ステップ 2: テキストソースの特定
社員のレビューはさまざまなソースから集められます。人事部門に十分なリソースがあれば、第三者に依頼してフォーカスグループを実施し、自社と競合他社の社員にインタビューすることもできます。
Forbes などは「働きがいのある会社」に関する記事を掲載しており、Amazon や Google が言及されることもあります。別の情報源としては、Indeed、Glassdoor、CareerBliss のようなサイトにある匿名のオンラインレビューが考えられます。
ここでは、匿名のオンラインレビューのコレクションに焦点を当てます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶBag-of-Wordsによるテキストマイニング
演習の手順
str()でamznの構造を表示し、次元とデータのプレビューを確認します。- 好意的なレビューの列
amzn$prosからamzn_prosを作成します。 - 否定的なレビューの列
amzn$consからamzn_consを作成します。 str()でgoogの構造を表示し、次元とデータのプレビューを確認します。- 好意的なレビューの列
goog$prosからgoog_prosを作成します。 - 否定的なレビューの列
goog$consからgoog_consを作成します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Print the structure of amzn
___
# Create amzn_pros
___ <- ___
# Create amzn_cons
___ <- ___
# Print the structure of goog
___(___)
# Create goog_pros
___ <- ___
# Create goog_cons
___ <- ___