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Text mining

Objectifs de la formation

Objectifs Découvrir comment décrire, comparer, classer, analyser des ensembles de textes. Il peut s'agir de textes littéraires, scientifiques (bibliométrie, recherche documentaire), économiques, sociologiques (réponses aux questions ouvertes dans des enquêtes socio-économiques, entretiens divers en marketing, psychologie appliquée, pédagogie, médecine), de textes historiques, politiques... Compétences visées - Se familiariser avec l'analyse textuelle - Connaître les étapes de qualification et de formatage des données brutes en vue d'y appliquer les méthodes d'analyse statistique - Mener une analyse descriptive du texte (fréquence des mots, bilan lexical, table de dissimilarité, co-occurences, nuage de mots,....) - Approfondir l'analyse au moyen de techniques multidimensionnelles

Contenu de la formation

- Introduction Présentation de l'analyse statistique textuelle Domaines d'application Exemples d'utilisation Présentation du logiciel de traitement - Importation des données Les diverses natures et sources de données textuelles utilisables Procédures d'importation selon la nature des données Exemples d'importation - Codification : du texte brut au tableau statistique Données textuelles et données contextuelles Création du tableau lexical : la création des documents Prétraitement des données textuelles (mise en forme, lemmatisation) Dictionnaire des termes -Analyse descriptive Calcul de la fréquence de mots : identifier les termes ou concepts les plus récurrents Bilan lexical par document, par variable de contexte Table de dissimilarité entre documents ou entre modalités de variable contexte Spécificités : termes sur- ou sous-représentés dans une modalité d'une variable de contexte Co-occurrences : termes spécifiques des documents qui contiennent un terme donné. Contexte dans lequel un mot est cité, permet d'éclairer le sens du texte Nuage de mots (« word_cloud ») - Analyse multidimensionnelle Permet de révéler le sens profond des données textuelles et de synthétiser l'information contenue dans les données Analyse factorielle des correspondances (Examen multidimensionnel du lien des termes entre eux, avec les documents et avec les variables de contexte) Classification ascendante hiérarchique des documents en groupes homogènes au regard des termes et des variables de contexte - Traitement complet d'un exemple réel

Résultats de la formation

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Conditions spécifiques d'accès à la formation

Toute personne travaillant sur des donnees de type texte et desirant exploiter au mieux les methodes statistiques exploratoires.

Métier formé

Data / Big data

Niveau d'étude visé

Sans le Bac

Type d'immersion professionnelle

Formation initiale

Organisme de formation

Data Value

Durée de la formation

1 mois

Modalités de formation

formation entièrement présentielle

Prochaine(s) session(s)

  • 04/11/2024 - 06/11/2024

Lieu de formation

54 Rue du Faubourg Saint-Antoine 75012 Paris 12e