У цифрову еру, яка стрімко розвивається, аналіз Big Data став ключовим елементом для розуміння патернів і трендів у великих і складних наборах даних. Цей посібник охоплює детальні кроки для обробки набору даних з Kaggle, який містить відгуки про додаток TikTok, за допомогою AI Studio/RapidMiner. Кожен крок спрямований на допомогу користувачам у ефективному управлінні та аналізі даних.
У цій статті ми розглянемо, як набір даних з Kaggle, який містить відгуки про додаток TikTok, можна використовувати для аналізу настроїв користувачів і виявлення важливих висновків. Використовуючи інструменти, такі як AI Studio/RapidMiner, ми можемо застосувати передові техніки аналізу даних, щоб глибше зрозуміти, як користувачі взаємодіють із цим додатком.
1. Імпорт набору даних з відгуками TikTok
Перший крок у обробці даних – це імпорт набору даних з відгуками про додаток TikTok в AI Studio/RapidMiner. Детальні кроки включають:
- Пошук набору даних: Першим кроком є пошук набору даних на Kaggle. Знайдіть файл з відгуками про TikTok і завантажте його.
- Доступ до AI Studio/RapidMiner: Відкрийте платформу AI Studio/RapidMiner. Переконайтеся, що ви маєте доступ до платформи та увійшли з правильними обліковими даними. Після входу виберіть опцію для імпорту набору даних. Знайдіть файл набору даних з відгуками TikTok, який ви підготували, і завантажте його на платформу. Переконайтеся, що формат файлу відповідає тим, що підтримуються AI Studio/RapidMiner (наприклад, CSV, Excel).
- Перевірка набору даних: Після завантаження набору даних перевірте, чи відображається він правильно на екрані. Це важливо, щоб переконатися, що всі завантажені дані доступні для обробки без помилок.
2. Додавання оператора Sample
Функція оператора sample полягає в фільтрації кількості даних, які будуть оброблятися.
- Додавання оператора Sample: В AI Studio/RapidMiner додайте оператор Sample на панель процесів. Функція оператора sample полягає в фільтрації кількості даних для обробки.
- Налаштування параметрів Sample: Налаштуйте параметри, такі як відсоток вибірки або кількість вибірок, яку ви хочете обробити. Наприклад, якщо ви хочете проаналізувати тільки 10% набору даних, налаштуйте параметри відповідно.
3. Використання оператора Subprocess
Оператор Subprocess дозволяє створювати нові процеси, які будуть відокремлені від основної панелі процесів. Оператор Subprocess діє як контейнер для декількох операторів.
- Додавання оператора Subprocess: Додайте оператор Subprocess на панель процесів. Цей оператор корисний для групування кроків, що належать до одного окремого процесу.
- Відкриття нової області процесу: Двічі клацніть на оператор Subprocess, щоб відкрити нову область процесу. Тут ви можете додавати оператор Replace для подальшої обробки.
4. Замінити текст за допомогою оператора Replace
Заміна тексту часто необхідна під час обробки текстових даних з відгуками.
- Додавання оператора Replace: Додайте оператор Replace до області Subprocess. Цей оператор використовується для заміни певного тексту в наборі даних.
- Налаштування параметрів Replace: Вкажіть текст, який ви хочете замінити, у полі «replace what», і текст, на який його треба замінити, у полі «replace by».
5. Перетворення номінальних даних на текст
Перетворення номінальних даних, таких як оцінки відгуків, на текстові значення спрощує подальший аналіз.
- Використання оператора Nominal to Text: Додайте цей оператор до панелі процесів. Цей оператор допомагає перетворити числові значення номінальних даних у текстове подання.
- Налаштування параметрів Nominal to Text: Налаштуйте параметри, щоб всі номінальні значення були перетворені у потрібний текстовий формат. Наприклад, оцінки від 1 до 5 можна перетворити на «Дуже погано» до «Дуже добре».
6.
6. Вибір релевантних атрибутів
Вибір релевантних атрибутів важливий для фокусування аналізу відгуків.
- Додавання оператора Select Attributes: Додайте оператор Select Attributes на панель процесів. Цей оператор дозволяє вибрати певні стовпці з набору даних, які будуть використані в аналізі.
- Налаштування фільтра атрибутів: Змініть фільтр атрибутів на «a subset».
- Переміщення атрибутів: Перемістіть атрибути, такі як «content» (вміст відгуку) та «score» (оцінка відгуку), до обраної частини для подальшого аналізу. Це гарантує, що буде оброблятися лише релевантні дані.
7. Екстракція настрою з відгуків
Аналіз настроїв дає змогу отримати уявлення про почуття або думки в текстах відгуків.
- Додавання оператора Extract Sentiment: Додайте цей оператор на панель процесів. Оператор використовується для аналізу настрою тексту відгуку.
- Налаштування параметрів настрою: Виберіть атрибут тексту (наприклад, «content»), який буде аналізуватися на настрій. Переконайтеся, що параметри налаштовані для виявлення різних нюансів настрою в відгуках, таких як позитивний, негативний або нейтральний.
8. Генерація нових атрибутів з відгуків
Іноді необхідно створити нові атрибути з даних відгуків для глибшого аналізу.
- Оператор Generate Attribute: Додайте оператор Generate Attribute на панель процесів. Цей оператор дозволяє створювати нові атрибути на основі виразів або певних обчислень.
- Налаштування виразу функції: Вкажіть вираз функції, який відповідає потребам вашого аналізу. Наприклад, ви можете створити новий атрибут, що обчислює довжину тексту відгуку або частоту певних слів.
9. Агрегація даних відгуків
Групування даних відгуків за певними атрибутами допомагає зрозуміти тренди та агреговані патерни.
- Використання оператора Aggregate: Додайте оператор Aggregate на панель процесів. Цей оператор корисний для групування даних за певними атрибутами, такими як оцінка або категорія відгуку.
- Налаштування груп: Визначте атрибути, які використовуватимуться для групування даних відгуків. Наприклад, ви можете групувати відгуки за оцінками, щоб побачити розподіл настроїв в кожній категорії.
10. Запуск процесу та перевірка результатів відгуків
Після того, як всі кроки налаштовані правильно:
- Запуск процесу: Клікніть на кнопку «Play», щоб запустити процес обробки даних відгуків. Переконайтеся, що всі оператори працюють без помилок.
- Перевірка кінцевих результатів: Після завершення процесу перевірте результати аналізу, щоб переконатися, що дані відгуків оброблені відповідно до очікувань. Перевірка результатів включає візуалізацію даних та перевірку кінцевих виходів.
Слідування наведеним крокам дозволяє AI Studio/RapidMiner здійснити комплексний та ефективний аналіз відгуків TikTok. Ця структурована процедура дозволяє користувачам отримати цінні висновки з даних відгуків, сприяючи прийняттю більш обґрунтованих і стратегічних рішень.
Перекладено з: “Analisis Sentimen Review TikTok dengan AI Studio/RapidMiner: Panduan Lengkap”