데이터 분석의 모든 것15 워드 클라우드로 비정형 데이터 분석하기 워드 클라우드로 비정형 데이터 분석하기비정형 데이터는 우리가 일상에서 접하는 대부분의 데이터입니다. 예를 들어, 소셜 미디어 포스트, 이메일, 고객 리뷰 등은 모두 비정형 데이터에 속합니다. 이러한 데이터를 분석하는 방법 중 하나가 바로 워드 클라우드입니다. 워드 클라우드는 텍스트 데이터를 시각적으로 표현하여 주요 단어와 그 빈도를 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 워드 클라우드의 개념, 장점, 그리고 실제 데이터를 이용해 워드 클라우드를 만드는 방법을 알아보겠습니다.워드 클라우드란?워드 클라우드는 텍스트 데이터에서 자주 등장하는 단어를 시각적으로 표현한 것입니다. 주로 단어의 크기로 그 빈도를 나타내며, 빈도가 높을수록 큰 글자로 표시됩니다. 이를 통해 어떤 단어가 텍스트에서 중요한 .. 2024. 6. 8. python으로 코사인 유사도 텍스트 분석 해보기 이번에는 Python을 사용하여 코사인 유사도 함수를 이용한 텍스트 분석 과정을 단계별로 보여드리겠습니다. 이 예제에서는 두 개의 텍스트 문서 간 유사도를 계산하는 과정을 설명하겠습니다.Python을 이용한 코사인 유사도 텍스트 분석필요한 라이브러리 설치먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다. scikit-learn 라이브러리는 벡터화와 코사인 유사도 계산에 유용합니다.pip install scikit-learn단계 1: 데이터 준비비교할 두 개의 텍스트 문서를 준비합니다.# 샘플 문서documents = [ "Data science is an interdisciplinary field that uses scientific methods.", "Machine learning is a branch .. 2024. 6. 8. 비정형 데이터 분석에서의 유사도 거리 함수 비정형 데이터 분석에서의 유사도 거리 함수 이해하기소개데이터 과학이 급속히 발전하면서 비정형 데이터 분석은 귀중한 인사이트를 도출하는 데 핵심 역할을 하고 있습니다. 이러한 분석의 중심에는 유사도 거리 함수 개념이 있습니다. 이 함수는 다양한 데이터 포인트를 비교하고 대조하는 데 중요한 역할을 하며, 다양한 분야에서 정보에 기반한 의사 결정을 이끌어냅니다. 이 글에서는 유사도 거리 함수의 중요성을 설명하고, 다양한 유형과 실제 응용 사례를 다룹니다.유사도 거리 함수란?유사도 거리 함수는 두 데이터 포인트가 얼마나 유사하거나 다른지를 측정하는 수학적 도구입니다. 이러한 함수는 텍스트, 이미지, 비디오 등 전통적인 데이터베이스에 깔끔하게 맞지 않는 비정형 데이터를 처리하는 데 특히 중요합니다.유사도 거리 함.. 2024. 6. 8. KoBERT: 한국어 자연어 처리의 새로운 지평 KoBERT: 한국어 자연어 처리의 새로운 지평KoBERT는 한국어 자연어 처리를 위해 SK텔레콤(SKT)에서 개발한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 모델입니다. KoBERT는 BERT의 강력한 언어 이해 능력을 바탕으로 한국어에 최적화된 자연어 처리 모델로, 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.KoBERT의 주요 기능KoBERT는 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:문서 분류: 텍스트를 분석하여 특정 카테고리로 분류합니다.감정 분석: 텍스트의 감정 상태(긍정, 부정 등)를 분석합니다.질의응답: 질문에 대해 텍스트 기반의 정확한 답변을 제공합니다... 2024. 6. 7. 이전 1 2 3 4 다음
