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USER LOCALの無料でつかえるテキストマイニングツールがス・ゴ・イ

 2018/06/10
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この記事の内容

このブログに来ていただいた方の検索フレーズを分析して、ブログ記事として望まれるのはどんな記事なのかさぐってみました。USER LOCALのテキストマイニングツールに解析したいファイルを読み込ませるだけでしたが、かなりわかったことがあります。


  1. それはテキストマイニング
  2. 出現回数が声の大きさ?
  3. 解析結果

ユーザーローカル様の「 だれでも簡単に使えるテキストマイニングツール 」に、グーグル アナリティクスの検索クエリを読み込んでみました。キーワードが声のボリュームとして見えちゃいます。

それはテキストマイニング

テキストマイニング(text mining)は、文字列を対象としたデータマイニングのことである。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列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方法である。

 

 

テキストマイニングすることで、興味や問題が見えてきます。

出現回数が声の大きさ?

だれでも簡単に使えるテキストマイニングツール 」に「 検索クエリ 」のデータを読み込むとどうなるか? 実際にやってみましよう!

今回はこんな手順でおこないました
1.2015年1月〜2016年1月、今日までの検索クエリをエクスポート
2.スプレッドシートで不要なセルを削除し、csvで保存
3.だれでも簡単に使えるテキストマイニングツールでcsv読み込み

※ 今回は、キーワードの表示回数とクリック数は無視しました。単純に検索クエリのキーワードを連携です。

1.Google Analyticsで集計期間を設定して検索クエリを表示します。
Google Analyticsの検索クエリ
検索クエリをエクスポートを選択、Googleスプレッドシートで開きます。

2.スプレッドシートで不要なセルを削除します。
スプレッドシートで開いた状態
ここから検索クエリとなるキーワード以外を削除します。

不要なセルを削除します

3.カンマ区切りの値CSVでダウンロードします。
CSVにしてダウンロードします

4.ユーザーローカルの無料でつかえるテキストマイニングへ移動
http://textmining.userlocal.jp/

ユーザーローカルのテキストマイニングテキストファイルを解析するを選択します。

CSVを読み込みます

CSVを解析します

解析結果

共起ネットワーク

ワードクラウド

スコア

ここ1年の検索クエリを解析した結果がでました。ひとつづつ考えてみましょう。

すべてに共通するのが、色分けです。が名詞 が動詞 が形容詞
検索クエリを、名詞、動詞、形容詞に分解。出現頻度が大きいものから並べた感じでしょうか!

名詞はドンズバで「キーワード」なので、これについて書くことが必要です。そして動詞で、そのキーワードの目的が見えてきます。最後に形容詞で目的がどうあるべきか? または、現在こういう状態だから目的を達成したい。そのようにわたしは分析しました。

共起ネットワークを見ると、「速い」と「弾く」が線で結ばれていたり、「飲む」と「やすい」。「書く」と「やすい」一般的なのかもしれませんが、行動心理などが理解できて、なかなか興味深いです。

ワードクラウドでは、なにを求めて訪問していただいているのか、その大きさで浮き彫りになっています。この結果もCSV形式でダウンロードすることが可能です。定期的にどうなっているのか見ていきたいと考えています。皆さんも試してみて下さい。

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