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होटल समीक्षाओं के साथ भाव विश्लेषण

अब जब आपने डेटासेट को विस्तार से देखा है, तो समय आ गया है कि कॉलम्स को फ़िल्टर करें और फिर डेटासेट पर NLP तकनीकों का उपयोग करके होटलों के बारे में नई जानकारी प्राप्त करें।

प्री-लेक्चर क्विज़

फ़िल्टरिंग और भाव विश्लेषण संचालन

जैसा कि आपने शायद देखा होगा, डेटासेट में कुछ समस्याएं हैं। कुछ कॉलम्स में बेकार जानकारी भरी हुई है, जबकि अन्य गलत लगते हैं। यदि वे सही हैं, तो यह स्पष्ट नहीं है कि उन्हें कैसे गणना की गई थी, और आपके अपने गणनाओं द्वारा उत्तर स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किए जा सकते।

अभ्यास: डेटा प्रोसेसिंग को थोड़ा और बेहतर बनाना

डेटा को थोड़ा और साफ करें। ऐसे कॉलम्स जोड़ें जो बाद में उपयोगी होंगे, अन्य कॉलम्स में मान बदलें, और कुछ कॉलम्स को पूरी तरह से हटा दें।

प्रारंभिक कॉलम प्रोसेसिंग

lat और lng को हटा दें

Hotel_Address के मानों को निम्नलिखित मानों से बदलें (यदि पता शहर और देश का नाम शामिल करता है, तो इसे केवल शहर और देश में बदल दें)।

डेटासेट में केवल ये शहर और देश हैं:

एम्स्टर्डम, नीदरलैंड्स

बार्सिलोना, स्पेन

लंदन, यूनाइटेड किंगडम

मिलान, इटली

पेरिस, फ्रांस

वियना, ऑस्ट्रिया

def replace_address(row):
    if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
        return "Amsterdam, Netherlands"
    elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
        return "Barcelona, Spain"
    elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
        return "London, United Kingdom"
    elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:        
        return "Milan, Italy"
    elif "France" in row["Hotel_Address"]:
        return "Paris, France"
    elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
        return "Vienna, Austria" 

# Replace all the addresses with a shortened, more useful form
df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
# The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
print(df["Hotel_Address"].value_counts())

अब आप देश स्तर का डेटा क्वेरी कर सकते हैं:

display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))

Hotel_Address	Hotel_Name
एम्स्टर्डम, नीदरलैंड्स	105
बार्सिलोना, स्पेन	211
लंदन, यूनाइटेड किंगडम	400
मिलान, इटली	162
पेरिस, फ्रांस	458
वियना, ऑस्ट्रिया	158

होटल मेटा-रिव्यू कॉलम्स को प्रोसेस करें
Additional_Number_of_Scoring को हटा दें
Total_Number_of_Reviews को उस होटल के लिए डेटासेट में वास्तव में मौजूद समीक्षाओं की कुल संख्या से बदलें
Average_Score को हमारे द्वारा गणना किए गए स्कोर से बदलें

# Drop `Additional_Number_of_Scoring`
df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)
# Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values
df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)

रिव्यू कॉलम्स को प्रोसेस करें
1. Review_Total_Negative_Word_Counts, Review_Total_Positive_Word_Counts, Review_Date और days_since_review को हटा दें
2. Reviewer_Score, Negative_Review, और Positive_Review को जैसा है वैसा रखें,
3. अभी के लिए Tags को रखें
- हम अगले सेक्शन में टैग्स पर कुछ अतिरिक्त फ़िल्टरिंग संचालन करेंगे और फिर टैग्स को हटा देंगे
रिव्यूअर कॉलम्स को प्रोसेस करें
Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given को हटा दें
Reviewer_Nationality को रखें

टैग कॉलम्स

Tag कॉलम समस्या पैदा करता है क्योंकि यह एक सूची (टेक्स्ट रूप में) है जो कॉलम में संग्रहीत है। दुर्भाग्यवश, इस कॉलम में उप-खंडों की क्रम और संख्या हमेशा समान नहीं होती। 515,000 पंक्तियों और 1427 होटलों के साथ, यह मानव के लिए सही वाक्यांशों की पहचान करना कठिन है, क्योंकि प्रत्येक रिव्यूअर के पास चुनने के लिए थोड़ा अलग विकल्प होते हैं। यही वह जगह है जहां NLP उपयोगी साबित होता है। आप टेक्स्ट को स्कैन कर सकते हैं, सबसे सामान्य वाक्यांशों को ढूंढ सकते हैं, और उनकी गिनती कर सकते हैं।

दुर्भाग्यवश, हम एकल शब्दों में नहीं बल्कि बहु-शब्द वाक्यांशों (जैसे Business trip) में रुचि रखते हैं। इतने बड़े डेटा (6762646 शब्द) पर बहु-शब्द आवृत्ति वितरण एल्गोरिदम चलाना असाधारण रूप से समय लेने वाला हो सकता है, लेकिन डेटा को देखे बिना, ऐसा लगता है कि यह आवश्यक खर्च है। यही वह जगह है जहां एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस उपयोगी साबित होता है, क्योंकि आपने टैग्स का नमूना देखा है जैसे [' Business trip ', ' Solo traveler ', ' Single Room ', ' Stayed 5 nights ', ' Submitted from a mobile device '], आप यह पूछना शुरू कर सकते हैं कि क्या आपके पास प्रोसेसिंग को काफी हद तक कम करने का विकल्प है। सौभाग्य से, ऐसा संभव है - लेकिन पहले आपको कुछ कदम उठाने होंगे ताकि रुचि के टैग्स का पता लगाया जा सके।

टैग्स को फ़िल्टर करना

याद रखें कि डेटासेट का उद्देश्य भाव जोड़ना और ऐसे कॉलम्स बनाना है जो आपको सबसे अच्छा होटल चुनने में मदद करें (अपने लिए या शायद किसी क्लाइंट के लिए जो आपसे होटल अनुशंसा बॉट बनाने का काम करवा रहा हो)। आपको खुद से पूछना होगा कि क्या टैग्स अंतिम डेटासेट में उपयोगी हैं या नहीं। यहां एक व्याख्या दी गई है (यदि आपको डेटासेट अन्य कारणों से चाहिए तो अलग टैग्स चयन में रह सकते हैं/निकल सकते हैं):

यात्रा का प्रकार प्रासंगिक है, और इसे रखना चाहिए
अतिथि समूह का प्रकार महत्वपूर्ण है, और इसे रखना चाहिए
जिस प्रकार के कमरे, सुइट, या स्टूडियो में अतिथि ठहरे थे वह अप्रासंगिक है (सभी होटलों में मूल रूप से समान कमरे होते हैं)
जिस डिवाइस पर रिव्यू सबमिट किया गया वह अप्रासंगिक है
रिव्यूअर कितने रातों तक रुका था शायद प्रासंगिक हो सकता है यदि आप लंबे समय तक ठहरने को होटल को अधिक पसंद करने से जोड़ते हैं, लेकिन यह एक खिंचाव है, और शायद अप्रासंगिक है

सारांश में, 2 प्रकार के टैग्स रखें और बाकी को हटा दें।

पहले, आप टैग्स की गिनती तब तक नहीं करना चाहते जब तक वे बेहतर प्रारूप में न हों, इसलिए इसका मतलब है कि वर्ग कोष्ठक और उद्धरण हटाना। आप इसे कई तरीकों से कर सकते हैं, लेकिन आप सबसे तेज़ तरीका चाहते हैं क्योंकि बहुत सारे डेटा को प्रोसेस करने में लंबा समय लग सकता है। सौभाग्य से, पांडा में इन चरणों में से प्रत्येक को करने का एक आसान तरीका है।

# Remove opening and closing brackets
df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
# remove all quotes too
df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)

प्रत्येक टैग कुछ इस तरह बन जाता है: Business trip, Solo traveler, Single Room, Stayed 5 nights, Submitted from a mobile device.

इसके बाद एक समस्या सामने आती है। कुछ रिव्यू, या पंक्तियों, में 5 कॉलम्स होते हैं, कुछ में 3, कुछ में 6। यह डेटासेट के निर्माण के तरीके का परिणाम है, और इसे ठीक करना कठिन है। आप प्रत्येक वाक्यांश की आवृत्ति गिनती प्राप्त करना चाहते हैं, लेकिन वे प्रत्येक रिव्यू में अलग क्रम में हैं, इसलिए गिनती गलत हो सकती है, और एक होटल को वह टैग नहीं मिल सकता जो उसे मिलना चाहिए था।

इसके बजाय आप अलग क्रम का लाभ उठाएंगे, क्योंकि प्रत्येक टैग बहु-शब्द है लेकिन साथ ही एक अल्पविराम से अलग है! इसका सबसे सरल तरीका यह है कि 6 अस्थायी कॉलम्स बनाएं और प्रत्येक टैग को उस कॉलम में डालें जो टैग के क्रम से मेल खाता हो। फिर आप 6 कॉलम्स को एक बड़े कॉलम में मर्ज कर सकते हैं और परिणामी कॉलम पर value_counts() विधि चला सकते हैं। इसे प्रिंट करने पर, आप देखेंगे कि 2428 अद्वितीय टैग्स थे। यहां एक छोटा नमूना है:

Tag	Count
Leisure trip	417778
Submitted from a mobile device	307640
Couple	252294
Stayed 1 night	193645
Stayed 2 nights	133937
Solo traveler	108545
Stayed 3 nights	95821
Business trip	82939
Group	65392
Family with young children	61015
Stayed 4 nights	47817
Double Room	35207
Standard Double Room	32248
Superior Double Room	31393
Family with older children	26349
Deluxe Double Room	24823
Double or Twin Room	22393
Stayed 5 nights	20845
Standard Double or Twin Room	17483
Classic Double Room	16989
Superior Double or Twin Room	13570
2 rooms	12393

कुछ सामान्य टैग्स जैसे Submitted from a mobile device हमारे लिए उपयोगी नहीं हैं, इसलिए उन्हें गिनती से पहले हटाना एक स्मार्ट कदम हो सकता है, लेकिन यह इतना तेज़ ऑपरेशन है कि आप उन्हें छोड़ सकते हैं और उन्हें अनदेखा कर सकते हैं।

ठहरने की अवधि वाले टैग्स को हटाना

इन टैग्स को हटाना पहला कदम है, यह विचार किए जाने वाले टैग्स की कुल संख्या को थोड़ा कम कर देता है। ध्यान दें कि आप उन्हें डेटासेट से नहीं हटाते, बस उन्हें रिव्यू डेटासेट में गिनने/रखने के लिए मानों से हटा देते हैं।

Length of stay	Count
Stayed 1 night	193645
Stayed 2 nights	133937
Stayed 3 nights	95821
Stayed 4 nights	47817
Stayed 5 nights	20845
Stayed 6 nights	9776
Stayed 7 nights	7399
Stayed 8 nights	2502
Stayed 9 nights	1293
...	...

कमरे, सुइट्स, स्टूडियो, अपार्टमेंट्स आदि की एक बड़ी विविधता है। वे सभी लगभग समान हैं और आपके लिए प्रासंगिक नहीं हैं, इसलिए उन्हें विचार से हटा दें।

Type of room	Count
Double Room	35207
Standard Double Room	32248
Superior Double Room	31393
Deluxe Double Room	24823
Double or Twin Room	22393
Standard Double or Twin Room	17483
Classic Double Room	16989
Superior Double or Twin Room	13570

अंत में, और यह प्रसन्नता की बात है (क्योंकि इसमें ज्यादा प्रोसेसिंग नहीं लगी), आप निम्नलिखित उपयोगी टैग्स के साथ रह जाएंगे:

Tag	Count
Leisure trip	417778
Couple	252294
Solo traveler	108545
Business trip	82939
Group (combined with Travellers with friends)	67535
Family with young children	61015
Family with older children	26349
With a pet	1405

आप यह तर्क दे सकते हैं कि Travellers with friends लगभग Group के समान है, और इसे ऊपर जैसा दिखाया गया है, जोड़ना उचित होगा। सही टैग्स की पहचान करने के लिए कोड Tags notebook में है।

अंतिम कदम प्रत्येक टैग्स के लिए नए कॉलम्स बनाना है। फिर, प्रत्येक रिव्यू पंक्ति के लिए, यदि Tag कॉलम नए कॉलम्स में से किसी एक से मेल खाता है, तो 1 जोड़ें, यदि नहीं, तो 0 जोड़ें। अंतिम परिणाम यह होगा कि कितने रिव्यूअर्स ने इस होटल को चुना (कुल मिलाकर) व्यवसाय बनाम अवकाश के लिए, या पालतू जानवर लाने के लिए, और यह होटल की सिफारिश करते समय उपयोगी जानकारी होगी।

# Process the Tags into new columns
# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, 
# Family with young children, Family with older children, With a pet
df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)

अपनी फ़ाइल को सेव करें

अंत में, डेटासेट को अब जैसा है वैसा ही एक नए नाम के साथ सेव करें।

df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True)

# Saving new data file with calculated columns
print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)

भाव विश्लेषण संचालन

इस अंतिम सेक्शन में, आप रिव्यू कॉलम्स पर भाव विश्लेषण लागू करेंगे और परिणामों को डेटासेट में सेव करेंगे।

अभ्यास: फ़िल्टर किए गए डेटा को लोड और सेव करें

ध्यान दें कि अब आप पिछले सेक्शन में सेव किए गए फ़िल्टर किए गए डेटासेट को लोड कर रहे हैं, मूल डेटासेट को नहीं।

import time
import pandas as pd
import nltk as nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('vader_lexicon')

# Load the filtered hotel reviews from CSV
df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')

# You code will be added here


# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)

स्टॉप वर्ड्स हटाना

यदि आप नेगेटिव और पॉजिटिव रिव्यू कॉलम्स पर भाव विश्लेषण चलाते हैं, तो इसमें लंबा समय लग सकता है। एक शक्तिशाली टेस्ट लैपटॉप पर तेज़ CPU के साथ परीक्षण किया गया, इसमें 12 - 14 मिनट लगे, यह इस बात पर निर्भर करता है कि कौन सा भाव लाइब्रेरी उपयोग किया गया। यह (सापेक्ष रूप से) लंबा समय है, इसलिए यह जांचने लायक है कि इसे तेज़ किया जा सकता है या नहीं।

स्टॉप वर्ड्स, या सामान्य अंग्रेजी शब्द जो वाक्य के भाव को नहीं बदलते, को हटाना पहला कदम है। उन्हें हटाने से भाव विश्लेषण तेज़ चलना चाहिए, लेकिन कम सटीक नहीं होना चाहिए (क्योंकि स्टॉप वर्ड्स भाव को प्रभावित नहीं करते, लेकिन वे विश्लेषण को धीमा कर देते हैं)।

सबसे लंबा नेगेटिव रिव्यू 395 शब्दों का था, लेकिन स्टॉप वर्ड्स हटाने के बाद, यह 195 शब्दों का हो गया।

स्टॉप वर्ड्स हटाना भी एक तेज़ ऑपरेशन है, 2 रिव्यू कॉलम्स से 515,000 पंक्तियों पर स्टॉप वर्ड्स हटाने में टेस्ट डिवाइस पर 3.3 सेकंड लगे। आपके लिए यह समय थोड़ा अधिक या कम हो सकता है, यह आपके डिवाइस की CPU स्पीड, RAM, SSD होने या न होने, और कुछ अन्य कारकों पर निर्भर करता है। ऑपरेशन की सापेक्ष छोटी अवधि का मतलब है कि यदि यह भाव विश्लेषण समय को सुधारता है, तो इसे करना उचित है।

from nltk.corpus import stopwords

# Load the hotel reviews from CSV
df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")

# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
start = time.time()
cache = set(stopwords.words("english"))
def remove_stopwords(review):
    text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
    return text

# Remove the stop words from both columns
df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   
df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)

भाव विश्लेषण करना

अब आपको नेगेटिव और पॉजिटिव रिव्यू कॉलम्स के लिए भाव विश्लेषण की गणना करनी चाहिए, और परिणामों को 2 नए कॉलम्स में स्टोर करना चाहिए। भाव का परीक्षण इसे उसी रिव्यू के लिए रिव्यूअर के स्कोर से तुलना करना होगा। उदाहरण के लिए, यदि भाव नेगेटिव रिव्यू को 1 (अत्यधिक सकारात्मक भाव) और पॉजिटिव रिव्यू को 1 मानता है, लेकिन रिव्यूअर ने होटल को सबसे कम स्कोर दिया, तो या तो रिव्यू टेक्स्ट स्कोर से मेल नहीं खाता, या भाव विश्लेषक भाव को सही ढंग से पहचान नहीं सका। आपको उम्मीद करनी चाहिए कि कुछ भाव स्कोर पूरी तरह से गलत होंगे, और अक्सर यह समझाने योग्य होगा, जैसे कि रिव्यू अत्यधिक व्यंग्यात्मक हो सकता है "बिल्कुल मुझे बिना हीटिंग वाले कमरे में सोना बहुत पसंद आया" और भाव विश्लेषक सोचता है कि यह सकारात्मक भाव है, हालांकि एक मानव इसे पढ़कर जान जाएगा कि यह व्यंग्य था। NLTK विभिन्न भाव विश्लेषकों को सीखने के लिए प्रदान करता है, और आप उन्हें बदल सकते हैं और देख सकते हैं कि भाव अधिक या कम सटीक है। यहां VADER भाव विश्लेषण का उपयोग किया गया है।

हुट्टो, C.J. और गिल्बर्ट, E.E. (2014). VADER: सोशल मीडिया टेक्स्ट के भाव विश्लेषण के लिए एक सरल नियम-आधारित मॉडल। आठवीं अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन वेबलॉग्स और सोशल मीडिया (ICWSM-14)। एन आर्बर, MI, जून 2014।

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.

# There are 3 possibilities of input for a review:
# It could be "No Negative", in which case, return 0
# It could be "No Positive", in which case, return 0
# It could be a review, in which case calculate the sentiment
def calc_sentiment(review):    
    if review == "No Negative" or review == "No Positive":
        return 0
    return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]

बाद में, जब आप अपने प्रोग्राम में भाव की गणना करने के लिए तैयार हों, तो आप इसे प्रत्येक समीक्षा पर इस प्रकार लागू कर सकते हैं:

# Add a negative sentiment and positive sentiment column
print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
start = time.time()
df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
end = time.time()
print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")

यह मेरे कंप्यूटर पर लगभग 120 सेकंड लेता है, लेकिन यह प्रत्येक कंप्यूटर पर अलग-अलग हो सकता है। यदि आप परिणाम प्रिंट करना चाहते हैं और देखना चाहते हैं कि भाव समीक्षा से मेल खाता है या नहीं:

df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])

चुनौती में उपयोग करने से पहले फाइल के साथ आखिरी काम यह है कि इसे सेव करें! आपको अपने सभी नए कॉलम को पुनः व्यवस्थित करने पर भी विचार करना चाहिए ताकि उनके साथ काम करना आसान हो (मानव के लिए, यह एक सौंदर्यात्मक बदलाव है)।

# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1)

print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)

आपको विश्लेषण नोटबुक के पूरे कोड को चलाना चाहिए (उसके बाद जब आपने फिल्टरिंग नोटबुक को चलाया हो ताकि Hotel_Reviews_Filtered.csv फाइल उत्पन्न हो सके)।

समीक्षा करने के लिए, चरण हैं:

मूल डेटा सेट फाइल Hotel_Reviews.csv को पिछले पाठ में एक्सप्लोरर नोटबुक के साथ एक्सप्लोर किया गया है।
Hotel_Reviews.csv को फिल्टरिंग नोटबुक द्वारा फिल्टर किया गया है, जिससे Hotel_Reviews_Filtered.csv प्राप्त होता है।
Hotel_Reviews_Filtered.csv को भाव विश्लेषण नोटबुक द्वारा प्रोसेस किया गया है, जिससे Hotel_Reviews_NLP.csv प्राप्त होता है।
नीचे दिए गए NLP चुनौती में Hotel_Reviews_NLP.csv का उपयोग करें।

निष्कर्ष

जब आपने शुरुआत की थी, आपके पास कॉलम और डेटा वाला एक डेटा सेट था लेकिन इसका सारा डेटा सत्यापित या उपयोग नहीं किया जा सकता था। आपने डेटा को एक्सप्लोर किया, जो आवश्यक नहीं था उसे फिल्टर किया, टैग्स को उपयोगी चीजों में बदला, अपने औसत की गणना की, कुछ भाव कॉलम जोड़े और उम्मीद है कि प्राकृतिक टेक्स्ट को प्रोसेस करने के बारे में कुछ दिलचस्प बातें सीखी होंगी।

पोस्ट-लेक्चर क्विज़

चुनौती

अब जब आपने अपने डेटा सेट का भाव विश्लेषण कर लिया है, तो देखें कि क्या आप इस पाठ्यक्रम में सीखी गई रणनीतियों (शायद क्लस्टरिंग?) का उपयोग करके भाव के आसपास पैटर्न निर्धारित कर सकते हैं।

समीक्षा और स्व-अध्ययन

इस Learn मॉड्यूल को लें ताकि आप टेक्स्ट में भाव को एक्सप्लोर करने के लिए अधिक जान सकें और विभिन्न टूल्स का उपयोग कर सकें।

असाइनमेंट

एक अलग डेटा सेट आज़माएं

अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।

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