알고리즘에 대한 수학적인 이해가 없어도 개념 파악을 도와주며 독자들이 코드를 따라하면서 결과를 바로바로 확인할 수 있도록 구성했다. 또한 텍스트 데이터 추출을 위해 필수적인 웹 크롤링 기술도 익힌다. 따라서 독자들은 어떠한 웹페이지라도 이 책의 내용을 응용하여 스스로 데이터를 추출 할 수 있다. 이 책을 본 이후에는 데이터 수집부터 분석까지 전 과정을 스스로 할 수 있다.

텍스트 마이닝 분야는 공학자들 이외에 인문, 사회, 예체능 학생들 및 기업에서도 논문, 마케팅을위해 쓸 수 있다. 세상 속에 존재하는 전체 데이터의 90% 이상이 비정형 텍스트 데이터로 이루어져 있다. 특히 각종 웹 페이지, sns 등에서 엄청난 양의 비정형 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 잘 활용한다면 연구, 기업 경영 전략에 매우 유익하게 활용될 수 있으며 이를 위해서는 텍스트 마이닝 기술이 필수적이다.

서문
 저자소개
1. 텍스트 마이닝이란?
1.1. 문서 수집
1.2. 문서 특징

2. 데이터 사전 처리를 위한 기초 파이썬 코딩
2.1. 아나콘다 설치
2.2. 주피터 노트북
2.3. pandas 라이브러리
2.4. numpy 라이브러리

3.텍스트 데이터
3.1. 정규 표현식
3.2. 사전 처리
3.3. 품사 분석

4. 텍스트 마이닝 기법
4.1. 단어 빈도분석 - 기본적인 통계정보를 알아보자!
4.2. 군집 분석 - 유사한 문서들을 모아보자!
4.3. 토픽 모델링 - 토픽 모델링을 이용하여 문서의 토픽을 추론하자!
4.4. 감성 분석 - 텍스트의 감성 정도를 지표로 나타내자!
4.5. 연관어 분석

5. 텍스트 크롤링
5.1. Beautifulsoup을 이용한 크롤링
5.2. 셀레니움을 이용한 크롤링
5.3. lxml을 이용한 크롤링

6. 실전: 트위터 메시지 분석

7. 실전: 소셜커머스 후기 분석

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