Stimmungsanalyse - Excel-Tipps

Stimmungsanalyse in Excel! Es gibt ein kostenloses Add-In von Microsoft Labs, mit dem Sie Stimmungsanalysen in Excel durchführen können. Was ist, wenn Sie Hunderte von Umfragekommentaren durchgehen müssen, um zu sehen, was die Leute über Ihr Unternehmen denken? Excel kann eine Wahrscheinlichkeit zuweisen, die angibt, wie positiv oder negativ jeder Kommentar ist.

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  • Es ist einfach, Umfragedaten zu quantifizieren, wenn es sich um Multiple-Choice-Daten handelt
  • Sie können eine Pivot-Tabelle verwenden, um herauszufinden, wie viel Prozent jede Antwort hat
  • Aber was ist mit Freiform-Textantworten? Diese sind schwer zu verarbeiten, wenn Sie Hunderte oder Tausende von ihnen haben.
  • Die Stimmungsanalyse ist eine maschinenbasierte Methode zur Vorhersage, ob eine Antwort positiv oder negativ ist.
  • Microsoft bietet ein Tool für die Stimmungsanalyse in Excel - Azure Machine Learning.
  • Bei der traditionellen Stimmungsanalyse muss ein Mensch 5% der Aussagen analysieren und kategorisieren.
  • Die herkömmliche Stimmungsanalyse ist nicht flexibel - Sie erstellen das Wörterbuch für jede Branche neu.
  • Excel verwendet das MPQA-Subjektivitätslexikon (lesen Sie dazu unter http: // bit. Ly / 1SRNevt).
  • Dieses generische Wörterbuch enthält 5.097 negative und 2.533 positive Wörter
  • Jedem Wort ist eine starke oder schwache Polarität zugeordnet
  • Dies funktioniert hervorragend für kurze Sätze wie Tweets oder Facebook-Posts
  • Es kann durch Doppel-Negative getäuscht werden
  • Wechseln Sie zum Installieren zu Einfügen, Excel Store, und suchen Sie nach Azure Machine Learning
  • Geben Sie einen Eingabebereich und zwei leere Spalten für den Ausgabebereich an.
  • Die Überschrift für den Eingabebereich muss mit dem Schema übereinstimmen: tweet_text
  • Begleitartikel unter: http://sfmagazine.com/post-entry/may-2016-excel-sentiment-analysis/

Video-Transkript

Lernen Sie Excel aus Podcast, Episode 2062: Stimmungsanalyse in Excel

Oh hey, es war eine Thanksgiving-Nacht und wir saßen um den Kürbiskuchen herum und Jes, ein Freund von uns, begann über Stimmungsanalysen auf Twitter-Daten zu sprechen. Und ich sagte: "Hey, Sie wissen, dass Excel eine Möglichkeit hat, Stimmungsanalysen durchzuführen." Und mir wurde klar, dass ich weder ein gutes Video noch ein Video dazu hatte. In diesem Video geht es darum, eine Stimmungsanalyse in Excel durchzuführen.

Die erste Frage ist nun, was zum Teufel ist die Stimmungsanalyse? Und wenn Sie eine Umfrage unter Ihren Kunden durchführen und diese eine Multiple-Choice-Auswahl haben, bei der sie zwischen 1 und 5 wählen können, ist das wirklich sehr einfach zu analysieren. Sie können einfach eine kleine Pivot-Tabelle erstellen: Fügen Sie hier die Pivot-Tabelle und das vorhandene Arbeitsblatt ein und klicken Sie auf OK. Wir wollen die Frage dort oder die Antwort auf die Frage wissen und dann, wie viele Antworten es für jede gab, und das gibt uns die absolute Zahl. Sie können sogar hierher kommen und dies von Feldeinstellungen ändern, um Werte als% der Spaltensumme anzuzeigen.

Also gut, Sie können für jede Antwort sehen, wie viel Prozent der Leute eine Antwort bekommen. In Ordnung, aber die Stimmungsanalyse ist für den Fall gedacht, dass Sie eine wirklich lange Antwort haben, in der Sie sagen: "Hey, in Ordnung, wissen Sie, sagen Sie uns, warum Sie uns diese Antwort gegeben haben?" Und sie verwenden Sätze oder Absätze. Nun, wenn Sie Hunderte oder Tausende davon haben, ist es für jemanden sehr schwierig, sie alle durchzulesen und herauszufinden, was los ist, okay?

Es gibt also zwei verschiedene Arten der Stimmungsanalyse. In der Vergangenheit haben Sie normalerweise einen vom Menschen überwachten Lernalgorithmus verwendet. Wenn Sie also 5.000 Antworten hatten, gehen Sie 200 davon durch und wählen Sie die positiven und negativen Wörter und Sätze aus. Sie erstellen im Wesentlichen ein Wörterbuch der positiven und negativen Wörter. Aber das war sehr einschränkend. Wenn Sie dies für einen Ort getan haben, an dem Autoreparaturen durchgeführt wurden und der dann einen anderen Kunden hatte, wissen Sie, wer die Teppichreinigung durchgeführt hat, sind diese beiden Wörterbücher völlig unterschiedlich. Sie müssen das maschinelle Lernen oder das vom Menschen überwachte Lernen immer und immer wieder durchführen. Excel verwendet also dieses Ding namens MPQA-Subjektivitätslexikon, und Sie können dies bei Google tun. Es hat die Informationen darüber - 5.097 negative Wörter, 2533 positive Wörter. Und so,Es eignet sich hervorragend für kurze Sätze, Tweets oder Facebook-Posts. Aber eines ist mir aufgefallen: Wenn jemand doppelt negativ schreibt, kann ich nicht sagen, dass ich diese Funktion nicht hasse. Nun, das maschinelle Lernen wird dort fehlschlagen. Und zum Teufel, ich versage. Ich kann nicht sagen, ob sie glücklich sind oder nicht.

Okay, also hier ist was wir tun. Wechseln Sie in Excel 2013 oder Excel 2016 zur Registerkarte Einfügen und zum Store. Wenn das Suchfeld angezeigt wird, suchen Sie nach Azure Machine, und Sie erhalten Azure Machine Learning direkt dort. Wir klicken auf Hinzufügen. Okay, und zwei verschiedene Tools hier draußen: der Titanic Survivor Predictor, der Spaß macht; und das Excel-Add-In zur Analyse der Textstimmung. Verwenden wir diesen. Okay, hier sind ein paar Dinge, die dich stolpern werden. Ihre Überschrift: Nehmen Sie einen Absatz, um Ihre Antwort zu erklären. Es muss mit dem Schema übereinstimmen und das Schema besagt, dass die Überschrift tweet_text enthalten muss. Also hier oben: tweet_text natürlich, Groß- und Kleinschreibung beachten, in Ordnung. Schließen Sie dann das Schema und sagen Sie dann voraus, Eingabe: A1 bis 100, Meine Daten haben Überschriften, Ausgabe: DatenB1, Überschriften einschließen. Sie werden uns 2 Spalten geben.Stellen Sie sicher, dass Sie dort 2 leere Spalten haben. Andernfalls werden die Daten überschrieben. Sie haben zwei Möglichkeiten: Einige Zeilen gleichzeitig oder als Stapel. Das sind nur hundert, also spielt es wirklich keine Rolle. Ich werde Predict und BAM wählen! Nur so schnell.

Okay, jetzt bekommen wir 2 Spalten: Wir bekommen ein Gefühl und eine Partitur, okay. Stellen wir also die Punktzahlen hier als Prozentsätze mit einer Reihe von Dezimalstellen dar. Okay, also 47,496, das geht von 0 auf 100%. Nahe an 100 ist extrem positiv, nahe an 0 ist extrem negativ, okay? Also hier haben wir eine, bei der es ein kleines Problem gibt, das mich verrückt macht. Ich kann die Lösung nicht finden, sodass Sie sehen können, warum dies als äußerst negativ bewertet wird. Schauen wir uns eine an, die äußerst positiv ausfällt. Also gut, wissen Sie, wir haben hier ein paar glückliche Worte: Bitte und Danke, Ausrufezeichen und so weiter. Das könnte zum Highscore beitragen. Okay, ist es perfekt? Nein, aber es gibt Ihnen eine schnelle und schnelle Möglichkeit, Ihnen zu sagen, wie viele Menschen über diese Antworten äußerst glücklich oder äußerst negativ sind.

Und natürlich können wir dies auch hier mit einer Pivot-Tabelle tun: Einfügen, Pivot-Tabelle, hier zu einem vorhandenen Arbeitsblatt gehen, auf OK klicken, und wir sind an der Stimmung interessiert, und dann ist vielleicht mit der durchschnittlichen Punktzahl für jeder von denen. Klicken Sie unter Feldeinstellungen auf Durchschnitt, und klicken Sie auf OK. Und so oder vielleicht sogar ein Graf. Ich denke, wir würden den Grafen wissen wollen, wie viele Leute. Also nehmen wir ein anderes Feld und wissen, wie viele Menschen negativ waren. Oh, wie viele Leute waren neutral, wie viele waren positiv und wie hoch war die durchschnittliche Punktzahl von jedem von ihnen.

Okay, wenn Sie also Umfragedaten haben und es sich um eine Multiple-Choice-Methode handelt, können Sie mithilfe einer Pivot-Tabelle ganz einfach herausfinden, wie viel Prozent jede Antwort hat. Bei Freiform-Textantworten ist die Verarbeitung jedoch schwierig. Wenn Sie Hunderte oder Tausende von ihnen haben, ist die Stimmungsanalyse eine maschinenbasierte Methode, um vorherzusagen, ob eine Antwort positiv oder negativ ist. Microsoft bietet hierfür ein kostenloses Tool an. Funktioniert in Excel 2013 oder Excel 2016 mit dem Namen Azure Machine Learning. Normalerweise müssen 5% der Anweisungen manuell von Hand kategorisiert werden. Es ist nicht flexibel, Sie müssen für jeden neuen Datensatz eine neue Kategorie erstellen, aber Excel verwendet dieses MPQA-Subjektivitätslexikon. Es ist ein allgemeines Wörterbuch. Es wird für kurze Sätze, Tweets, Facebook-Beiträge funktionieren. Ich kann mich von Doppel-Negativen täuschen lassen. Gehen Sie einfach in den Excel Store.Suchen Sie nach Azure Machine Learning. Geben Sie eine Eingabe und zwei Spalten für einen Ausgabebereich an. Vergessen Sie nicht, die Überschrift in diesem speziellen Fall an das Schema tweet_text anzupassen.

Okay, also los geht's. Wenn Sie das nächste Mal eine große Datenmenge analysieren müssen, können Sie Azure Machine Learning, das kostenlose Add-In für Excel 2013, verwenden. Vielen Dank für Ihren Besuch. Wir sehen uns beim nächsten Mal für einen weiteren Netcast von.

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