Textual Analysis in Business

课程简介

本课程涵盖了在商业领域处理非结构化文本数据的概念和技术。Python 编程语言将是数据分析和模型开发的主要实现工具。延长的实验室课程旨在训练学生解决实际问题的能力，如情感分析、文档分类、词嵌入和主题建模。

学习目标

处理非结构化数据已成为公司的一项基本能力。社交媒体是一个显而易见的例子，其中企业需要直接与没有预定义结构的数据源进行交互，并应用自然语言处理（NLP）技术将非结构化数据转换为信号和各种应用（如数字营销和情感分析）的有用输入。这些系统的主要非结构化文本输入来源可以是来自社交媒体、传统新闻媒体和信息供应商的新闻、评论和报告。除了社交媒体分析，金融科技也体现了依靠非结构化文本处理来为客户提供新型金融服务的趋势。

先修要求

商业分析（MM5425）

教学模式

本课程将通过讲座和实验室进行教学。教学方法包括：一般公告和问答；概述当前课程议程；延长的学生或教师主导的讨论和实践；带有详细说明和全面资源的实验室课程，以提供实际的 Python 经验。