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2019.08.11
カテゴリ： 家電・ガジェット
先日購入した、3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」サービス
( https://textmining.userlocal.jp/ )
で行ってみました。
「User Local」の「AIテキストマイニング」は、ブラウザで利用する分析ツールで、テキストマイニング用のアプリなどは一切不要です。 現在、無料で利用できます。ユーザー登録をすると、利用できる分析メニューが増えます。
使い方は簡単で、「 HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビューの場合であれば、 スクレイピングした内容のExcelファイルをアップロードするだけです。
あるいは、アマゾン、楽天市場、価格コムなどのレビューのページ全体をコピペするだけで、レビューのテキスト分析ができる「整形ツール（ベータ版）」もあります。ただし、現状では、読み込めるレビューは１ページ分だけのようです。これで、1000件以上のレビューなども取得できるようになれば、Rでのスクレイピングも不要ということになります。
分析対象ファイルをアップロードするだけで、「見出し」の単語の頻度分析、「☆の数」別の分析、「☆の数」と「見出し」の単語の対応分析など、一通りの分析が一瞬で出来上がります。
もちろん、「見出し」ではなく「レビューの本文」の列をテキスト分析の対象にすることもできます。
出力したグラフを画像ファイルとしてダウンロードすることもできます。頻出語の一覧を文字コードを選んで書き出すこともできます。
「User Local」の「AIテキストマイニング」だけで、KH-Coderのようなテキストマイニングソフトで行うような分析ができるというのはすごいことです。「対応分析」「階層クラスター分析」など、KH-Coderと分析メニューがよく似ています。
「 HA-FX3X」は、「低音」「重低音」をはじめとする「音質」と「コストパフォーマンス」などが高く評価されています。
▼「☆の数」別の「見出し」の分析
▼「☆の数」別の「見出し」の分析
▼「☆の数」別の「見出し」の分析
▼「☆の数」別の「見出し」の分析
▼「☆の数」別の「見出し」の分析
▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析
▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析
▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析
▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析
▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析
▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析
▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析
▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析
▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析
▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析
▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析
▼レビューの「見出し」の列を時系列で並べたものを読み込ませて分析対象としました
※ユーザーローカル テキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析
以上は、「User Local」のツールの分析出力例でしたが、カスタマーレビューの分析では、Power BIのWord Cloudに「見出し」を表示させて、「☆の数」別に絞り込んで、インタラクティブに見るのが一番わかりやすいと思います。
テキストマイニングで、「レビューの本文」を単語レベルに分解しても、必ずしもわかりやすくなるわけではありません。
形態素解析の限界で、例えば、「買う」と「良い」という２つの単語が含まれる文があっても、「買って良かった」なのか、「買ったけれど良くなかった」なのか、は「買う」と「良い」という２つの単語だけではわかりません。
やはり、「見出し」のような短文であれば、形態素解析なしで、Power BIのWord Cloudにそのままを表示させて見るのが最もわかりやすいと思いました。
HA-FX3X ： 公式の製品情報ページ
![[商品価格に関しましては、リンクが作成された時点と現時点で情報が変更されている場合がございます。]](https://hbb.afl.rakuten.co.jp/hgb/18c0ee06.b6ecb353.18c0ee07.31d00a5a/?me_id=1345086&item_id=10000173&m=https%3A%2F%2Fthumbnail.image.rakuten.co.jp%2F%400_mall%2Fkotosquare-jvckenwood%2Fcabinet%2Fjvcheadphone01%2Finnerear01%2Finearxx%2Ffx3xsam.jpg%3F_ex%3D80x80&pc=https%3A%2F%2Fthumbnail.image.rakuten.co.jp%2F%400_mall%2Fkotosquare-jvckenwood%2Fcabinet%2Fjvcheadphone01%2Finnerear01%2Finearxx%2Ffx3xsam.jpg%3F_ex%3D240x240&s=240x240&t=picttext "[商品価格に関しましては、リンクが作成された時点と現時点で情報が変更されている場合がございます。]")
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▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析
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▼最近購入した有線イヤホンHA-FX3X：低音から高音まで、バランスがよい感じです
「User Local」の「AIテキストマイニング」は、ブラウザで利用する分析ツールで、テキストマイニング用のアプリなどは一切不要です。 現在、無料で利用できます。ユーザー登録をすると、利用できる分析メニューが増えます。
使い方は簡単で、「 HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビューの場合であれば、 スクレイピングした内容のExcelファイルをアップロードするだけです。
あるいは、アマゾン、楽天市場、価格コムなどのレビューのページ全体をコピペするだけで、レビューのテキスト分析ができる「整形ツール（ベータ版）」もあります。ただし、現状では、読み込めるレビューは１ページ分だけのようです。これで、1000件以上のレビューなども取得できるようになれば、Rでのスクレイピングも不要ということになります。
分析対象ファイルをアップロードするだけで、「見出し」の単語の頻度分析、「☆の数」別の分析、「☆の数」と「見出し」の単語の対応分析など、一通りの分析が一瞬で出来上がります。
もちろん、「見出し」ではなく「レビューの本文」の列をテキスト分析の対象にすることもできます。
出力したグラフを画像ファイルとしてダウンロードすることもできます。頻出語の一覧を文字コードを選んで書き出すこともできます。
「User Local」の「AIテキストマイニング」だけで、KH-Coderのようなテキストマイニングソフトで行うような分析ができるというのはすごいことです。「対応分析」「階層クラスター分析」など、KH-Coderと分析メニューがよく似ています。
「 HA-FX3X」は、「低音」「重低音」をはじめとする「音質」と「コストパフォーマンス」などが高く評価されています。
▼「☆の数」別の「見出し」の分析
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▼「☆の数」別の「見出し」の分析
▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析
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▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析
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▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析
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▼レビューの「見出し」の列を時系列で並べたものを読み込ませて分析対象としました
※ユーザーローカル テキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析
以上は、「User Local」のツールの分析出力例でしたが、カスタマーレビューの分析では、Power BIのWord Cloudに「見出し」を表示させて、「☆の数」別に絞り込んで、インタラクティブに見るのが一番わかりやすいと思います。
テキストマイニングで、「レビューの本文」を単語レベルに分解しても、必ずしもわかりやすくなるわけではありません。
形態素解析の限界で、例えば、「買う」と「良い」という２つの単語が含まれる文があっても、「買って良かった」なのか、「買ったけれど良くなかった」なのか、は「買う」と「良い」という２つの単語だけではわかりません。
やはり、「見出し」のような短文であれば、形態素解析なしで、Power BIのWord Cloudにそのままを表示させて見るのが最もわかりやすいと思いました。
HA-FX3X ： 公式の製品情報ページ
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