Session 11 - Text, Web, and Social Media Analytics

Apa yang dimaksud dengan Text Mining?

• Proses mengambil gambar dari teks

• Proses mengekstrak pengetahuan dari data terstruktur

• Proses mengekstrak pengetahuan dari data tidak terstruktur

• Proses mencetak dokumen

Apa perbedaan utama antara Data Mining dan Text Mining?

• Alat yang digunakan

• Sumber datanya

• Proses manual yang digunakan

• Tidak ada perbedaan

Apa langkah pertama dalam proses Text Mining?

• Ekstraksi Pola

• Membuat Term-Document Matrix

• Membangun Korpus

• Analisis Sentimen

Bagian dari NLP yang digunakan untuk menghilangkan kata-kata seperti 'dan', 'di', 'ke' disebut:

• Stemming

• Stop Words Removal

• Tokenizing

• Part-of-Speech Tagging

Salah satu tantangan terbesar dalam NLP adalah:

• Pengindeksan Data

• Syntax Ambiguity

• Pencarian File

• Pengambilan Gambar

Sentiment Analysis bertujuan untuk:

• Menentukan jumlah kata dalam dokumen

• Mengidentifikasi pendapat positif atau negatif tentang suatu topik

• Menerjemahkan bahasa asing

• Menghitung jumlah dokumen yang diakses

Langkah terakhir dalam Sentiment Analysis adalah:

• Deteksi Sentimen

• Klasifikasi Polarity

• Identifikasi Target

• Koleksi dan Agregasi

Web Usage Mining terutama berfokus pada:

• Mengumpulkan link dari halaman web

• Memproses data transaksi pengguna di web

• Menyusun konten web

• Mengelola komentar di media sosial

Contoh metrik Web Analytics yang terkait dengan profil pengunjung adalah:

• Click Path

• Downloads

• Keywords dan Geography

• Page Views

Bagian dari Search Engine yang bertugas menelusuri halaman web disebut:

• Document Matcher

• Document Indexer

• Web Crawler

• Query Analyzer