テキストマイニング

テキストマイニングは文字列を対象としたデータマイニングのことで、文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの品詞や単語の出現頻度や共起語の頻度、共起ネットワーク、クラスター分析、時系列変化などを解析することで有用な情報を取り出すテキストデータの分析手法です。
テキスト情報からなる質的データから、関連性や特徴を明らかにし、埋もれた新事実を発見します。

ジーユーエヌではKH Coderを用いてテキストマイニングを実施します。KH Coderは
立命館大学の樋口耕一教授が開発したソフトウェアで、学術論文での利用も5,200件を超え、現在、最も汎用性と信頼度が高いテキストマイニングツールです。

インタビューデータ、フリーアンサーデータ、口コミデータ、業務報告データなどテキストデータの傾向や特徴を可視化します。
学術論文をはじめマーケティング・人事・営業部門などで広く活用されています。

インタビューデータ

研究用インタビュー、商品開発用インタビュー、グループインタビュー、デプスインタビュー、選挙演説、講演会･･･

フリーアンサーデータ

各種アンケートの自由回答、イベント評価、志望動機、自己PR･･･

口コミデータ

飲食店、ホテル・旅館、遊園地、観光スポット、イベント化粧品、サプリメント、家電製品、洋服、靴、車、自転車、各種商品サービス評価企業評価、退職者評価、就活生評価、転職者評価、学校評価、卒業生評価、在校生評価、受験者評価、病院評価、患者評価、広告、キャンペーン、プロモーション･･･

コールセンターデータ

お客様相談センター、クレームセンター、希望・要望、対応内容、トーク品質･･･

業務報告データ

業務日報、対応作業報告、ヒヤリ・ハット報告･･･

テキストデータを定量的に集計・分析することで新しい知見が得られ、ビジネス課題を浮き彫りにし、研究がネクストステージに進化します。