Descripción
Analítica textual
Resumen del libro
Este libro ofrece una introducción práctica a la analítica textual y la minería de textos, orientada a profesionales que desean extraer conocimiento valioso de datos no estructurados. A través de diez capítulos, combina fundamentos teóricos con ejercicios prácticos en Python, cubriendo desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la categorización de documentos. Una herramienta clave para la toma de decisiones en entornos empresariales, científicos y públicos.
¿De qué trata?
La obra proporciona una guía completa para entender y aplicar la analítica textual, también conocida como minería de textos. Explica cómo examinar fuentes de información textual electrónica no estructurada para identificar información relevante y descubrir patrones ocultos. A lo largo de sus capítulos, se revisan los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural y la representación de documentos, así como las tareas principales: extracción de información, descubrimiento de asociaciones, análisis semántico, clustering de documentos, análisis de tópicos y categorización de textos. Todo ello se complementa con ejercicios prácticos paso a paso utilizando el lenguaje de programación Python, permitiendo al lector desarrollar aplicaciones que analicen automáticamente la información textual.
Temas principales
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN) y representación de documentos
- Extracción de información y descubrimiento de asociaciones en textos
- Análisis semántico y clustering de documentos
- Análisis de tópicos y categorización automática de textos
- Aplicaciones prácticas con Python para minería de textos
¿Para quién está recomendado?
Está dirigido a profesionales, analistas de datos, científicos de datos y responsables de toma de decisiones que necesiten trabajar con información textual no estructurada. También es adecuado para estudiantes y académicos interesados en la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural, así como para cualquier persona que desee automatizar el análisis de documentos en entornos empresariales, industriales o de investigación.
Qué aporta este libro
- Proporciona una base teórica sólida sobre los métodos computacionales de la analítica textual
- Ofrece ejercicios prácticos paso a paso en Python para aplicar los conceptos aprendidos
- Permite descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos textuales
- Facilita la integración de la minería de textos en sistemas de inteligencia de negocios y toma de decisiones
- Aborda aplicaciones transversales en ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos
Ficha técnica
- Autor: Atkinson Abutridy, John
- Editorial: Marcombo
- Idioma: Español
- Tema: Bases de datos, minería de datos
- Colección: Fondo
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: mayo de 2023
- Número de páginas: 256
- Peso: 450 g
Valoración editorial
Analítica textual se presenta como una obra equilibrada que combina rigor teórico con aplicabilidad práctica. Su enfoque en Python y la resolución de ejercicios paso a paso la convierte en un recurso útil tanto para quienes se inician en la minería de textos como para profesionales que buscan actualizar sus conocimientos. La transversalidad de las aplicaciones tratadas y la claridad en la exposición de los métodos computacionales hacen de este libro una referencia práctica para la toma de decisiones basada en datos textuales.