카카오톡 토픽 분석9 (토픽내 단어 비교)
카카오톡으로 오고간 대화의 토픽 분석합니다. 이번 글에서는 토픽내 단어들을 비교하는 2가지 추가 방법을 살펴보도록 하겠습니다.
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카카오톡으로 오고간 대화의 토픽 분석합니다. 이번 글에서는 토픽들 간의 군집분석 결과를 적용하여 군집별 회귀분석 혹은 상호작용을 분석해 보도록 하겠습니다.
카카오톡으로 오고간 대화의 토픽 분석합니다. 이번 글에서는 연속형 변수에 따른 토픽 발현확률을 회귀분석으로 분석해 보겠습니다.
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카카오톡으로 오고간 대화의 토픽 분석합니다. 이번 글에서는 다양한 변수에 따른 토픽 발현확률을 회귀분석으로 분석해 보겠습니다.
카카오톡으로 오고간 대화의 토픽 분석합니다. 이번 글에서는 다양한 변수에 따른 토픽 발현확률을 시각화 해보겠습니다.
카카오톡으로 오고간 대화의 토픽 분석합니다. 이번 글에서는 토픽간의 상관관계와 군집분석 결과를 확인하겠습니다.
카카오톡으로 오고간 대화의 토픽 분석합니다. 이번 글에서는 토픽명을 정하는 방법에 대해 알아봅시다.
카카오톡으로 오고간 대화의 토픽 분석합니다. 구조적 토픽모델(STM, Structural Topic Model)로 적절한 수의 토픽을 결정해서 토픽을 분석해 봅시다.
카카오톡으로 오고간 대화의 단어를 분석합니다. 상대적으로 거리가 먼 단어 분석과 연속된 두 단어를 바탕으로 단어간 네트워크 분석을 실시하도록 하겠습니다.
카카오톡으로 오고간 대화의 단어를 분석합니다. 빈도수와 단어간 상관관계를 살펴봅니다.
머신러닝으로 3명이 쓴 글 중 특정 단어를 변수로 글 쓴이를 맞추고 어떤 단어들로 그 글쓴이를 특정하는지도 알아봅니다.
월별 대화량은 훌륭한 시계열 데이터가 됩니다. 데이터에 적합한 시계열 모델로 향후 2개월 정도의 대화량을 예측해 봅니다.
연속형 변수에 따른 발언수를 확률밀도함수 그래프로 살펴보았습니다.
연속형 변수에 따른 발언수를 범주별로 비교해 보겠습니다. 점과 선으로 표현해 보았습니다.
다양한 변수에 따른 발언수를 비교해 보겠습니다. 막대 그래프로 표현해 봤습니다.
텍스트 마니닝(text Mining)을 위해 1차로 전처리된 데이터에서 날짜와 관련된 각종 변수를 뽑아냅니다.
카톡 대화방 내용 내려받아서 텍스트 마이닝(Text Mining)을 위해 행과 열로 된 데이터로 만드는 전처리 과정을 설명합니다.
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데이콘(생육 환경 최적화 경진대회) : 생육 환경 관련 데이터에서 중복 데이터를 찾아보자.
데이콘(생육 환경 최적화 경진대회) : 사진을 통해 이상치를 찾아보자.
데이콘(생육 환경 최적화 경진대회) : 생육 환경 관련 데이터에서 이상치를 찾아보자.
데이콘(생육 환경 최적화 경진대회) : 청경채의 생육환경은 케이스별로 어떻게 다를까?
데이콘(생육 환경 최적화 경진대회) : 잎의 넓이를 어떻게 정확하게 측정할 수 있을까?
데이콘(생육 환경 최적화 경진대회) : 어떻게 하면 예시로 제공된 3개의 이미지로 청경채만 구분해 낼 수 있을까?
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