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文本挖掘关键词新上映_文本挖掘与数据挖掘有何联系和区别(2024年11月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

文本挖掘关键词

如何用文本分析法提升会计研究？在会计领域，文本分析法可以成为一种强大的研究工具。以下是一些关键步骤，帮助你利用文本数据来深化对会计问题的理解。 𐟔 明确研究目的首先，你需要明确自己希望通过文本分析获得什么信息。这可能包括探索特定问题、了解市场反馈或评估公司表现等。 𐟓š 选择文本来源确定你要分析的文本来源，这可能是财务报告、新闻媒体或社交媒体平台等。确保这些来源的数据是可靠和适当的。 𐟒𛠦•𐦍𗥏–和预处理收集文本数据并进行预处理，包括去除噪音、标准化文本格式、去除停用词（如“的”、“是”等）和进行词干提取（将词语转化为词干，如将“运行”和“运行中”视为同一词根“运行”）。 𐟔砦–‡本分析方法的选择选择适合你研究问题的文本分析方法。以下是几种常用的方法：情感分析：分析文本中的情感倾向，判断文本内容的情绪，例如，股东对公司的态度、评论的正负面情感等。主题建模：通过识别文本中隐藏的主题和模式，例如，LDA（Latent Dirichlet Allocation）等模型可以帮助识别并分组相关的词语。词频分析和关键词提取：分析文本中词语的频率和重要性，识别出关键词和热门主题。网络分析：如果数据包含社交媒体评论或互联网内容，网络分析可用于理解不同实体之间的关系，例如公司和其客户之间的互动等。 𐟓Š 分析和解释结果进行文本分析，并解释分析结果。将文本分析的结果与研究问题联系起来，探讨发现的意义和可能的影响。 𐟔젩ꌨ’Œ实证如果可能，将文本分析的结果与其他数据或实证研究结果相互验证，以增强研究的可信度和准确性。 𐟛 ️ 方法介绍自然语言处理（NLP）工具：使用NLP工具和库（如NLTK、SpaCy、Gensim等）对文本进行处理和分析，这些工具提供了文本分析所需的功能和算法。文本挖掘技术：利用文本挖掘技术，例如基于机器学习的分类器、聚类算法、词向量模型（如Word2Vec、BERT等），以发现文本中的模式和关联。情感分析工具：使用情感分析工具来识别文本中的情感极性，评估股民对公司或财务信息的情感倾向。话题建模技术：应用主题建模技术，诸如LDA、NMF（Non-negative Matrix Factorization）等模型，识别文本中的主题并进行分类。通过这些步骤，你可以更深入地了解会计数据背后的信息和趋势，从而做出更明智的决策。

如何选择和提取论文关键词？论文关键词的选择非常重要，它们不仅是文章的核心，还能帮助读者更好地理解文章的主题和内容。那么，如何提取论文关键词呢？以下是一些实用的技巧和例子，帮助你更好地掌握这个技能。 𐟌Ÿ 选择具有代表性的关键词关键词应该能够概括文章的主要内容和主题。例如，如果文章是关于人工智能的发展和应用，那么“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”等关键词就是比较有代表性的。 𐟓 注意关键词的规范和统一在同一个文章中，关键词应该使用相同的规范和标准，以避免出现混淆和误解。例如，在一篇数学论文中，“向量”和“矢量”应该选择其中一个进行统一，以避免读者产生困惑。 𐟔 借助工具辅助提取关键词可以使用一些文本挖掘工具或者软件自带的关键词提取功能来分析文章的内容，从而得到一些有用的关键词。 ❌ 避免一些常见的错误不要选择过于宽泛或者过于具体的关键词。过于宽泛的关键词会使得文章的主题不明确，而过于具体的关键词则可能会限制文章的受众范围。例如，如果文章的主题是“人工智能在医疗领域的应用”，那么“医疗”、“人工智能”是合适的关键词，而“2020年某医院AI系统诊断案例”就过于具体。 𐟓Œ 实例：智能手机的发展和应用假设我们要写一篇关于“智能手机的发展和应用”的论文，那么我们可以选择以下一些关键词：“智能手机”、“发展”、“应用”、“移动通信”、“互联网”、“技术”、“用户体验”等。这些关键词都能够概括文章的主要内容和主题，同时也具有代表性。通过选择具有代表性的关键词、注意关键词的规范和统一、借助工具辅助提取以及避免常见的错误等方法，帮助你写出更加优秀的论文。

金融科技对银行业绩，绿贷视角 𐟓Š 摘要：本研究以中国30家商业银行为研究对象，时间跨度为2017-2021年。数据来源包括年度报告和社会责任报告。研究变量包括：银行经营业绩：营业收入增长率、营业利润率、成本收入比率、平均总资产收益率绿色金融业务发展：绿色贷款余额风险管理水平：不良贷款比率、贷款拨备覆盖率科技发展情况：金融科技投入、是否成立子公司控制变量：银行资产规模、负债规模、国民生产总值、通货膨胀率分析软件为Stata，模型采用多元线性回归模型。结论表明，金融科技能够增强银行对绿色贷款的发放意愿，显著提升风险管理水平。不同类型银行受金融科技影响不同。 𐟓š 第1章绪论 1.1 背景分析（略） 1.2 目标及意义（略） 1.3 研究内容和研究方法重点：实证分析将银行业对金融科技的投入、绿色信贷水平及相关经营指标代入函数公式中，进行回归和稳健性检验。然后进行异质性回归，按国有大型商业银行、股份制银行、城市商业银行分类，研究金融科技对不同类型银行风险和绩效的影响差异。 1.4 创新点基于绿色信贷视角分析金融科技对银行经营业绩的影响。考虑到中小银行披露的信息，更客观准确地体现银行科技发展水平。多指标综合计算银行营收能力。 𐟓˜ 第2章文献综述 2.1 金融科技的研究国内文献对金融科技发展水平的定量分析方法：文本挖掘法（关键词条数量-主成分分析法）和北京大学数字普惠金融指数。 2.2 银行业经营业绩研究 2.3 绿色信贷的研究 2.4 文献述评 𐟓– 第3章金融科技与银行业经营业绩理论的研究 3.1 基础理论金融行业科技发展的三个阶段：金融信息化阶段、互联网金融阶段、金融科技阶段。绿色金融的概念（略）。我国主要以绿色信贷作为金融服务的重要手段。银行业经营业绩相关理论及衡量指标。 3.2 金融科技与银行业绩的作用关系产品创新和客户服务（个性化、大数据）运营管理和风险管控（无纸化、智能化） 3.3 研究假设假设一：商业银行对金融科技的投入越高，发放绿色贷款的金额越大。

腾讯金融风险管理面试全攻略最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试，真是挑战满满啊！面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备，我整理了一些面试问题及其答案，希望对你们有帮助！实习经历介绍 𐟓… 首先，面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历，重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 𐟓š 接下来，面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术，主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 𐟤– 然后，面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的过采样方法，通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。如何量化新旧分布差异？ 𐟓Š 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识，比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。最熟悉的分类模型 𐟓ˆ 接着，面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接，我选择了逻辑回归作为我的答案。文本分析任务 𐟓– 面试官还问了我如何处理文本分析任务，特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型，比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 𐟕𐯸 然后，面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 𐟔„ 最后，面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进，主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人，同时对风控相关的业务知识也有一定了解。总结 𐟓 虽然这次面试已经结束了，但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利！加油！

毕业论文数据分析的30种必备方法数据分析是从数据中提取有用信息以支持决策的过程。以下是毕业论文中常见的30种数据分析方法： 𐟓ˆ 数据预处理数据清理：处理缺失值、重复值和异常值，确保数据质量。数据转换：包括数据标准化、归一化、分箱处理和编码（如将分类变量转换为数值变量）。数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集。数据归约：减少数据集的维度和规模，常见方法有特征选择和主成分分析（PCA）。 𐟓Š 描述性分析统计量计算：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差和四分位数等，描述数据的集中趋势和离散程度。数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图、直方图、箱线图和热力图等）直观展示数据分布、趋势和关系。数据分布分析：分析数据的分布特性，如使用频数分布和概率密度函数等。 𐟔 探索性数据分析（EDA）相关性分析：计算变量之间的相关系数，探索变量间的线性或非线性关系。数据分组分析：对数据按类别或变量进行分组，比较不同组别的特征或趋势。假设检验：如t检验、卡方检验和ANOVA等，用于验证数据是否符合特定假设。 𐟓ˆ 推断性分析回归分析：包括线性回归、多元回归和逻辑回归等，用于研究因变量与自变量之间的关系，进行预测或解释。时间序列分析：包括ARIMA和指数平滑等，用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性。假设检验：如z检验、t检验和F检验等，用于推断样本统计量与总体参数之间的关系。 𐟒𛠦œ𚥙襭椹与预测建模监督学习：包括分类和回归，用于预测输出变量。非监督学习：包括聚类和降维等，用于发现数据的内在结构。 𐟓Š 模型评估与优化交叉验证：如k折交叉验证，用于评估模型的性能，减少过拟合的风险。混淆矩阵：用于评估分类模型的性能指标，包括准确率、精确率、召回率和F1值等。 𐟔젩똧𚧥ˆ†析技术因子分析：用于识别变量之间的潜在因子。结构方程模型（SEM）：用于分析和验证变量之间的复杂关系。贝叶斯分析：使用贝叶斯定理进行概率推断，处理不确定性。 𐟓œ 文本分析自然语言处理（NLP）：处理文本数据，包括分词、词频统计、情感分析、主题模型（如LDA）和文本分类等。文本挖掘：从大量文本数据中提取有价值的信息，如关键词提取和主题分析。这些方法可以帮助你在毕业论文中更好地分析和理解数据，从而得出更准确的结论。

如何用八爪鱼采集器抓取网络文本？大家好！上期我们聊了聊ROST CM6网络文本挖掘分析工具的使用方法，很多朋友对数据获取这一块还是有点晕。今天我就以八爪鱼采集器为例，手把手教大家如何抓取网络文本。第一步：词云图展示 𐟓Š 首先，看看我们用八爪鱼采集器爬取的两千条网络文本做成的词云图。是不是很酷？第二步：八爪鱼采集器界面 𐟐™ 打开八爪鱼采集器，界面非常简洁。下面有很多热门模板，比如关键词、地图坐标、影评等等。今天我们以旅游景点的网络评价为例，来介绍如何自定义任务。第三步：新建任务 𐟓„ 点击“新建任务”，把需要爬取的网址复制上去，然后保存设置。接着，页面会跳转到你复制的网站。第四步：自动翻页 𐟔„ 因为我们需要爬取每一页的内容，所以在网页中点击“下一页”。然后在右侧的操作提示栏中，点击“循环点击下一页”，这样就能实现自动翻页了。第五步：选择内容 𐟓 在网页中点击需要爬取的内容，比如评论的文本、昵称、评分、发布时间、IP等等。这里我只选择了评价文本。然后点击操作提示中的“选中全部相似元素”。第六步：文本内容 𐟓‹ 接下来，点击操作提示中的文本内容。第七步：采集模式 𐟒𞊦ˆ‘选择的是本地采集中的普通模式，数据会保存在电脑上。第八步：爬取速度 ⏱️ 爬取速度大概每分钟六百多条，速度还是挺快的。如果前面操作出错，就会一直卡在0，所以需要回去检查一下。采集完毕后导出数据，就可以进行后续的分析了。第九步：导出数据 𐟓ˆ 爬取完毕后，导出数据就可以进行后续的分析了。希望这篇教程能帮到大家！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！

不会定性分析？这些神器帮你搞定！ 𐟌在社会学研究中，很多人一听到“定性分析”就头疼，觉得它离自己太远了。其实，很多时候我们忽略了那些专门为定性分析设计的软件工具。今天就来给大家介绍几款超好用的定性分析软件，让你轻松搞定非数字数据的分析！文字处理和电子表格首先，别小看那些简单的文字处理程序。它们不仅能帮你记录和存储数据，还能进行一些基本的数据分析。比如，你可以用“查找”或“搜索”功能快速定位到包含关键字的条目。还可以在注释旁边加上代码字，这样以后搜索数据中的趋势就变得超级简单。 NVivo NVivo是一款非常受欢迎的定性分析软件，特别适合处理采访记录、开放式调查问题的回答、笔记等非数字数据。它提供了丰富的功能和工具，帮助你整理、编码、搜索和分析数据。 QDA Miner和QDA Miner Lite 这两款软件也是定性分析的利器。它们专注于文本数据的分析，提供了从文本挖掘到主题建模的各种功能。特别适合那些需要进行深度文本分析的研究者。 MAXQDA MAXQDA是一款功能强大的定性分析软件，支持多种数据格式的导入和处理。它还提供了丰富的编码和注释工具，让你可以更深入地探索数据中的模式和趋势。 ATLAS.ti 最后推荐的是ATLAS.ti，这款软件在学术界非常受欢迎。它不仅支持多种数据格式，还提供了强大的搜索和编码工具，帮助你更高效地进行定性分析。希望这些工具能帮你提高分析效率，让你的研究更加深入和全面！𐟒ꀀ