【使用Excel进行文本探勘的实践教科书】将定性数据转化为价值的分析方法 Patterner股份有限公司（总部：东京都品川区，代表董事：深野 嗣）发布了实用指南《【使用Excel进行文本探勘的实践教科书】将定性数据转化为价值的分析方法》，旨在将企业内部沉睡的文本数据转化为商业价值。 本指南详细解说了具体的分析流程，让用户无需使用昂贵的分析工具或编写程序，只需使用平时熟悉的「Excel」，即可将问卷的自由作答与顾客评论等「定性数据」进行定量化，并直接与决策挂钩。 ▼ 阅读《【使用Excel进行文本探勘的实践教科书】将定性数据转化为价值的分析方法》（PDF下载） https://tazna.io/contents-excel-textmining-2 ■ 公开背景：「文本数据」是否只沦为被阅读而已？ 「虽然进行了顾客问卷调查，但自由作答字段只是草草看过。」 「拥有大量的评论和日报数据，却不知道该如何分析。」 就像这样，尽管企业每天都在累积大量的「文本数据」，但其中大部分都处于沉睡状态而未被活用。 过去，人们往往认为文本探勘（文章数据分析）需要引进昂贵的专用工具，或由数据科学家进行高端的程序编写。 然而，只要掌握了正确的方法与技巧，就能将熟悉的「Excel」转变为强大的分析工具，从中萃取出客观的洞察，而无需依赖个人主观的「直觉与经验」。 本指南从第一线人员的视角，以浅显易懂的方式解说了如何将定性数据升华为有价值的信息，并为产品改善与行销施策孕育出「下一步行动」的专业知识。 ▼ 阅读《【使用Excel进行文本探勘的实践教科书】将定性数据转化为价值的分析方法》（PDF下载） https://tazna.io/contents-excel-textmining-2 ■ 本数据（白皮书）的亮点 【使用Excel进行文本探勘的实践教科书】将定性数据转化为价值的分析方法 前言 文本探勘的基础与Excel的优势 通过文本探勘将「定性」转化为「定量」 首先厘清适合／不适合使用Excel的情况 不失败的Excel文本探勘准备：收集、格式化、数据预处理 首先通过「字段设计」取胜：1行1则评论，附上元数据 数据清理：整理拼写变异、无用词、表情符号与换行 使用Power Query自动化预处理，确保可重复性 与形态素解析引擎集成（MeCab／Janome篇） 在Excel中实作多种分析手法 以最短时间可视化频率分析与文本云 使用枢纽分析图绘制共现网络 通过情感与评价的简易评分（字典方式）来决定优先级 使用Python in Excel一口气提升层次：TF-IDF、分群、可视化 Python in Excel的基础：能做什么，该如何运用 使用TF-IDF萃取出「特征词」，让改善点可视化 通过分群将「相似的不满」汇整，落实为具体对策 在业务中见效的应用情境：行销、客服、人资、业务的致胜模式 问卷／NPS：将自由作答按施策分类以供决策 顾客询问／VOC：早期发现重大事件与改善FAQ 一对一面谈・会议纪录：萃取论点，为下一步行动自动整理奠定基础 总结 ▼ 阅读《【使用Excel进行文本探勘的实践教科书】将定性数据转化为价值的分析方法》（PDF下载） https://tazna.io/contents-exce