Вордстат ассистанс: Расширение Yandex Wordstat Assistant — Дополнения Opera

Содержание

Вордстат Ассистент. Зачем он? Как им пользоваться?

Wordstat Assistant — является эффективным SEO-инструментом, помогает значительно поднять скорость и качество сбора семантического ядра в Wordstat Yandex. Выглядит следующим образом:

Как работать с нашим Вордстат Ассистентом

  1. Установите наше расширение по данной ссылке.
  2. Перейдите в Яндекс Вордстат и введите интересующий запрос, пример.
  3. Нажмите на “+” возле подходящих запросов и добавьте несколько.
  4. Добавьте новую страницу, быстро соберите запросы и на неё, пример.
  5. Скопируйте запросы в буфер обмена нажав на соответствующую кнопку.
  6. Откройте эксель и вставьте запросы нажав ctrl+v.
  7. Улыбнитесь! Ведь теперь Вы умеете собирать семантическое ядро.

Функционал ассистента

  1. Основные кнопки управления
    1. Кнопка “+” Позволяет быстро добавить запросы в выбранную группу. К примеру если стоит задача расширения существующего семантического ядра, можно добавить уже используемые запросы в первую группу, тогда в списке Вордстата они станут серыми и будет сразу видно какие запросы упущены, что позволит их собрать в новые группы.
    2. Кнопка “копировать запросы” позволяет скопировать подобранные запросы, чтобы затем их можно “вставить” в любой документ (рекомендуемо в эксель).
    3. Кнопка “копировать запросы и их частотность” дает возможность скопировать запросы вместе с их показателями частоты, что позволяет определять их важность при написании текстов и оптимизации.
    4. Кнопка “удалить все запросы” полностью очищает ассистент от всех страниц и запросов.
    5. Кнопка настроек позволяет немного подстроить ассистент под себя. Включает возможность фильтровать знак плюса в запросах, копировать названия страниц при выгрузках, копировать все в одну строку.
  2. Работа со страницами
    1. Чтобы добавить новую страницу (группу), нажмите на название страницы, внизу списка нажмите на кнопку “Добавить страницу”.
    2. Для удаления страницы необходимо нажать на крестик справа от её названия.
    3. Настройка доступна по нажатию на иконку карандашика справа от выбранной страницы. В ней можно переименовывать страницы, а также указывать посадочный URL, который будет выгружаться вместе с запросами.
  3. Заключение

Надеемся мы не зря старались и инструмент поможет сэкономить время и улучшить качество сбора семантического ядра. Будем рады получить от Вас отзывы и предложения, оставить их можно на странице параметров внизу. Включить или отключить Вордстат Ассистент можно в тех же параметрах расширения.

Команда Be1.ru

Вордстат Ассистент yandex wordstat assistant

Автор author На чтение 3 мин. Просмотров 4.9k. Опубликовано Обновлено

22.03.2020

Собирать и группировать поисковые запросы, по которым будет происходить продвижение сайта (создание семантического ядра для Интернет-ресурса), необходимо для того, чтобы повысить успешность раскрутки, улучшить структуру представленного материала и сам контент. В процессе данной работы применяются специальные сервисы для отслеживания статистики поисковых систем, и одной из самых популярных является Yandex Wordstat Assistant.

Что такое яндекс вордстат Ассистент?

Яндекс Вордстат Ассистент – это универсальный плагин, который поможет веб-мастерам и SEO-специалистам значительно упростить сбор ключевых фраз и слов с соответствующего сервиса. Данное расширение может быть использовано с браузерами Opera, Chrome и Яндекс для отсортировки подходящих пользователю запросов для последующего их “ручного” разбора. Плагин находится в открытом доступе и распространяется совершенно бесплатно.

Где скачать?

Скачать Вордстат Ассистент

можно прямо из магазина приложений. На официальной странице плагина можно найти ссылку отдельно для каждого браузера.

Как установить?

Для установки специального расширения для создания семантического ядра в Яндекс Вордстат потребуется переключиться к дополнениям браузера и использовать строку поиска. Это можно сделать следующим образом:

  1. Открыть дополнения, воспользовавшись сочетанием кнопок “Ctrl+Shift+A” или последовательно открыв “Инструменты”->“Дополнения”.
  2. В поисковой строке следует указать “Wordstat Assistant” (без кавычек), после чего запустить процедуру поиска. Требуемое расширение окажется на первом месте в списке найденных дополнений. Установите его.
  3. Когда завершится установка Yandex Wordstat Assistant, можно сразу же приступать к сбору семантического ядра, даже браузер не придется перезагружать.

Как пользоваться?

После установки и активации расширения Wordstat Assistant, предназначенного для создания семантических ядер, справой стороны в списке всех плагинов появится соответствующая иконка. Нажмите на нее для запуска самого расширения.

После этого, кроме обычного интерфейса, откроется окно Яндекс Вордстат Ассистент. Через него и происходит все взаимодействие с данным расширением. Всего здесь предусмотрено только 5 кнопок, каждая из которой отвечает за конкретное действие:

  • добавить фразы – предоставляет возможность добавлять найденные фразы из Вордстат в плагин Wordstat Assistant;
  • копировать список в буфер обмена – можно копировать весь список поисковых фраз, однако частотность в этом случае не переносится в буфер обмена;
  • копировать список с частотностью в буфер обмена – позволяет скопировать полный перечень подобранных фраз с показателями частотности для каждой;
  • сортировка – позволит произвести отсортировку поисковых фраз по частотности, алфавиту и т.д.;
  • очистить список – происходит полное очищение поля.

Кроме того, упрощение функционала коснулось и работы с поисковыми фразами. Если необходимо добавить какую-либо из них в плагин, достаточно нажать на плюс рядом с ней. Когда же понадобится удалить фразу, сделать это можно с помощью расположенного возле нее минуса.

После того, как завершите сбор всех необходимых для создания семантического ядра фраз, нужно скопировать полученную информацию (с указанием частотности или без нее) и переместить в таблицу Excel. В результате получится таблица, состоящая из двух столбцов – само поисковое слово и частотность его употребления.

Анализ запросов Яндекс Вордстат 🚀 — секреты и фишки Wordstat Yandex

Сегодня мы поговорим о сервисе подбора ключевых слов Yandex Wordstat. Большинство из вас слышали об этом сервисе. На всякий случай — вот ссылка.

Yandex Wordstat позволяет узнать сколько раз пользователи вводили слово или словосочетание за прошлый месяц. Особого внимания заслуживает именно пометка — «за прошлый месяц«, которая позволяет заранее избежать множества проблем и ошибок. Если мы видим в Wordstat значение, к примеру 700, то это означает только то, что в прошлом месяце данная фраза была запрошена 700 раз и это совсем не значит что столько же раз она будет запрошена в этом месяце. Отсюда же и растут ноги у методики работы с нулями, ведь если мы видим в вордстат значение 0 это, на самом деле, может означать 2 вещи: слово действительно никогда не вводится пользователями и пустое в целях сео, либо же

фраза не вводилась в прошлом месяце, но может иметь статистику в дальнейшем или имела ее ранее.

Помимо этого — в сервисе есть ряд необъяснимых на первый взгляд особенностей, например — интерпретация словосочетаний вида «холодильник недорого купить купить купить». Знаете ли вы, как Yandex воспринимает эту конструкцию?

Подробней об этой и других  особенностях работы с Яндекс Wordstat и пойдет речь в этой статье!

Статистика ключевых слов или что мы тут найдем?

Статистика Wordstat позволяет узнать популярность фраз в поисковой выдаче Ya, а так же спрогнозировать трафик по поисковым словам. Сразу следует выделить 3 основные формы представления словосочетаний:

 

1. Широкое соответствие

2. Уточненное соответствие

3. Точное соответствие

 

Помимо этого мы можем видеть сезонность словосочетаний на графике:

 

Статистика ключевых слов позволяет узнать уровень популярности фразы по регионам, который в то же время показывает и покупательскую активность в разных концах страны:

Операторы Wordstat

В прошлой главе мы выяснили, какие же данные мы можем получить в Wordstat, а теперь давайте поговорим об операторах, которые помогут  лучше сформулировать словосочетание и получить более точные данные:

Оператор «» (кавычки)

Кавычки указывают на уточненное соответствие ключевой фразы, то есть на выходе мы получим число запросов этой фразы к Яшке за прошлый месяц без примеси дополнительных слов, но в любой словоформе. То есть фраза «купить принтер» показывает уточненную частотность 6 131 и сюда входит как частотность фразы купить принтер, так и частотность таких слов, как купить принтеры и т.д.

 

 

Оператор «!» (восклицательный знак)
Восклицательный знак указывает на точное соответствие ключевой фразы, то есть на выходе мы получим число запросов этой фразы в Яндекс за прошлый месяц без примеси дополнительных слов, в точной словоформе. То есть словосочетание «купить принтер» показывает точную частотность 5 372 и сюда входит только  частота словосочетания As is.

 

Операторы  «|» (вертикальная черта)

Перечисляя слова в словосочетании через вертикальную черту мы можем разом узнать частотность по группе ключевых фраз. Например:

принтер (купить | цена)

Данная конструкция позволяет узнать частотность по 2м фразам:

  • принтер купить
  • принтер цена

И в этом мы можем убедиться на скриншотах ниже:

 

Пример 1:

Пример 2:

Пример с оператором |:

 

Оператор «-» (минус)
Минусовой оператор позволяет убрать из статистики частотности определенные слова, например бесплатно, торрент и т.д.

 

Оператор «+» (плюс)


Один из наиболее полезных операторов, на самом деле. И он базируется на одной  важной особенности работы сервиса Яндекс, а именно — он не учитывает предлоги, к примеру, если вы вобьете фразу «деталь для автомобиля», то Яшка автоматом отрежет для и покажет вам частоту по всей группе словосочетаний, включая словосочетание «разобрать автомобиль на детали», который совсем не является ключевым для нас и в подтверждение моих слов 2 скриншота:

Частота — 21 331

 

 

Частотность — 2598

 

Как мы видим — статистика для поисковых фраз без оператора + намного больше, а это наглядно показывает, что мы получили данные не только по интересующему нас словосочетанию, но и по огромному числу других словосочетаний, многие из которых нам явно не подходят!

 

Яндекс Вордстат не только для Яндекс

Если вы считаете, что Wordstat актуален только для работы с Яндекс или Яндекс Директ вы ошибаетесь. Wordstat является наиболее мощным и полным инструментом для анализа ключевых слов в России, а потому он может быть использован не только для Директ, но и для настройки Эдвордс, для поиска популярных хештегов в инстаграм, для получения данных о спросе на тот или иной товар, для построения структуры сайта, поиска похожих слов  и многое другое!

Кстати, знание новых фишек в Яндекс Директ поможет составить контекстную рекламу наиболее правильно и привлечь действительно заинтересованных в товаре клиентов. А про частотность и конкурентность запросов я уже писал ранее тут.

Существуют так же и не стандартные способы использования сервиса, например  —  тестирование спроса на товар/услугу в другом регионе для поиска новых рынков сбыта, а так же анализ успешности проведения off-line рекламы, путем анализа частоты упоминаний брендовых слов.

 

Wordstat Assistant — упрощаем работу с сервисом

 

Работать с яндекс вордстат руками — занятие муторное, поэтому намного лучше использовать  Кей Коллектор или аналог. Но есть и более простой, а главное бесплатный метод работы с сервисом — yandex wordstat assistant.

Скачать yandex wordstat assistant  вы можете по ссылке

 

После установки вордстат ассистент переходим по ссылке https://wordstat.yandex.ru и видим окно программы:

Далее мы можем добавлять слова в  список по одному или сразу списком, как указано на скриншоте:

 

При переходе по страницам пагинации статистика yandex wordstat assistant сохраняется и не обнуляется даже при вводе нового слова. Таким образом мы можем достаточно быстро собрать все необходимые запросы вместе с частотностью для дальнейшей обработки.

Когда все необходимые ключевые слова собраны — просто копируем их в буфер обмена при помощи кнопки:

 

Далее используем полученные ключевые слова для подготовки семантического ядра сайта.

 

Секреты и фишки Вордстат

 

А еще в Вордстат есть несколько секретов, о которых мало кто знает. Сейчас мы разберем их подробнее:

 

Самый главный секрет вордстат это повторяющиеся слова в запросе!

Возьмем, к примеру, запрос  — «кино смотреть смотреть смотреть смотреть смотреть»

Как думаете — вводил ли этот запрос в прошлом месяце хоть кто-то? Давайте проверим:

Так… Ну ясно все — мы получили широкое соответствие, давайте добавим к нашему запросу кавычки и все станет на свои места. Сказано — сделано:

Хм… Возможно добавить восклицательный знак:

Во дела! Такой результат может сбить с толку даже опытного вебмастера, а дело в том, что  Яндекс при использовании повторяющихся слов в запросе реально воспринимает только первое из них, остальные же интерпретируются как любой другой порядок слов, число символов которых в сумме равно числу символов нашего запроса, а частота указывается за все такие запросы в сумме. То есть в статистику по запросу  «кино смотреть смотреть» попадет статистика всех запросов вида «кино смотреть с подругой». Не просто для понимания с первого раза, но можете поэкспериментировать с Вордстат и сами во всем убедитесь.

 

Еще одна интересная особенность Вордстат — это  интерпретация предлогов и символов:

 

Как мы уже разбирали в одной из прошлых глав статьи — Yandex старается не учитывать предлоги, если не дать ему специальную команду для этого! Более того —  символы в ключах так же не используются и являются лишним мусором.

 

Резюме

Основная мысль статьи — при работе с Вордстат необходимо детально изучать каждый запрос прежде чем взять его в состав семантического ядра, ведь словосочетание может иметь сезонность, может и вовсе быть пустышкой. Поэтому работу с ключами я вам советую максимально автоматизировать при помощи Key Collector или аналогов, где одновременно можно обрабатывать тысячи поисковых словосочетаний по предустановленным формулам KEI, анализировать конкуренцию по каждому и только наиболее сладкие фразы брать в работу.

Еще один важный момент — правильное использование операторов, вспомните, хотя бы оператор +, который заставляет Яндекс учитывать предлоги — это очень важный нюанс!

Если у вас возникли какие-либо вопросы во время прочтения статьи — пишите в комментарии — буду рад помочь!

WordStat для Stata — инструмент анализа содержимого и интеллектуального анализа текста

Stata — это полный интегрированный статистический программный пакет, созданный StataCorp LP (www.stata.com). Он обеспечивает широкий спектр статистического анализа, управления данными и графики. В последних версиях Stata добавлено много новых функций, включая тип данных с длинной строкой, позволяющий хранить вместе с числовыми и категориальными данными документы до 2 миллиардов символов. Таким образом, можно создать статистическую базу данных с выдержками из журналов, стенограммами новостей, патентами, отчетами об инцидентах, отзывами клиентов, интервью и т. Д.

WordStat для Stata был создан, чтобы позволить пользователям Stata 13 и Stata 16, работающим под Windows, применять методы текстовой аналитики к любым строковым переменным, хранящимся в файле данных Stata. WordStat сочетает в себе обработку естественного языка, анализ содержимого и статистические методы для быстрого извлечения тем, закономерностей и взаимосвязей в больших объемах текста. Он может обрабатывать миллионы слов за секунды и сравнивать извлеченные темы с любыми другими числовыми, категориальными переменными или переменными даты в файле Stata.

Для чего это используется?

WordStat может использоваться всеми, кому нужно быстро извлекать и анализировать информацию, хранящуюся в текстовых переменных Stata. Может использоваться для:

• Прямой импорт текстовых и количественных данных из социальных сетей, платформ онлайн-опросов, инструментов управления ссылками
• Контент-анализ открытых ответов, интервью или стенограммы фокус-группы
• Бизнес-аналитика и анализ конкурентных веб-сайтов
• Извлечение информации и обнаружение знаний из отчетов об инцидентах, жалоб клиентов
• Контент-анализ освещения новостей или научной литературы (наукометрические или библиометрические исследования)
• Автоматическая пометка и классификация документов
• Выявление мошенничества, установление авторства, патентный анализ
• Разработка и проверка таксономии
• И т. д.(некоторые примеры исследований с использованием WordStat см. на странице «Исследования»).

WordStat для Stata

Функции
    • WordStat для Stata был создан, чтобы позволить пользователям Stata v13 — Stata v16, работающим под Windows, применять методы текстовой аналитики к любым строковым переменным, хранящимся в файле данных Stata. WordStat сочетает в себе обработку естественного языка, анализ контента и статистические методы для быстрого извлечения тем, закономерностей и взаимосвязей в большом объеме текста. Он может обрабатывать миллионы слов за секунды и сравнивать извлеченные темы с любыми другими числовыми, категориальными переменными или переменными даты в файле Stata.

      ДЛЯ ЧЕГО ИСПОЛЬЗУЕТСЯ?

      WordStat может использоваться всеми, кому нужно быстро извлекать и анализировать информацию, хранящуюся в текстовых переменных Stata.Его можно использовать для:

      • Контент-анализа открытых ответов, интервью или стенограмм фокус-групп
      • Бизнес-аналитика и анализ конкурентных веб-сайтов
      • Извлечение информации и обнаружение знаний из отчетов об инцидентах, жалоб клиентов
      • Контент-анализ новостей охват или научная литература (наукометрические или библиометрические исследования)
      • Автоматическая пометка и классификация документов
      • Выявление мошенничества, указание авторства, патентный анализ
      • Разработка и проверка таксономии
      • И т. д.(некоторые примеры исследований с использованием WordStat см. на странице «Исследования»).

      WORDSTAT FOR STATA КЛЮЧЕВЫЕ ФУНКЦИИ

      ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ДОБАВЛЕНИЕ ТЕКСТА

      Интегрированные инструменты исследовательского анализа текста и визуализации, такие как кластеризация, многомерное масштабирование, графики близости и многое другое, для быстрого извлечения тем и автоматического определения закономерностей.

      МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕМ

      Получите быстрый обзор наиболее важных тем из больших текстовых коллекций.Боковая панель позволяет сравнивать частоту определенных тем с другими переменными, используя гистограммы или линейные диаграммы.

      СЛОВАРИ КАТЕГОРИЗАЦИИ

      Используйте существующие или создавайте собственные словари, состоящие из слов, шаблонов слов, фраз и правил близости. Получите компьютерную помощь для построения таксономий с извлечением фраз и именованных сущностей, заменой орфографических ошибок, интегрированным тезаурусом и т. Д.

      СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

      Изучите взаимосвязи между неструктурированным текстом и структурированными данными с помощью статистических и графических инструментов (соответствие анализ, тепловые карты, пузырьковые диаграммы и т. д.).

      АНАЛИЗ ССЫЛКИ

      Исследуйте взаимосвязи между словами или извлеченными понятиями, используя графики на основе силы, многомерное масштабирование или круговые графики. Получение текстовых сегментов, связанных с определенными подключениями.

      МАШИНОСТРОЕНИЕ

      Разработайте модели автоматической классификации документов с помощью наивных байесовских и K-ближайших соседей. Затем классификационные модели могут быть сохранены на диске и повторно применены к новым данным.

      ДИАГРАММА

      Иллюстрируйте закономерности и исследуйте сложные явления с помощью интерактивных инструментов визуализации, таких как гистограммы, линейные диаграммы, тепловые карты, облака слов, пузырьковые диаграммы, графики MDS и т. Д. Скопируйте и вставьте диаграммы или сохраните их на диск в форматах BMP, JPG или PNG.

      МАСТЕР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДОКУМЕНТОВ

      Мастер преобразования документов позволяет легко импортировать данные в новый Stata.dta, документы, хранящиеся в различных форматах файлов (.DOC, HTML, PDF, TXT), и автоматическое извлечение числовых и буквенно-цифровых значений из структурированных документов.


WordStat 5.0 — ИНФОРМАЦИЯ

Информация о продукте

WordStat можно приобрести на веб-сайте Provalis Research (www.provalisresearch.com). Полнофункциональная пробная версия WordStat (30 дней) доступна на той же веб-странице. Чтобы протестировать все функции программного обеспечения, вам необходимо загрузить пробную версию SimStat. На этой веб-странице есть ссылки на ряд исследований, проведенных с использованием WordStat. Цена
:

Retail

Academic

WordStat с Simstat 2.5

955 $

$ 475

WordStat с QDA Miner 1.0

$ 1095

$ 555

WordStat с Simstat.0

$ 1,375

$ 725

WordStat с Simstat 2.5 и MVSP

$ 1,195

$ 645

WordStat с Simstat 2.5 и MVSP & QDA Miner 1.0

$ 1,625

9000 885 $
Несколько лет назад я был свидетелем доктора социальных наук. студент пытается определить, имитировала ли политическая кампания Лейбористской партии на выборах 1997 года в Великобритании кампанию Клинтона на президентских выборах в США годом ранее. Она подсчитала частоту и совпадение таких слов, как «сострадание» и «харизма», для описания качеств лидерства во всей предвыборной телевизионной рекламе как для Блэра, так и для Клинтона.Меня поразила строгость анализа такого огромного количества текстовых данных.
Контент-анализ, согласно Холсти (1969), представляет собой «любую технику для создания выводов путем объективного и систематического определения определенных характеристик сообщения».

Уместен ли контент-анализ для O.R. профессионалов, которые больше знакомы с традиционными аналитическими методами, такими как моделирование или линейное программирование? Ответ — да, поскольку большая часть информации, которой располагает компания, — это текстовые данные в виде электронных писем, документов, отчетов и т. Д.Обычно такая текстовая информация неструктурирована. Следовательно, извлечение значимой информации для принятия решений из данных такого рода может быть довольно трудоемким и трудным. Изучение таких неиспользованных текстовых данных могло бы дополнить существующие O.R. инструменты для улучшения работы.

Многие известные компании используют инструменты анализа текста, такие как WordStat, для оценки того, как их продукты воспринимаются публикой или клиентами. WordStat анализирует базы данных отзывов клиентов и сообщений электронной почты, отправленных клиентам или в службу технической поддержки, просматривая слова, которые тесно связаны с их продуктами.Компании также пытаются идентифицировать различные типы клиентов, их потребительские привычки, их потребности, их жалобы и т. Д. Другой пример использования контент-анализа появился в статье Соди и Сон (2005) в августовском номере журнала OR / MS Today за 2005 год. Авторы провели базовый контент-анализ, чтобы выяснить, какие навыки работодатели хотят от O.R. выпускники. Анализ дает полезную информацию о ключевых навыках, которые работодатели хотят получить от O.R. выпускников и дает вид количественной продукции О.Р. люди привыкли к продюсированию.

Контент-анализ — это новая территория для O.R. профессионалов, но мы можем получить помощь с помощью такого инструмента, как WordStat 5.0 от Provalis Research. WordStat — это дополнительный модуль для пакета статистического анализа SimStat, который предоставляет статистическую базу данных O.R. профессионалам было бы вполне комфортно. По словам Провалиса, WordStat специально разработан для изучения текстовой информации, такой как ответы на открытые вопросы, интервью, заголовки, журнальные статьи, электронные сообщения и т. Д.В этом обзоре я сосредоточусь на изучении основных функций и возможностей этого программного обеспечения.

Обзор функций

WordStat может выполнять анализ текстовых полей в различных форматах, а также больших документов. Он может обрабатывать тексты, приводящие слова к канонической форме (например, «Собаки» и «Собака» в «Собака»).

WordStat может выполнять одномерный частотный анализ (количество и количество ключевых слов) и представляет результаты в матричной форме (рисунок 7). Средство поиска фраз помогает пользователям определять повторяющиеся фразы и их количество.

WordStat может выполнять двумерное сравнение между любым текстовым полем (например, персональной рекламой в учебнике в следующем разделе) и любыми номинальными и порядковыми переменными (такими как пол или возрастная группа респондентов). В WordStat есть множество показателей ассоциации для оценки взаимосвязи между появлением ключевого слова и номинальными / порядковыми переменными, например разница между появлением ключевых слов в личных объявлениях, размещаемых мужчинами и женщинами.

Ключевое слово в контексте (KWIC) — полезная функция в WordStat, которая позволяет увидеть вхождение либо определенного слова, либо всех слов, относящихся к категории, в реальном тексте, организованном в виде таблицы.Это удобно, когда нужно оценить согласованность (или несогласованность) значений, связанных со словом (рис. 1).


Рисунок 1. Функция ключевого слова в контексте (KWIC) удобна при оценке согласованности значений, связанных со словом.

В дополнение к перечисленным выше функциям WordStat предоставляет различные другие функции, такие как автоматическая классификация текста, анализ случая или сходства документов и т. Д. Подробнее об этих и других функциях см. На сайте www.provalisresearch.com/wordstat/WordstatFeatures.html.

Мини-учебник

В этом мини-учебнике я следую краткому обзору, включенному в руководство по WordStat 5.0, на примере некоторых функций WordStat. Объем этого руководства ограничен основными функциями, такими как одномерный анализ и изучение отношений между некоторыми ключевыми словами и другими категориальными переменными. В этом примере анализируется персональная реклама. Мы проводим контент-анализ 68 личных объявлений, опубликованных в газете о культуре в Монреале, чтобы выяснить, есть ли какая-либо связь между словами, использованными в рекламе, и полом и возрастом человека, разместившего рекламу.Тогда мы сможем выяснить, верны ли такие стереотипы, как «мальчики заботятся только о внешности». Данные хранятся в файле данных, в данном случае с тремя полями: текст самого объявления и две категориальные переменные (пол и возрастная группа человека, разместившего объявление; последние два могут быть трудно вывести из само объявление и, следовательно, кодируются вручную).

Шаг 1: Создание файла данных. Чтобы создать файл данных, вы можете использовать базовую программу SimStat и вводить данные, как и другие статистические пакеты.Я обнаружил, что использовать SimStat для ввода данных и манипуляции с ними немного затруднительно из-за довольно разного интерфейса ввода данных. Однако WordStat (через SimStat) может напрямую импортировать файлы данных различных типов, такие как MS Access, MS Excel и dBase. Кроме того, он имеет ряд инструментов, помогающих импортировать данные из текстовых или текстовых файлов.

Поле для текстовой информации можно просто скопировать и вставить в электронную таблицу или базу данных по вашему выбору и импортировать в SimStat.Категориальные и другие переменные, связанные с текстовой информацией, такие как пол и возрастная группа, очевидно, должны быть закодированы пользователем. Например, для файла данных нашего анализа объявлений о вакансиях [2] мы использовали MS Access для создания набора данных путем копирования и вставки объявлений о вакансиях с Monster.com из Интернета и файлов HTML, предоставленных OR / MS Today. Мы вручную закодировали отрасль и другие поля для дальнейшего анализа.

В этом руководстве я использую образец файла данных (SEEKING.DBF), который поставляется вместе с программным обеспечением.Открыв файл, вы увидите три переменные: номинальную переменную GENDER (1 = мужчины, 2 = женщины), порядковую переменную AGEGROUP (1 = 18-24, 2 = 25-29, 3 = 30-39, 4 = 40+) и текстовой переменной AD_TEXT (рисунок 2). Переменная AD_TEXT содержит текст 68 реальных личных объявлений, скопированных и вставленных из газет; эта переменная находится в центре нашего анализа. Две другие переменные — GENDER и AGEGROUP — были вручную закодированы при просмотре личных объявлений.


Рисунок 2: Три переменные из файла выборки данных: номинальная, порядковая и текстовая.

Шаг 2: Выберите переменные. После открытия файла SEEKING.DBF в SimStat перейдите в меню СТАТИСТИКА и выполните команду ВЫБРАТЬ X-Y. Здесь нам нужно переместить переменные в соответствующие места. Давайте сначала переместим переменную AD_TEXT в список DEPENDENT. Затем две другие категориальные переменные (GENDER и AGEGROUP) необходимо поместить в поле списка INDEPENDENT (рисунок 2). Обратите внимание, что это похоже на то, что можно было бы сделать, если бы выполнялся дисперсионный анализ с количественными данными.Также обратите внимание, что до сих пор мы использовали SimStat, который представляет собой статистический пакет.

Шаг 3. Запустите WordStat. Перейдите в меню СТАТИСТИКА и выполните команду АНАЛИЗ СОДЕРЖАНИЯ. Появится новое окно с шестью вкладками, и теперь мы готовы провести анализ контента.

Шаг 4: Выберите подходящие словари. Основа использования WordStat — это «словарь». Словарь — это спецификация слов и фраз, относящихся к различным именованным категориям, что позволяет WordStat либо исключать определенные слова из анализа, либо, что более важно, создавать счетчики для каждой «категории», когда слово или фраза из этой категории обнаруживаются в записывать.

WordStat позволяет пользователям выбирать, просматривать и редактировать словари, используемые для анализа конкретного содержимого. В этом руководстве мы исключаем: 1) предварительную обработку для пользовательского преобразования текста и 2) «лемматизацию», процесс, с помощью которого различные формы слов сокращаются до более ограниченного числа канонических форм, например, преобразование множественного числа в единственное число. Третий параметр, «исключение», — это словарь, содержащий слова, которые необходимо удалить в процессе анализа. Например, слова с небольшими семантическими значениями, такие как местоимения, артикли и союзы, автоматически удаляются по правилам, установленным словарем исключений.С другой стороны, «категоризация» позволяет указать слова, словосочетания и фразы, которые будут включены в анализ (рис. 3).


Рисунок 3: «Категоризация» определяет слова, шаблоны слов и фразы, которые должны быть включены в анализ.

Все эти словари можно редактировать в программе или с помощью любого инструмента для редактирования текста (например, Блокнота). В этом руководстве мы выбираем словарь исключений по умолчанию (DEFAULT.EXC) и специальный словарь категоризации (SEEKING.CAT), который содержит слова и фразы, которые часто появляются в личной рекламе. Ключевые слова могут быть расположены в иерархическом порядке, чтобы пользователи могли иметь разные уровни анализа (рисунок 4). Категория первого уровня включает основные атрибуты, которые могут искать партнеры. Например, в категории «внешний вид» можно найти различные слова, описывающие внешний вид.


Рисунок 4: Ключевые слова могут быть расположены в иерархическом порядке для разных уровней анализа.

Вы можете загрузить большое количество готовых словарей с веб-страницы (http: // www.provalisresearch.com/wordstat/RID.html), в зависимости от интересующей темы. Большинство О. пользователи захотят создавать свои собственные словари из необработанных данных с помощью WordStat. Для этого урока был дан словарь категории SEEKING.CAT. Предположим, что у нас этого не было, поэтому нам пришлось бы создать свой собственный словарь для этого анализа. В этом случае мы могли бы создать словарь категоризации, запустив частотный анализ слов и поиск фраз в WordStat, чтобы определить наиболее часто используемые.На основе результатов мы можем составить собственный словарь категорий, выбрав наиболее часто встречающиеся слова и фазы (рис. 5 и 6). Однако эти две функции действительно извлекают нерелевантные слова и фразы, такие как «ОСТАВИТЬ СООБЩЕНИЕ»; нам нужно пройтись по спискам, чтобы выделить эти слова и фразы.


Рисунок 5 (вверху) и Рисунок 6 (внизу): пользователи могут создавать свой собственный словарь категорий, выбирая наиболее часто встречающиеся слова и этапы.

После того, как вы выбрали или создали соответствующий словарь, вы можете выбрать дополнительные параметры.В этом уроке мы отключили все параметры.

Шаг 5. Выполните частотный анализ личных объявлений. Наконец, мы готовы проанализировать самые важные атрибуты Мистера или Мисс «Perfect» по персональным объявлениям. Щелкаем на третьей вкладке (Частоты), чтобы определить количество категорий слов или частотный анализ. Мы обнаружили, что слова из категории «внешний вид» являются наиболее часто упоминаемыми критериями в личных объявлениях. Действительно, 41 из 68 объявлений содержат слова, относящиеся к внешнему виду (рис. 7).Обратите внимание, что категория «внешний вид» содержит различные слова, такие как «красивый» и «мускулистый» (рис. 4). Категория «финансы», напротив, появилась меньше всего. Вы можете отобразить другие слова, не включенные в словарь категории, изменив параметр отображения.


Рисунок 7: Категория «Внешний вид» была популярна при частотном анализе личных объявлений.

Шаг 6: Изучение взаимосвязи между включенными категориями и полом автора.Пока что частотный анализ объявлений, которые мы только что сделали, показывает частоту слов независимо от пола. Также может быть очень интересно посмотреть, есть ли разница в предпочтениях между мужчинами и женщинами по сравнению с идеальными партнерами. Мы переходим на четвертую вкладку «Меню кросс-таблицы», и WordStat выполняет два отдельных частотных анализа для мужчин и женщин и предоставляет красивую таблицу (рис. 8). Результаты показывают, что наиболее важными критериями для мужчин являются «внешний вид», тогда как женщины больше всего ценят «общение» и «семью».В том же меню мы также можем оценить силу этих отношений, выбрав различные меры ассоциации, такие как хи-квадрат или статистику R Пирсона.


Рисунок 8: «Меню кросс-таблицы» предоставляет, среди прочего, красивую таблицу.

На «странице кросс-таблицы» можно выполнять различные другие задачи, например, анализ соответствия. Вы также можете создавать «тепловые карты», которые помогают прояснить отношения между словами и категориями (рис. 9).


Рисунок 9: «Тепловые карты» помогают прояснить отношения между словами и категориями.

Мой опыт работы с WordStat

Когда мой соавтор Мохан Содхи и я изначально планировали статью «Чего работодатели отрасли хотят от выпускников OR / MS — предварительные результаты анализа объявлений о вакансиях» [2], мы были поражены огромное количество текстовой информации (более 650 объявлений о вакансиях). Наш первоначальный план состоял в том, чтобы просматривать объявления одну за другой и вручную кодировать каждую. Срок написания статьи составлял от трех до пяти месяцев. Когда мы обнаружили WordStat в Интернете, мы были взволнованы потенциалом этой методологии и ее функций, позволяющих исследовать огромное количество объявлений о вакансиях за небольшой промежуток времени.

Мы загрузили демо-версию и познакомились с программным обеспечением без использования печатного руководства. Благодаря простому интерфейсу и понятному онлайн-руководству WordStat был относительно простым в использовании. Кроме того, WordStat оказался довольно универсальным с точки зрения импорта данных из популярных приложений и простого экспорта результатов в различные форматы. Мы смогли без проблем импортировать данные в формате MS Access, содержащем более 650 объявлений о вакансиях, за несколько секунд.

Две функции, которые нам особенно понравились, — это «частотный анализ для одного слова» и «экстрактор фраз». Поскольку у нас не было словаря категорий для «дисциплины», «степени», «умения» и «характера работы», нам пришлось создать собственный словарь категорий. Хотя нам пришлось перебрать более тысячи ключевых слов и фраз, автоматически определяемых этими функциями, чтобы выделить нерелевантные слова и фразы, эти две функции помогли нам быстрее и точнее определить релевантные ключевые слова и фразы.При написании статьи мы повторили описанный выше процесс, добавляя со временем больше рекламы. Поэтому нам приходилось обновлять наш словарь категорий несколько раз, и редактирование словаря категорий в WordStat не было сложным.

Мы нашли «ключевое слово в контексте» (KWIC) полезным, когда пытались выяснить релевантность определенных терминов. Например, мы обнаружили, что поисковая система Monster по нашей фразе «исследование операций» (в кавычках) также возвращала объявления, в которых слова «операции» и «исследования» были разделены знаком препинания.Итак, мы использовали функцию KWIC, чтобы просмотреть отдельные объявления, чтобы выявить «операции, исследования». WordStat автоматически выполнил поиск по всем объявлениям, содержащим слова «операции, исследования» и выделенным разными цветами, чтобы мы могли легко обнаружить и удалить рекламу с помощью «операций, исследований».

Скорость обработки записей была достаточно высокой. Спецификация компьютера, который я использую, — Intel Celeron 2.4 с 512 RAM. На частотный анализ слов потребовалось около трех секунд и одна минута на выделение ключевой фразы из более чем 650 рекламных объявлений.

WordStat помог нам быстро и тщательно проанализировать обширную текстовую информацию. Однако манипулировать данными в базовой статистической программе SimStat было довольно сложно и обременительно по сравнению с MS Excel и MS Access, из которых данные можно импортировать напрямую.

Во время написания этого обзора я обнаружил, что различные научные и отраслевые статьи сообщают о результатах, полученных с помощью WordStat. Меня поразило, насколько творчески пользователи WordStat применяют это программное обеспечение в различных ситуациях.Например, Пеладо и Стовалл проанализировали базу данных пилотных отчетов о рисках столкновений, широко известных как отчеты TCAS (отчет системы предотвращения столкновений). Используя WordStat, они смогли определить конкретные риски в разных аэропортах, час дня, когда произошли эти ошибки, фазу полета, на которой возникли эти риски столкновения, а также некоторые свойства этих инцидентов столкновения (время событий, множественность событий, пилотные действия и др.) [1].

Буквально любую текстовую информацию можно проанализировать с помощью WordStat со словарями по вашему выбору.Представьте себе возможность анализировать огромное количество документов, отчетов, электронных писем, баз данных и других текстовых полей полевых операций, которые не были задействованы, потому что они были слишком громоздкими или трудоемкими для анализа вручную. В O.R. В классных комнатах внедрение инструмента анализа контента, такого как WordStat, может помочь учащимся узнать о расширении числовой статистики на текст для сбора информации.

В целом WordStat — это простое в использовании, доступное по цене и многофункциональное программное обеспечение, обеспечивающее O.R. профессионалы, владеющие еще одной аналитической техникой.

Постскрипт: Для справки, д.т.н. Студент пришел к выводу, что большая часть кампании Блэра была сопоставлена ​​с кампанией Клинтона, и доказательства, представленные контент-анализом, были довольно убедительными.

Комментарии поставщика

Примечание редактора: политика OR / MS Today заключается в том, чтобы предоставить разработчикам рецензируемого программного обеспечения возможность уточнить и / или прокомментировать обзорную статью. Ниже приведены комментарии Нормана Пеладо, президента Provalis Research.
Рецензент предоставил отличное введение в основные функции WordStat. Его описание того, как они создали свой собственный словарь категоризации для анализа объявлений о вакансиях, дает точное представление о самой первой задаче, с которой сталкивается новый пользователь при работе с WordStat. Создание таксономий или словарей категоризации часто является важным условием для обоснованного анализа и обоснованных выводов, и WordStat предлагает множество инструментов, помогающих пользователю в решении такой задачи.

Рецензент упомянул возможность легко назначать слова или фразы из списков.Дополнительные функции включают редактор словарей с перетаскиванием и различные лексические ресурсы, которые могут предлагать дополнительные элементы для добавления к существующим категориям контента. Возможность смотреть на то, как слова и фразы сочетаются друг с другом, используя иерархическую кластеризацию, многомерное масштабирование или графики близости, представляет собой еще один способ идентифицировать темы в коллекции документов или выполнять задачи по обнаружению знаний.

Как и все инструменты расширенного анализа, которые могут быть упомянуты только в этом кратком введении, я рекомендую читателям ознакомиться с некоторыми опубликованными исследованиями, доступными на нашем веб-сайте, или загрузить электронную версию руководств или полнофункциональные демонстрации WordStat. и Simstat.

Статистическое программное обеспечение предназначено для обработки числовых данных и может быть не самым подходящим инструментом для работы с коллекциями документов. Мы полностью понимаем, что рецензенту трудно ввести эти объявления непосредственно в Simstat. Это одна из причин, по которой мы реализовали процедуры импорта для различных форматов файлов баз данных и электронных таблиц и создали мастер преобразования документов для импорта различных типов документов. Это также одна из причин, по которой мы выпустили в прошлом году новое приложение под названием QDA Miner, которое можно использовать вместо Simstat в качестве базового модуля для WordStat.Это программное обеспечение использует тот же формат файлов, что и наша статистическая программа, но оно было разработано для обеспечения более удобных для пользователя функций управления документами. Он также представляет новый набор инструментов, заимствованных из социальных наук. Компьютерный качественный анализ, основанный на ручном и полуавтоматическом кодировании текстовых сегментов и на поиске текста.

WordStat, Simstat и QDA Miner — настольные приложения. Тем не менее, Provalis Research планирует выпустить до конца года комплект разработчика программного обеспечения (SDK), который можно будет использовать с многочисленными языками программирования и средами программирования баз данных.Такая библиотека позволит интегрировать технологии категоризации и классификации WordStat в корпоративные системы управления документами и поддержки принятия решений.

Бюнг-Гак Сон ([email protected]) — научный сотрудник бизнес-школы Касс при Лондонском городском университете, недавно защитивший докторскую диссертацию. в управлении цепочкой поставок.

Ссылки

— Холсти, О.Р., 1969, «Анализ содержания социальных и гуманитарных наук», Ридинг, Массачусетс: Addison-Wesley.
— М.Содхи и Б. Сон, 2005 г., «Чего работодатели отрасли хотят от выпускников операционных / MS», OR / MS Today (август 2005 г.), Vol. 32, № 4, стр. 32-38.
— Пеладо, Н. и Совалл, К., 2005, «Применение анализа текстов статистического анализа содержания Provalis Research Corp. в отчетах о безопасности полетов», Глобальная информационная сеть по авиации.

Provalis Research выпускает программное обеспечение для анализа текста WordStat 7

Инструменты визуализации данных WordStat 7

Монреаль, Канада (PRWEB) 4 декабря 2014 г.

Provalis Research, ведущий поставщик программного обеспечения для анализа текста, рада объявить о выпуске WordStat 7.Эта новая версия позволяет пользователям быстрее получать ценные и действенные идеи из текстовых данных, связывая неструктурированную и структурированную информацию и обеспечивая большую помощь в создании и проверке точных словарей категоризации текста.

WordStat 7 содержит множество улучшений, например:

Моделирование новых тем — был реализован новый инструмент моделирования тем, позволяющий получить быстрый обзор наиболее важных тем в большом объеме текста и немедленно изучить взаимосвязь этих тем с другими числовыми, категориальными или датированными. переменные.

Улучшенная визуализация данных — визуализация может помочь быстрее выявить скрытые закономерности в данных и улучшить наше понимание сложных явлений. Это также позволяет более четко и эффективно передавать информацию. WordStat 7 обеспечивает многочисленные улучшения в визуализации данных с новой функцией анализа ссылок для создания сетевых графиков и изучения взаимосвязи между концепциями, представлениями на панели мониторинга для более простого и быстрого сравнения со структурированными данными, а также несколькими улучшениями в графическом отображении текстовых данных.

Дополнительные лингвистические ресурсы. Обработка естественных языков — очень сложная задача, поэтому точное измерение конкретных идей является сложной задачей. WordStat уже предлагает многочисленные инструменты для облегчения работы с человеческими языками, такие как интегрированные тезаурусы, языковые словари и процедуры лемматизации. Версия 7 расширяет эти возможности, предоставляя новые процедуры выделения корней для восемнадцати языков, извлечение именованных сущностей на основе шаблонов, а также более разумную обработку и классификацию орфографических ошибок, обеспечивая еще большую помощь при создании словарей категоризации.

Расширенные инструменты разработки таксономии — словари контент-анализа WordStat могут содержать слова, фразы, шаблоны слов и правила близости. Версия 7 обеспечивает еще большую гибкость и повышенную точность за счет поддержки большего количества подстановочных знаков и более мощных правил близости, а также значительно улучшенной таблицы ключевых слов в контексте.

Повышенная производительность — WordStat 7 предлагает улучшенную обработку компьютерных ресурсов и несколько улучшений скорости, что позволяет быстрее анализировать большие объемы текстовых данных.Также было добавлено множество новых функций для большей гибкости и повышения производительности.

Полный список и более подробную информацию об этих новых функциях можно найти на веб-странице «Что нового», а на странице загрузки можно получить бесплатную 30-дневную пробную версию.

Чтобы запросить бесплатную веб-демонстрацию WordStat 7, напишите нам по электронной почте или позвоните по телефону 1-855-355-5252 (или 1-514-899-1672 за пределами США и Канады).

О Wordstat

WordStat — это программное обеспечение для анализа контента и интеллектуального анализа текста, которое помогает исследователям быстро извлекать темы, тенденции и закономерности из больших коллекций документов, таких как отзывы клиентов, электронные письма, открытые ответы, стенограммы интервью, отчеты об инцидентах, патенты, юридические документы, блоги и т. Д. веб-сайты.Он может анализировать документы на большинстве человеческих языков. Его бесшовная интеграция с QDA Miner (программное обеспечение для качественного анализа данных со смешанными методами) и SimStat (инструмент статистического анализа данных) дает беспрецедентную гибкость для анализа текста и соотнесения неструктурированного контента со структурированной информацией, такой как числовые или категориальные данные и даты.

О компании Provalis Research

Компания Provalis Research, основанная в 1989 году, является ведущим в мире разработчиком платформы текстовой аналитики с новаторским программным обеспечением для качественного, количественного и смешанного анализа.Инструменты Provalis Research используются более чем 3000 правительствами, международными корпорациями, неправительственными организациями, университетами и лидерами независимых исследований по всему миру.

Поделиться статьей в социальных сетях или по электронной почте:

Курсы Wordstat

Результаты листинга Курсы Wordstat

Provalis Research Wordstat Freeonlinecourses.com