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잡아라! 텍스트 마이닝 with 파이썬

지금 바로 할 수 있는 데이터 추출과 분석

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소장	종이책 정가	17,000원
	전자책 정가	20%13,600원
	판매가	13,600원

출간 정보
- 2019.04.30. 전자책, 종이책 동시 출간
파일 정보
- PDF
- 10.6MB
- 205쪽
ISBN
- 9791190014311
ECN
- -

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잡아라! 텍스트 마이닝 with 파이썬작품 소개

<잡아라! 텍스트 마이닝 with 파이썬> 파이썬을 이용한 텍스트 마이닝으로
‘아’ 다르고 ‘어’ 다른 한글 텍스트 분석하기

알고리즘에 대한 수학적인 이해가 없어도 개념 파악을 도와주며 독자들이 코드를 따라하면서 결과를 바로바로 확인할 수 있도록 구성했다. 또한 텍스트 데이터 추출을 위해 필수적인 웹 크롤링 기술도 익힌다. 따라서 독자들은 어떠한 웹페이지라도 이 책의 내용을 응용하여 스스로 데이터를 추출 할 수 있다. 이 책을 본 이후에는 데이터 수집부터 분석까지 전 과정을 스스로 할 수 있다.

텍스트 마이닝 분야는 공학자들 이외에 인문, 사회, 예체능 학생들 및 기업에서도 논문, 마케팅을 위해 쓸 수 있다. 세상 속에 존재하는 전체 데이터의 90% 이상이 비정형 텍스트 데이터로 이루어져 있다. 특히 각종 웹 페이지, sns 등에서 엄청난 양의 비정형 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 잘 활용한다면 연구, 기업 경영 전략에 매우 유익하게 활용될 수 있으며 이를 위해서는 텍스트 마이닝 기술이 필수적이다.

이 책의 특징
- 입문자를 위한 기초 수준의 파이썬 기본 문법들을 소개한다.
- 파이썬을 이용한 텍스트 마이닝 방법들의 예제를 소개한다.
- 텍스트 마이닝과 함께 사용할 웹 크롤링 기법을 소개한다.

이 책이 필요한 독자
- 텍스트 마이닝을 이용하여 논문을 쓰려는 분
- 웹에서 발생하는 텍스트 정보를 활용하여 기업 마케팅 및 인사이트 도출을 원하는 분
- 텍스트 마이닝을 공부하고 싶은 분

소스코드 다운로드
https://github.com/bjpublic/tmwithpython

출판사 서평

우리는 데이터의 홍수 속에서 살아가고 있지만 넘치는 데이터를 전부 받아들이고 분석을 할 수 없을 것이다. 데이터를 분석하기 위해서 그만큼 엄청난 인건비와 시간이 소요되기 때문이다. 데이터의 종류는 많지만, 우리가 가장 많이 보고 접하는 데이터는 역시 텍스트 데이터이다. 따라서 텍스트 데이터 분석이 가장 필요할 것이다..

이 책은 공학도가 아닌 독자에게도 유용할 것이다.?가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬을 이용해 텍스트 데이터 수집을 위한 크롤링을 넘어 분석까지 스스로 할 수 있도록 도와주면서 파이썬과 텍스트 마이닝의 기초를 배우게 될? 것이다.

저자 소개

한양대학교 정보시스템학과를 전공하고 한양대학교 산업공학과에서 석사 학위를 받았으며 이후 한국과학기술원, 모비젠, 전자부품연구원에서 연구원으로 재직하며 빅데이터 분석을 연구하였다.

현재 연세대학교 정보대학원에서 박사과정 중에 있으며 다수 기업의 데이터 분석 컨설팅, 데이터 분석 솔루션 개발을 독자적으로 맡아서 하고 있다. 관심 연구분야는 텍스트 마이닝, 쇼핑몰 인사이트 분석 및 추천 알고리즘, 이상탐지, 프로세스 마이닝, 이미지 처리이다. 또한 빅데이터 분석 회사 대운(www.daewoonbigdata.com)을 창업하여 활동 중이다.

1. 텍스트 마이닝이란?
1.1. 문서 수집
1.2. 문서 특징

2. 데이터 사전 처리를 위한 기초 파이썬 코딩
2.1. 아나콘다 설치
2.2. 주피터 노트북
2.3. pandas 라이브러리
2.4. numpy 라이브러리

3.텍스트 데이터
3.1. 정규 표현식
3.2. 사전 처리
3.3. 품사 분석

4. 텍스트 마이닝 기법
4.1. 단어 빈도분석 - 기본적인 통계정보를 알아보자!
4.2. 군집 분석 - 유사한 문서들을 모아보자!
4.3. 토픽 모델링 - 토픽 모델링을 이용하여 문서의 토픽을 추론하자!
4.4. 감성 분석 - 텍스트의 감성 정도를 지표로 나타내자!
4.5. 연관어 분석

5. 텍스트 크롤링
5.1. Beautifulsoup을 이용한 크롤링
5.2. 셀레니움을 이용한 크롤링
5.3. lxml을 이용한 크롤링

6. 실전: 트위터 메시지 분석

7. 실전: 소셜커머스 후기 분석

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