Confruntarea finală, partea 2! Recenzii negative

În ambele organizații, angajații au menționat „cultură" și „oameni inteligenți", deci există câteva aspecte pozitive comune celor două companii. Totuși, graficul piramidal îți permite să începi să identifici diferențele de nuanță dintre aspectele pozitive ale mediilor de lucru.

Acum îți îndrepți atenția spre recenziile negative și creezi același tip de vizualizare. De această dată, dataframe-ul common_words este deja disponibil în spațiul tău de lucru. Bigramii comuni din acest exercițiu provin însă din recenziile negative ale angajaților.

Acest exercițiu face parte din cursul

Text Mining cu Bag-of-Words în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind slice_max() pe common_words, obține primii 5 bigrami care se referă la coloana diff. Rezultatele noului obiect vor fi afișate în consolă.
Creează un pyramid.plot(). Transmite top5_df$AmazonNeg, top5_df$GoogleNeg și labels = top5_df$terms. Pentru o etichetare mai clară, setează:
- gap la 12.
- top.labels la c("Amzn", "Neg Words", "Goog")

Argumentele main și unit sunt deja setate pentru tine.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Extract top 5 common bigrams
(top5_df <- ___ %>% ___(___, n = ___))

# Create a pyramid plot
___(
    # Amazon on the left
    top5_df$___,
    # Google on the right
    top5_df$___,
    # Use terms for labels
    labels = top5_df$___,
    # Set the gap to 12
    ___ = ___,
    # Set top.labels to "Amzn", "Neg Words" & "Goog"
    ___ = ___,
    main = "Words in Common", 
    unit = NULL
)

Editează și rulează codul