ベクスト株式会社
2. テキストマイニングの基本技術

分析フローをトータルで支援

以上のVextMinerの分析手法をフローとしてまとめたのが、図のStep1~4です。見た事もないデータをクラスタリングで素早く体系化して、次にカテゴライズにて、分類ルールを設定すると、定期的な分析ができる様になります。カテゴライズ結果では、様々な属性とのクロス分析を行って特徴の把握や問題の発見を行います。さらに、少数意見の分析や特定テーマの深堀を行う事で、業務上の課題発見とその原因究明を行って分析レポートをまとめる事が出来ます。

上記の4ステップを行う事で、初めてデータ全体を分析したという事になりますが、分析上のポイントはスピーディである事です。2週間や1ヶ月もかけて分析結果を出しても、タイムリーな活用は困難です。VextMinerでは、大量データであっても短期間で分析レポートを作成できるのが重要です。

また、玉石混合の少数意見から、本当の予兆を発見するには分析者のスキルが必要です。見過ごしてしまいそうな普通の文章の中から何かおかしい?と気づく感性や視点が必要に、なります。

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