【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】免費公開將定性數據轉化為價值的分析方法
Patterner股份有限公司免費發布了一份實用指南，教導如何不依賴昂貴工具，僅利用Excel來分析問卷與評論等定性文本數據。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月14日 18:10
- 🔍 收集: 2026年4月14日 09:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月19日 19:29（收集後129小時57分鐘）
【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】將定性數據轉化為價值的分析方法
Patterner股份有限公司（總部：東京都品川區，代表董事：深野 嗣）發布了實用指南《【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】將定性數據轉化為價值的分析方法》，旨在將企業內部沉睡的文本數據轉化為商業價值。
本指南詳細解說了具體的分析流程，讓使用者無需使用昂貴的分析工具或編寫程式，只需使用平時熟悉的「Excel」，即可將問卷的自由作答與顧客評論等「定性數據」進行定量化，並直接與決策掛鉤。
▼ 閱讀《【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】將定性數據轉化為價值的分析方法》（PDF下載）
https://tazna.io/contents-excel-textmining-2
■ 公開背景：「文字數據」是否只淪為被閱讀而已？
「雖然進行了顧客問卷調查，但自由作答欄位只是草草看過。」
「擁有大量的評論和日報數據，卻不知道該如何分析。」
就像這樣，儘管企業每天都在累積大量的「文本數據」，但其中大部分都處於沉睡狀態而未被活用。
過去，人們往往認為文本探勘（文章數據分析）需要引進昂貴的專用工具，或由數據科學家進行高階的程式編寫。
然而，只要掌握了正確的方法與技巧，就能將熟悉的「Excel」轉變為強大的分析工具，從中萃取出客觀的洞察，而無需依賴個人主觀的「直覺與經驗」。
本指南從第一線人員的視角，以淺顯易懂的方式解說了如何將定性數據昇華為有價值的資訊，並為產品改善與行銷施策孕育出「下一步行動」的專業知識。
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■ 本資料（白皮書）的亮點
<圖片>
【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】將定性數據轉化為價值的分析方法
<目錄>
前言
文本探勘的基礎與Excel的優勢
透過文本探勘將「定性」轉化為「定量」
首先釐清適合／不適合使用Excel的情況
不失敗的Excel文本探勘準備：收集、格式化、資料預處理
首先透過「欄位設計」取勝：1行1則評論，附上元數據
資料清理：整理拼寫變異、無用詞、表情符號與換行
使用Power Query自動化預處理，確保可重複性
與形態素解析引擎整合（MeCab／Janome篇）
在Excel中實作多種分析手法
以最短時間視覺化頻率分析與文字雲
使用樞紐分析圖繪製共現網絡
透過情感與評價的簡易評分（字典方式）來決定優先順序
使用Python in Excel一口氣提升層次：TF-IDF、分群、視覺化
Python in Excel的基礎：能做什麼，該如何運用
使用TF-IDF萃取出「特徵詞」，讓改善點視覺化
透過分群將「相似的不滿」彙整，落實為具體對策
在業務中見效的應用情境：行銷、客服、人資、業務的致勝模式
問卷／NPS：將自由作答按施策分類以供決策
顧客詢問／VOC：早期發現重大事件與改善FAQ
一對一面談・會議紀錄：萃取論點，為下一步行動自動整理奠定基礎
總結
▼ 閱讀《【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】將定性數據轉化為價值的分析方法》（PDF下載）
https://tazna.io/contents-exce
Patterner股份有限公司（總部：東京都品川區，代表董事：深野 嗣）發布了實用指南《【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】將定性數據轉化為價值的分析方法》，旨在將企業內部沉睡的文本數據轉化為商業價值。
本指南詳細解說了具體的分析流程，讓使用者無需使用昂貴的分析工具或編寫程式，只需使用平時熟悉的「Excel」，即可將問卷的自由作答與顧客評論等「定性數據」進行定量化，並直接與決策掛鉤。
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■ 公開背景：「文字數據」是否只淪為被閱讀而已？
「雖然進行了顧客問卷調查，但自由作答欄位只是草草看過。」
「擁有大量的評論和日報數據，卻不知道該如何分析。」
就像這樣，儘管企業每天都在累積大量的「文本數據」，但其中大部分都處於沉睡狀態而未被活用。
過去，人們往往認為文本探勘（文章數據分析）需要引進昂貴的專用工具，或由數據科學家進行高階的程式編寫。
然而，只要掌握了正確的方法與技巧，就能將熟悉的「Excel」轉變為強大的分析工具，從中萃取出客觀的洞察，而無需依賴個人主觀的「直覺與經驗」。
本指南從第一線人員的視角，以淺顯易懂的方式解說了如何將定性數據昇華為有價值的資訊，並為產品改善與行銷施策孕育出「下一步行動」的專業知識。
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■ 本資料（白皮書）的亮點
<圖片>
【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】將定性數據轉化為價值的分析方法
<目錄>
前言
文本探勘的基礎與Excel的優勢
透過文本探勘將「定性」轉化為「定量」
首先釐清適合／不適合使用Excel的情況
不失敗的Excel文本探勘準備：收集、格式化、資料預處理
首先透過「欄位設計」取勝：1行1則評論，附上元數據
資料清理：整理拼寫變異、無用詞、表情符號與換行
使用Power Query自動化預處理，確保可重複性
與形態素解析引擎整合（MeCab／Janome篇）
在Excel中實作多種分析手法
以最短時間視覺化頻率分析與文字雲
使用樞紐分析圖繪製共現網絡
透過情感與評價的簡易評分（字典方式）來決定優先順序
使用Python in Excel一口氣提升層次：TF-IDF、分群、視覺化
Python in Excel的基礎：能做什麼，該如何運用
使用TF-IDF萃取出「特徵詞」，讓改善點視覺化
透過分群將「相似的不滿」彙整，落實為具體對策
在業務中見效的應用情境：行銷、客服、人資、業務的致勝模式
問卷／NPS：將自由作答按施策分類以供決策
顧客詢問／VOC：早期發現重大事件與改善FAQ
一對一面談・會議紀錄：萃取論點，為下一步行動自動整理奠定基礎
總結
▼ 閱讀《【使用Excel進行文本探勘的實踐教科書】將定性數據轉化為價值的分析方法》（PDF下載）
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