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統計学その他
出版社名:東洋経済新報社
出版年月:2022年4月
ISBN:978-4-492-96205-3
216P 21cm
テキストマイニング概論 顧客と知識を見える化する
石井哲/著
組合員価格 税込
1,881
円
(通常価格 税込 1,980円)
割引率 5%
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:テキスト分析ビジネスの進展とともに、注目を浴びるテキストマイニングの技法を、黎明期の状況から最新のビジネス活用までを解説。
「見えない顧客」と「見えない知識」。企業が直面するこの2つの課題を解決するのが、「大量のテキスト情報を自在に分析するテキストマイニング」である。この技術の本質は、「人とシステムとのコラボレーション」にあり、その基本的概念とVOC分析~最新の知識生成に至る発展の歴史を豊富な事例と共に解説する。
もくじ情報:第1編 テキストマイニングの基本的概念(テキストマイニングとの出会いとテキスト分析ビジネスの始まり;テキストマイニングとは?―テキストマイニングが実現する世界;…(
続く
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内容紹介:テキスト分析ビジネスの進展とともに、注目を浴びるテキストマイニングの技法を、黎明期の状況から最新のビジネス活用までを解説。
「見えない顧客」と「見えない知識」。企業が直面するこの2つの課題を解決するのが、「大量のテキスト情報を自在に分析するテキストマイニング」である。この技術の本質は、「人とシステムとのコラボレーション」にあり、その基本的概念とVOC分析~最新の知識生成に至る発展の歴史を豊富な事例と共に解説する。
もくじ情報:第1編 テキストマイニングの基本的概念(テキストマイニングとの出会いとテキスト分析ビジネスの始まり;テキストマイニングとは?―テキストマイニングが実現する世界;テキストマイニングの基本手法―テキストを分析するための技術と戦略;会話分析―書き言葉から話し言葉への展開);第2編 テキストマイニングのビジネス活用(顧客の声を経営に生かす―VOC分析に始まり顧客志向経営を目指す;実務における活用事例);第3編 知識への展開(「AIと知識の時代」を切り拓くテキストマイニング;今後の展望―言語モデルとテキストマイニングの進化)
著者プロフィール
石井 哲(イシイ テツ)
ベクスト株式会社代表取締役社長。1950年生まれ。大阪大学基礎工学部を卒業し、株式会社小松製作所(コマツ)に入社。同社の研究本部にて動的構造解析、人工知能関連分野の研究に従事する。1996年より、クオリカ株式会社(旧小松ソフトウェア開発株式会社)にて、テキストマイニング技術の開発・事業化を主導。2013年3月にクオリカ社より分社・独立して、ベクスト社を設立し、現在に至る。これまでに、金融・製造・通信などの分野で、テキストマイニング技術を用いた「顧客の声を経営に生かす」ソリューションを、多数展開している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
石井 哲(イシイ テツ)
ベクスト株式会社代表取締役社長。1950年生まれ。大阪大学基礎工学部を卒業し、株式会社小松製作所(コマツ)に入社。同社の研究本部にて動的構造解析、人工知能関連分野の研究に従事する。1996年より、クオリカ株式会社(旧小松ソフトウェア開発株式会社)にて、テキストマイニング技術の開発・事業化を主導。2013年3月にクオリカ社より分社・独立して、ベクスト社を設立し、現在に至る。これまでに、金融・製造・通信などの分野で、テキストマイニング技術を用いた「顧客の声を経営に生かす」ソリューションを、多数展開している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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「見えない顧客」と「見えない知識」。企業が直面するこの2つの課題を解決するのが、「大量のテキスト情報を自在に分析するテキストマイニング」である。この技術の本質は、「人とシステムとのコラボレーション」にあり、その基本的概念とVOC分析~最新の知識生成に至る発展の歴史を豊富な事例と共に解説する。
もくじ情報:第1編 テキストマイニングの基本的概念(テキストマイニングとの出会いとテキスト分析ビジネスの始まり;テキストマイニングとは?―テキストマイニングが実現する世界;…(続く)
「見えない顧客」と「見えない知識」。企業が直面するこの2つの課題を解決するのが、「大量のテキスト情報を自在に分析するテキストマイニング」である。この技術の本質は、「人とシステムとのコラボレーション」にあり、その基本的概念とVOC分析~最新の知識生成に至る発展の歴史を豊富な事例と共に解説する。
もくじ情報:第1編 テキストマイニングの基本的概念(テキストマイニングとの出会いとテキスト分析ビジネスの始まり;テキストマイニングとは?―テキストマイニングが実現する世界;テキストマイニングの基本手法―テキストを分析するための技術と戦略;会話分析―書き言葉から話し言葉への展開);第2編 テキストマイニングのビジネス活用(顧客の声を経営に生かす―VOC分析に始まり顧客志向経営を目指す;実務における活用事例);第3編 知識への展開(「AIと知識の時代」を切り拓くテキストマイニング;今後の展望―言語モデルとテキストマイニングの進化)