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SAS Viyaのワードクラウド分析を用いた消費者の声分析例

01. はじめに 今回のポスティングでは、SAS Viyaの「テキストトピック」という機能を用いたSNSの消費者の声の分析例を紹介したいと思います。分析の手法として「ワードクラウド分析」という方法を使いましたが、こちらについても後ほどお話します。SNS上の書き込みデータを分析することで、ビジネスに役立てられる洞察を得ることができますので、最後まで読んでいただければと思います。   02. 消費者の声分析の一般的な流れ SNS上の消費者の声分析は、一般的に大きく3つの段階に分けることができると思います。そのステップ①は様々なSNSプラットフォームから消費者の声を集める「データ収集」です。ステップ②は、収集したデータを分析する段階です。データ分析の手段はいくつかがありますが、本記事では、「ワードクラウド分析」という手法を用いることにします。最後のステップは、ビジネスメリットに繋げるように分析結果を活用する段階です。分析結果を元により意思決定し、施策を実施する段階です。本記事では、3つの段階の中で2段階目の「データ分析」、具体的には、「ワードクラウドを用いた分析」について説明します。   03. ワードクラウド分析とは? ワードクラウドというのはテキストデータの意味をより直感的に把握するための分析の一つ手法です。 テキストデータを単語に分割し、単語ごとの出現頻度をカウントし、その頻度に応じた大きさでその単語を視覚的に表示してくれます。 つまり、テキストや文章が何に関して語られているのか、そのキーワードを簡単に見つけ出すことができる手法になります。 例えば、SNS上の書き込みをテキストデータ化して分析し、顧客や消費者が今どんな事に興味を持っているのか、どんな不満があるのか、などを把握することができます。 (出典:https://awario.com/) 私はニュースなどのメディアでアメリカのトランプ大統領がどんな単語を何回使ったか、トランプ大統領のツイッターを分析したワードクラウドを見たことがあります。例えば、上のイメージは、2018年から2019年までのトランプ大統領のツイッターでつぶやかれた単語のワードクラウドですが、「border」と「wall」が一番使われた単語ということが一目で分かります。   04. SAS Viyaのワードクラウドの特徴 SAS Viyaのワードクラウドの特徴についてご紹介します。 まず、自動的に分析対象のテキストデータを単語に分割した上で解析します。所謂テキストマイニングと言いますが、その結果として、それぞれの文章がどんな話題(トピック)に関して語っているのかを分析し、トピックごとにキーワードを頻度に応じた大きさで確認することができます。また必要に応じて、気になるトピックやキーワードの元の文章を確認することもできるようになっています。 また、分析の際、冠詞や、助詞、副詞など、意味がない単語は自動で外して分析を行います。 これも、SAS Viyaのワードクラウドの一つの特徴なのですが、例えば、Open Source系のプログラミング言語で分析をすると、英語の 「the」や「a」などは、 分析者自身でなんとかして、取らなければいけないこともありますが、SASでは自動でその作業を行います。 さらに、書き込み内容がネガティブな内容なのか、ポジティブなのか、中立であるか、確認できる機能もあります。この機能は、「センチメント分析」、 日本語では「感情分析」と呼ばれますが、SASではワンクリックで簡単に実行できます。   05. 消費者の声分析例 それでは、SAS Viya の「テキストトピック」という機能を用いた消費者の声分析デモをご紹介いたします。 ▲ 準備したデータについて 日本では最近「天高く馬肥ゆる秋」になったので、季節感が感じられるように「天気」に関したデータを準備しました。また、オーストラリアのシドニーとカナダのバンクーバーのツイッターデータを収集しました。この二つの地域を設定した理由は、現在のシドニーは昼間の平均気温が約20度で、少し暖かいか、涼しい天候ですが、バンクーバーは約5度と少し寒く、対立的な地域を選ぶことで、明確な結果を得たかったからです。(個人的な理由もあり、キャリア管理の上司がSASオーストラリアのシドニーで働いていて、同期の1人はSASカナダのバンクーバーにいるので、毎回オンライン会議で会う2人の季節環境が気になったのです。同期と出会った新入社員研修についての記事はこちら) データの対象期間は、10月15日から10月23日まで、9日間、データの取得の際に使ったキーワードは、「weather」、「today’s weather」、「weekend weather」、「winter」、「summer」という5つのキーワードを使いました。こういった条件で実際にツイッターから集められたデータは、シドニーが351件、バンクーバーが277件でした。 ▲ 「天気」に関するシドニーの消費者の声分析 まず、シドニーの消費者の声のワードクラウド分析結果を見てみましょう。 「雨」に関するトピックが44件で、トピック全体で1位になっております。こちらのトピックをクリックすると、このトピックに関連する用語・キーワードを右側の画面で確認できます。「rainy」の比重が最も大きいことが分かります。 (出典:https://www.holiday-weather.com) 雨に関するデータが多い理由は、データを収集していた10月15日から23日前後にシドニーは天気が曇ったり、雨が降ったりしたからだと考えられます。

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Mary Osborne 0
Anatomy of a swing state

Every presidential candidate has a list of states they’re expected to win, but there are always states that are too close to call because they have similar numbers of registered voters for each of the two dominant political parties: Democrat and Republican. It’s in these “swing” states that candidates invest

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Lee Ellen Harmer 0
Sanitize before you share: thinking critically about COVID-19 data

Being overwhelmed by the volume of news isn’t a new phenomenon. But today, our sense of being overwhelmed has increased and triggered feelings of fear, frustration and anxiety, given the ongoing developments and research tied to COVID-19. How do we sift through the volume of information facing us and truly understand whether the news we consume is factual or based on

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Jihye Yoo 0
SAS® on Azure, 세상을 바꾸는 세 가지 사례

최근 SAS는 클라우드에서 AI와 분석의 미래를 더욱 구체화하기 위해 마이크로소프트와 새로운 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이번 파트너십으로 SAS 고객은 클라우드 환경에서 훨씬 수월하게 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 SAS의 AI 및 분석 솔루션과 마이크로소프트 애저(Azure)의 긴밀한 통합으로 수백만 명의 애저 고객은 SAS 기술을 편리하게 활용하여 분석 성능을 한층 개선할 수 있습니다.

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Mariana Fontanezi 0
Time Series Modeling: R & SAS

Como integrar modelos hierárquicos de séries temporais desenvolvidos em R ao SAS Visual Forecasting analisando as diferentes estratégias? O objetivo deste artigo é apresentar como podemos executar modelos de séries temporais, que foram desenvolvidos no R, no SAS Visual Forecasting, podendo, assim, paralelizar e acelerar o processamento do código R.

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Jihye Yoo 0
[SGF시리즈#3] 글로벌위기 세계경제를 바라보는 임원들의 전망

회복이란 무엇일까요? 정상 상태로 돌아가는 것, 잃어버린 것을 되찾는 것, 통제와 안전을 되찾는 것... 평상시로 돌아가는 것은 지금은 힘든 일처럼 느껴지지만 조직의 회복 정도는 지금과 같은 혼란기에 리더가 취하는 조치에 달려 있습니다. 이번 SGF 시리즈에서는 팬데믹 시기의 혼란기를 리더는 어떻게 대응해야 하는지 살펴보고자 이코노미스트와 함께 조사한 ‘글로벌 비즈니스 바로미터(이하, GBB)’

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Melanie Carey 0
Are your hospital resources at risk of hitting capacity?

How have healthcare providers and governmental agencies predicted the fast-changing, potentially exponential increase in the need for medical services and equipment through the various stages of the COVID-19 pandemic? Mathematical techniques that attempt to model and understand the likely spread of the disease have been instrumental. The SEIR model is

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Carlos Pinheiro 0
Mobility tracing: Helping local authorities in the fight against COVID-19

The current state of policy enforcement during an infectious disease pandemic is mostly reactive. Public health officials track changes in active cases, identify hot-spots and enforce containment policies primarily based on geographic proximity. By combining telecommunications data -- which we turn into mobility information -- with public health data of

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Jihye Yoo 0
[SGF시리즈#2] 인구이동분석, 접촉자 추적.. 팬데믹 극복을 위한 분석 기술

질병 확산을 억제하고 경제적 영향을 최소화하기 위해서는 인구가 어떻게 이동하는지 분석하고, 지역 내 접촉자를 추적하여 적절한 의사결정을 해야 합니다. 이번 SGF 시리즈에서는 인구 이동 분석과 접촉자 추적 등 SAS 분석 기술이 어떻게 팬데믹 극복을 위한 의사결정을 지원하는지에 대한 SAS 짐굿나잇 회장과 스티브 베넷 글로벌 정부기관 프랙티스 부문 이사의 세션을 소개합니다.

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