第1章 クチコミ分析を支える技術

• クチコミ分析とは？
  • インターネットの普及による消費者行動の変化
  • マーケティングにおけるクチコミの活用
  • アンケート調査とクチコミ分析の違い
  • クチコミ分析の手順
• テキストマイニングとは？
  • データの背後に隠れた有益な情報の発見
  • ビッグデータ時代のテキストマイニング
• 統計学とは？
  • 数値化されたデータの客観的分析
  • 統計分析の手順

第2章 テキストマイニングの基本を学ぶ

• データを構築する
  • クチコミ分析の手順
  • クチコミのありかを知る
  • クチコミを集める
  • データをきれいにする
  • クチコミデータの収集で注意すること
• コンピュータで言葉を分析する
  • 単語を自動的に取り出す ～形態素解析～
  • 形態素解析ツールChaSen
  • 文章の構造を見つける ～係り受け解析～
  • 係り受け解析ツールCaBoCha
  • クチコミの評価を知る ～評判分析～
• 頻度を計算する
  • 言葉を数える ～頻度集計～
  • 頻度を比較可能な形にする ～相対頻度～
  • 頻度をまとめる ～クロス集計～

第3章　統計学の基本を学ぶ

• トレンドを可視化する
  • 時間的な変化を可視化する ～折れ線グラフ～
  • 複数の変化を可視化する
• データの特徴を把握する
  • データの平均を計算する ～平均値～
  • 外れ値に対処する ～中央値～
• データのばらつきを分析する
  • ばらつきの幅を調べる ～最大値・最小値・範囲～
  • もう少し詳しくばらつきの幅を調べる ～四分位数・5 値要約～
  • ばらつきを可視化する ～箱ひげ図～
  • 外れ値を図で表す

第4章　複数のデータを比較する 73

• 割合を可視化する
  • 複数の割合を比較する ～帯グラフ～
• 推測統計学の考え方を学ぶ
  • 一部から全体を推定する ～母集団と標本～
  • 母集団の性質について判断する ～仮説検定～
• 差の大きさを数値にする
  • 頻度の違いを分析する ～カイ二乗検定～
  • 「差がない」場合の頻度を計算する 〜 期待値〜
  • 実測値と期待値の「ずれ」を数値にする ～カイ二乗値～
  • その差は統計的に意味のある差か？ ～カイ二乗分布～
  • その差は本当に意味のある差か？ ～オッズ比～
• キーワードを自動で抽出する
  • キーワード分析のしくみを学ぶ
  • オッズ比でキーワードを抽出する

第5章　クチコミを可視化する

• 単語の結びつきを数字にする
  • 2つの単語が一緒に使われる頻度を数える ～共起頻度
  • 単語の結びつきの強さを調べる ～共起強度
  • 単語の結びつきの有意性を調べる ～共起有意性
• 単語の結びつきを可視化する
  • 顧客の声を「見える化」する ～共起ネットワーク
  • 実際の用例を確認する ～ KWIC コンコーダンス

• 付録A　テキストエディタによる前処理
• 付録B　KH Coder のコーディング機能