제품별 집계와 재정렬
tidy_twitter는 토큰화가 완료되었고, 사용자 지정 불용어를 포함한 불용어가 제거되어 있어요. 이제 불만 트윗과 비(非)불만 트윗에 따라 단어 빈도의 차이를 시각화하려고 합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 시작하는 텍스트 분석
연습 안내
- 불만 여부에 따라 단어를 집계하세요.
- 불만 여부별로 상위 20개 단어만 유지하세요.
- 단어를 빈도로 기준 잡아 요인으로 재정렬하기 전에 ungroup 하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
word_counts <- tidy_twitter %>%
# Count words by whether or not its a complaint
___(___, ___) %>%
# Group by whether or not its a complaint
group_by(___) %>%
# Keep the top 20 words
___(___, ___) %>%
# Ungroup before reordering word as a factor by the count
___() %>%
___(word2 = ___(___, ___))