텍스트 마이닝과 워드 클라우드

1. 텍스트 마이닝이란?

텍스트 마이닝(Text Mining)은 비정형 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 분석 기법입니다.  일반적인 데이터 마이닝이 수치 데이터를 분석하는 데 초점을 맞춘다면, 텍스트 마이닝은 자연어 처리(NLP)를 활용하여 문자 기반 데이터를 분석하는 것이 핵심입니다.  텍스트 마이닝은 많은 분야에 활용되고 있습니다.

• 소셜 미디어 분석: 트위터, 인스타그램, 블로그 등의 데이터를 활용한 트렌드 분석
• 고객 리뷰 분석: 제품 리뷰를 분석하여 고객 만족도를 평가
• 감성 분석: 긍정 및 부정 감성을 파악하여 여론 조사나 브랜드 이미지 관리에 활용
• 토픽 모델링: 뉴스 기사나 연구 논문에서 주요 주제를 자동으로 추출
• 의료 및 법률 문서 분석: 대량의 의료 기록이나 법률 문서에서 중요한 정보 도출

2. 텍스트 마이닝 절차

텍스트 마이닝 과정은 일반적으로 데이터 수집, 데이터 전처리, 분석기법 적용, 결과해석의 절차로 진행됩니다.

 

(1) 데이터 수집

• 웹 크롤링, 데이터베이스, API 등을 활용하여 텍스트 데이터를 수집하고, 예를 들어 뉴스기사, 블로그 게시글, 소셜 미디어 데이터, 연구논문 데이터, 영화 등 리뷰 글 등 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다.

 

(2)  데이터 전처리

• 텍스트 데이터는 정형 데이터와 달리 노이즈가 많기 때문에 분석 전에 데이터 전처리 과정이 매우 중요하고, 많은 시간과 비용이 드는 절차입니다. 일반적으로 데이터 전처리 과정은 아래와 같습니다. 
  1. 토큰화(Tokenization): 문장을 단어 단위로 분리
  2. 불용어 제거(Stopword Removal): 의미 없는 단어(예: "이", "그", "은", "는") 삭제
  3. 표제어 추출(Lemmatization): 단어의 기본형 변환 (예: "먹었다" → "먹다")
  4. 형태소 분석: 한국어처럼 어미변화가 많은 언어의 경우 형태소 분석을 수행

(3) 데이터 마이닝 분석 기법 

 

• 감성 분석: 문장의 감정을 긍정/부정으로 분류
• 토픽 모델링: 문서에서 주요 토픽을 자동 추출 (LDA, NMF)
• 문서 군집화 및 분류: 비슷한 문서끼리 그룹화하거나 카테고리별로 분류
• 워드 클라우드 : 자주 등장하는 단어를 크기나 색상으로 표현하는 시각적 기법

 

(4) 결과해석

• 데이터 마이닝 분석한 결과를 통해 의미 있는 인샤트를 도출하고 해석합니다.

3. 워드 클라우드 

• 워드 클라우드(Word Cloud)는 텍스트에서 자주 등장하는 단어를 크기와 색상으로 표현하는 시각화 기법입니다. 단어의 빈도수가 높을수록 큰 글씨로 나타나며, 데이터의 주요 키워드를 빠르게 파악할 수 있습니다.

 

• 워드 클라우드의 활용
  • 뉴스 기사 분석: 특정 시기나 주제의 핵심 단어 파악
  • 소셜 미디어 분석: 트위터, 블로그 등에서 자주 언급되는 키워드 시각화
  • 고객 리뷰 분석: 제품 리뷰에서 자주 등장하는 단어 확인
• 워드 클라우드 예시

       Pyton의 단어가 가장 많이 언급된 단어입니다. will, thank, use, data 등도 많이 언급되고 있네요.

 

워드클라이드 예시