 分析データ
　7.3 単純な頻度集計
　7.4 品詞別の頻度集計
　7.5 用例検索

第8章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析
　8.1 マーケティングのためのクチコミ分析
　8.2 分析データ
　8.3 レビューの評価と集計
　8.4 低評価コメントと高評価コメントの比較
　8.5 共起語の集計
　8.6 共起ネットワークによる可視化

第9章　スクレイピングによる特徴語抽出
　9.1 スクレイピングによるデータ収集
　9.2 分析データ
　9.3 特徴語抽出
　9.4 用例検索

第10章　警察白書のトピック分析
　10.1 白書から見る現代社会の諸相
　10.2 分析データ
　10.3 トピックモデル
　10.4 階層型クラスター分析

第11章　文学作品の著者推定
　11.1 文体識別指標を用いた著者推定
　11.2 分析データ
　11.3 箱ひげ図
　11.4 対応分析
　11.5 ランダムフォレスト

おわりに
参考文献
索引

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教育現場のデータを活かすために！
　本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説するものです。

　中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。

　本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。

　教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。

【準備編】
第1章　Rの使い方

【基本編】
第2章　記述統計―テスト結果の概要を知りたい
第3章　層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい
第4章　t検定―2つのテスト結果を比較したい
第5章　分散分析・多重比較―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい
第6章　効果量―指導法による成績の違いを調べたい
コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい
第7章　相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい
コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい

【発展編】
第8章　回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい
コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい
第9章　因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい
コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい
第10章　構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい
コラム 潜在ランク理論―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい
第11章　クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい
コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい

参考文献
索引

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「テキストマイニングに必要な知識とはなんだろう？」 素朴な疑問に答えたテキストマイニング入門書の決定版！

　
　本書は、「テキストマイニングに必要な知識とはなんだろう？」という素朴な疑問に直球でお答えする入門書です。テキストマイニング自体に注力して、わかりやすく解説しています。
　単なるツールの説明にならないように、言語学や社会調査法の理論についても前半でていねいにふれ、さまざまな用途に応じたデータの視覚化手法を盛り込みます。また、テキスト分析やデータ分析のためのファイルの作り方についても詳しく説明します。

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【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】御社のビッグデータから　隠れた“X（宝）”を見つけ出せ！2013年以降、企業内部で肥大化したビッグデータ（構造化されてない大量のデータ）を利用する動きが活発になってきています。大量のデータを分析することで、ビジネスで言えば商品の売れ筋やトレンド情報の把握、予測などに役立てることができます。本書は無料で利用できるRという統計ソフトを用いて、ビジネスの現場で役立つ専門的な統計分析について解説した書籍です。Part1では、Rの使い方の基本について、Part2では統計分析の基本を、Part3ではサンプルを元にした本格的なビジネス統計データ分析手法について解説します。全体を通して、入門的な要素を押さえつつ、本格的な分析手法まで丁寧に解説しています。これ1冊で、ビジネスの現場で活用できる本格的な統計データ行うことができます。またどの業界の方でも入りやすいように身近なサンプルを元に解説します。数式や分析手法など、つまづきやすい部分については適時コラムなどで解説します。なおRは最新の3.Xに対応しています。※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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