【テキスト分析】おすすめ本(入門からのテキストマイニングをビジネスにも,Python,R)ランキング

「やってみようテキストマイニング」は、テキストマイニングの基本的な概念や手順を理解し、実践的な技術を学ぶための入門書です。本書では、フリーソフトKH CoderとExcelを用いてテキストデータの定量分析を行う方法が紹介されています。

主な内容は以下の通りです。

テキストマイニングの基礎: テキストマイニングの基本的な概念や手順、データ構造の特徴、重要ポイント、事例紹介。
データの事前編集: 外部変数とテキストデータの関連、有効データの抽出方法、データの置換など。
データの読み込みと前処理: データ読み込み、前処理、抽出語のリスト表示、辞書の作成、外部変数の読み込みなど。
第1段階の分析: 抽出語の全体リスト表示と集計、さまざまな検索、抽出語の分析。
第2段階の分析: 文書の検索、クラスター分析、仮説のコーディング、仮説コードの集計と分析など。
テキストマイニングの事例: 食育授業の感想の可視化、高齢者向けサービスのまとめ、来街者による街の評価などの具体例。
付録: データ編集、Excelマクロによる機能など。

牛澤賢二氏によって書かれたこの本は、テキストマイニングの基本から応用までをカバーし、特にアンケート調査の自由回答文を分析する際の実践的なガイドを提供しています。

質的テキスト分析法

『質的テキスト分析法: 基本原理・分析技法・ソフトウェア』という本は、質的データ（インタビュー記録やフィールドノーツなどの文字テキストを中心とするデータ）を分析し、その結果を論文にまとめる手順を具体的に解説するものです。本書は、質的研究を行う上での基本的な考え方や理論的背景についても詳しく説明しています。

本書は以下の内容で構成されています。

質的データの分析方法、質的研究法と量的研究法、混合研究法についての基本的な概念。
体系的な質的テキスト分析の歴史とその源流。
質的テキスト分析の基本概念と作業プロセス。
質的テキスト分析における主要な方法論。
コンピュータプログラムを利用した質的テキスト分析。
質の基準、研究報告書の作成、研究プロセスの記録。
本書のまとめとしての結語。

また、補論として、質的データ分析の基本原理とQDAソフトウェアの可能性についても触れられています。

この本は、質的研究を行う際の理論と実践の両面にわたる知識を提供し、研究者や学生にとって有用なリソースとなっています。

テキストマイニング入門

『テキストマイニング入門: ExcelとKH Coderでわかるデータ分析』は、テキストマイニングの基礎と具体的な事例について解説する入門書です。この本では、フリーの計量テキスト分析ソフトであるKH Coderを用いたテキスト解析と、Excelによるその分析手法を通して学ぶことができます。テキストマイニングをビジネスや業務に活かす方法や、学習時によくあるつまずきポイントについて、マンガやイラスト、図解を使ってわかりやすく説明されています。

この本は、テキストマイニングをこれから始める方に向けて書かれており、KH Coderを使いながらテキストマイニングについて学ぶことができるように構成されています。KH Coderは、共起ネットワークや対応分析などを実行できる優れた無償ソフトである点が特徴です。

動かして学ぶ! はじめてのテキストマイニング

『動かして学ぶ！はじめてのテキストマイニング』は、テキストマイニングの基礎から応用までを解説した入門書です。著者は樋口耕一、中村康則、周景龍で、この本では、フリーソフトウェア「KH Coder」を用いたテキストマイニングの手法を、初心者にも分かりやすく紹介しています。

本書の内容は、テキストマイニングの基本的な考え方から、具体的な分析手順、複雑なデータの扱い方に至るまで幅広くカバーしています。例えば、クチコミデータの分析方法や、KH Coderを使ったデータの準備方法、計量テキスト分析の利点、さらにはクロス集計や対応分析などの具体的な分析手法についても詳しく解説しています。

また、実際の分析を行う際に生じる可能性のある疑問や問題に対する回答も提供されており、KH Coderの使用に関するセキュリティの問題や、データ分析時の語の取り出し方、前処理の方法なども紹介されています。

この本は、テキストマイニングに興味のある初学者や、KH Coderを使い始めたい研究者、企業でのデータ分析に従事する人々にとって、理解を深めるのに役立つリソースとなるでしょう。

実践 Rによるテキストマイニング

『実践 Rによるテキストマイニング』は、石田基広著の本で、Rを用いたテキストマイニングの発展的な分析方法を紹介しています。この本では、センチメント分析、単語分散表現、機械学習、Pythonラッパーなどのテーマが取り上げられています。センチメント分析では、テキストがポジティブかネガティブかを判断する技術について説明し、単語分散表現では、単語の意味の関連性を数値化する方法が解説されています。また、機械学習における予測手法や、RからPythonライブラリを使用する方法についても詳しく説明されています。

Rによるテキストマイニング

『Rによるテキストマイニング ―tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎』は、Julia SilgeとDavid Robinsonによる著作で、R言語とtidytextパッケージを使用したテキストマイニングの基礎を学ぶための入門書です。この本は、生データを整理して分析しやすい形に変換する方法、センチメント分析、単語の出現頻度分析、nグラムと相関分析などのトピックをカバーしています。

本書の内容は以下のように構成されています。

整理テキスト形式: これはテキストデータの基本的な構造と、データの整理方法に焦点を当てています。

整理データを使ったセンチメント分析: 感情分析におけるデータセットの使用と分析方法について説明します。
単語の出現頻度と特定の文書での出現頻度の分析（tf-idf）: この章では、特定の文書コレクションにおける単語の重要性を測定する方法について学びます。
単語間の関係: nグラムと相関: ここでは、テキスト内の単語間の関連性に焦点を当て、nグラムを利用した分析方法について説明します。
未整理形式へ（から）の変換: テキストデータの整理と未整理形式への変換方法について説明します。
トピックモデリング: トピックモデリングの概念と実装方法について詳しく解説します。
ケーススタディ: Twitterアーカイブの比較: 実際のTwitterデータを使用して、得られた知見を分析します。
ケーススタディ: NASAメタデータのマイニング: NASAのデータを使って、単語の共起や相関などを分析します。
ケーススタディ: Usenetテキストの分析: Usenetのデータを分析し、センチメント分析やトピックモデリングを行います。

この本は、R言語を用いたテキストデータの処理と分析の基本から応用までを、実践的な例とともに学ぶことができる資源です。

Pythonではじめるテキストアナリティクス入門

Ｐｙｔｈｏｎではじめるテキストアナリティクス入門

『Pythonではじめるテキストアナリティクス入門』は、テキストアナリティクスの基礎から実践的な分析技術までを網羅した入門書です。本書は、特に「spaCy+GiNZA」を用いたテキスト分析に焦点を当てており、実際の事例を通して観光、金融・経済、ソーシャルメディアのデータ分析方法を解説しています。また、Pythonの環境構築についてもサポートしており、初心者にも分かりやすく説明されています。

本書の内容は、テキストアナリティクスの基礎から始まり、プログラミングの補足知識、環境構築、基礎技術、そして具体的な分析事例まで幅広くカバーしています。観光地やテーマパーク、金融・経済テキスト、ソーシャルメディアデータの解析など、様々な分野のテキストデータに対する具体的な分析方法が示されています。さらに、実践的なテクニックや深層学習技術、Google Colaboratoryや自然言語処理APIを利用したテキストアナリティクスの方法についても説明されています。

この本は、テキストアナリティクスに興味がある方や、Pythonの基本知識を持ち、次のステップとしてテキストアナリティクスを学びたい方に適しています。著者には榊剛史、石野亜耶、小早川健、坂地泰紀、嶋田和孝、吉田光男など、各分野の専門家が名を連ねており、その知識と経験が存分に活かされています。

社会調査のための計量テキスト分析

『社会調査のための計量テキスト分析』は、書簡、小説、メディア記事などの文書に表れる心理や実相の内容分析を、質的および量的に実現する手法について解説し、解析事例を紹介する本です。この本は、社会調査や研究で広く使用されているテキスト型データ分析用のフリーソフト「KH Coder」の利用方法と実際の解析事例を示しています。著者の樋口耕一氏は、人間科学の博士で、立命館大学産業社会学部の准教授です。

本書は、以下のような内容で構成されています。

内容分析から計量テキスト分析への継承と発展
計量的分析の新たなアプローチと、分析用ソフトウェア「KH Coder」の製作指針
新たなアプローチに基づく分析手順と実際、漱石『こころ』によるチュートリアル
手作業による伝統的な方法との比較、新聞記事の分析結果
現代における全国紙の内容分析の有効性、社会意識の探索

内容分析の質的および量的な実現に焦点を当て、計量テキスト分析の分野における重要なリソースとなっています。

SQLではじめるデータ分析

『SQLではじめるデータ分析』という本は、データ分析に関連するSQLのテクニックを学ぶことに焦点を当てており、特にクラウドの普及に伴うSQLの使用拡大とデータサイエンスの領域でのその重要性を強調しています。この本は、日付や時刻の比較や処理など、SQLが特に強力な分野における具体的な使用例を通じて、データ分析のさまざまな側面を探求しています。

主な内容としては、データの前処理、時系列解析、コホート分析、テキスト分析、異常検知など、SQLを使用したデータ分析の高度なテクニックが含まれています。本書では、これらのテーマに関して具体的な例や方法を紹介し、実際の分析プロセスにおいてSQLをどのように効果的に活用するかを説明しています。

この本は、データサイエンティスト、Webエンジニア、RやPythonを使用するユーザー、そしてSQLを学びたい方やデータ分析に興味がある方に適しています。また、サンプルコードがGitHubで提供されており、実際に手を動かしながら学習することができます。全体として、この本はSQLの基本から発展的なテクニックまでを網羅し、理論と実践のバランスを取りながらデータ分析のスキルを高めるのに役立つ資源です。

テキストデータマネジメント前処理から分析へ

『テキストデータマネジメント前処理から分析へ』は、大規模なテキストデータを効果的に利用するための基本的な知識と方法を包括的に解説した書籍です。この本はデータの抽出や格納、表現方法、重みの計算法、索引付け、そして実際の分析例に至るまで、大規模テキストデータの活用法全体を網羅しています。

本書は以下の内容で構成されています。

テキストデータマネジメントシステムに関する基本的な概念と重要性、ツール、事例。
テキストデータの表現、格納、収集についての詳細。
テキストデータからの特徴量抽出に関するアプローチと技術。
テキストアナリティクスの方法論、例えばテキストの分類やクラスタリング。
実際のテキストアナリティクスの事例とその実施方法。

また、Pythonの実行環境に関する情報やBigQueryを使用したテキストアナリティクスの例、大規模テキストデータ分析のためのクラスタ型計算機の活用方法などが紹介されています。これにより、読者はテキストデータの管理と分析における理論と実践の両方を学ぶことができます。

金融・経済分析のためのテキストマイニング

『金融・経済分析のためのテキストマイニング』という本は、テキストデータを分析し、それを金融市場分析や資産運用に活かすための金融テキストマイニングに特化した内容を扱っています。この分野の特有の手法や進歩した技術、具体的な事例が紹介されているため、新たな分析方法を学ぶのに有益な一冊です。

一方で、この本にはいくつか物足りなさを感じるポイントも指摘されています。具体的には、実践的なソースコードが提供されていない点が挙げられます。テキストマイニングを学ぶ際には、実際にコードを動かして試行錯誤することが重要ですが、この本ではそのようなサンプルプログラムは提供されていません。また、続編として登場する『Pythonによる金融テキストマイニング』ではPythonを用いた具体的な解説が加えられ、ソースコードも提供されていますが、全体の構成や扱うトピックに既視感を覚える部分があるとの指摘もあります。

テキストマイニング自体は、大量のテキストデータから有益な情報を抽出するための分析手法で、特に金融分野では市場の動向分析や投資判断のための重要なツールとして利用されています。このプロセスには、データ収集、前処理、データ変換、分析などのステップが含まれ、形態素解析や構文解析、頻度分析などさまざまな手法が用いられます。特に、コレスポンデンス分析、主成分分析、共起分析などは、テキストデータの分析において広く活用される手法です。

この本は、金融テキストマイニングに興味がある方や、実際に金融データを分析し、有益な洞察を得たいと考えている方には有益なリソースですが、実践的なコードの提供や最新の技術トレンドへの追随など、改善の余地があるとも言えるでしょう。

学部生のための企業分析テキスト