コンテンツ情報
公開日 |
2012/09/11 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
4ページ |
ファイルサイズ |
1.45MB
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要約
今、Facebookだけで1日に朝刊1万年分(10Tバイト)のデータが処理されている。こうしたデータを分析することで、新たな知見や洞察を得ることができると期待されている。
だが、ビッグデータの約80%は自然言語で構成された「非構造化データ」であり、その分析にはテキストマイニングツールが不可欠である。文書中のキーワード比率やキーワード間の相関関係、時系列や出現増減傾向の分析、「好評」「不評」などの感情の分析を実施し、各種グラフやマップを生成。これらをダッシュボードで一覧表示することで、非構造化データの活用方法が見えてくる。
本ホワイトペーパーでは、ビッグデータの収集から分類、分析までを統合的に実行するテキストマイニングツール「IBM Content Analytics with Enterprise Search」の各種機能について紹介する。