【Excel文字探勘實踐教科書】免費公開將定性資料轉化為價值的分析方法

株式會社Patterner（總公司：東京都品川區，代表董事：深野 嗣）已公開一份實用指南《【Excel文字探勘實踐教科書】將定性資料轉化為價值的分析方法》，旨在將企業內部沉睡的文本資料轉化為商業價值。

本指南詳細闡述了具體的分析流程，教導如何使用日常熟悉的「Excel」，而非昂貴的分析工具或程式設計，將問卷自由填答或客戶評論等「定性資料」量化，並直接用於決策。

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公開背景：「文字資料」是否僅止於閱讀？

「雖然進行了客戶問卷調查，但自由填答欄位只是粗略瀏覽。」 「有大量的評論和日報資料，卻不知道該如何分析。」

正如上述，企業每天累積大量的「文本資料」，但其中大部分都未被充分利用而沉睡著。

過去，文字探勘（文本資料分析）常被認為需要導入昂貴的專用工具，或由資料科學家進行高階程式設計。然而，只要掌握正確的方法和技巧，就能將熟悉的「Excel」轉變為強大的分析工具，從而提取出不依賴個人「直覺和經驗」的客觀洞察。

本指南以現場角度，淺顯易懂地解釋了將定性資料昇華為有價值資訊，並為產品改進和行銷策略帶來「下一步」的訣竅。

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本資料（白皮書）的亮點

＜圖片＞ 【Excel文字探勘實踐教科書】將定性資料轉化為價值的分析方法

＜目錄＞

前言

文字探勘的基礎與Excel的優勢

透過文字探勘將「定性」轉化為「定量」

首先釐清Excel適用與不適用的情況

萬無一失的Excel文字探勘準備：收集、整理、預處理

首先以「欄位設計」取勝：一行一評論，附帶元資料

清理：整理表記不一致、無用詞彙、表情符號、換行符號

使用Power Query自動化預處理，確保再現性

與形態素分析引擎的連結（MeCab／Janome篇）

在Excel中實作多樣的分析方法

最短時間內視覺化頻率分析和詞雲

使用樞紐分析圖繪製共現網路

透過情感／評價的簡易評分（詞典方式）設定優先順序

透過Python in Excel一次性提升至高階：TF-IDF、聚類、視覺化

Python in Excel的基礎：能做什麼，該如何運用

透過TF-IDF提取「特徵詞」，將改進點視覺化

透過聚類將「相似的不滿」歸類，並落實為對策

業務中有效的應用情境：行銷、客服、人資、業務的成功模式

問卷／NPS：將自由填答按策略分類以進行決策

諮詢／VOC：早期偵測重大事件並改進FAQ

1對1面談、會議記錄：提取論點，自動整理下一步行動的基礎

總結

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POINT①：自動生成設計書

BI工具中，有人努力開發的儀表板。 您能回答顯示指標的意義嗎？ 當您覺得顯示數值有誤時，您有辦法立即查詢嗎？

有了Tazna，一切都一目瞭然。

POINT②：理解資料的背景

Tazna不僅能找到資料，還能找到資料背後的人。 誰對哪些資料資產（資料、儀表板、術語和定義）瞭如指掌？誰與資料相關的溝通情況如何？這些都能以個人為單位掌握。

有了Tazna，就能優化人力配置。

POINT③：在建立基礎設施前先活用

我們深知，負責資料整理的幕後英雄們，在建立資料基礎設施時付出了巨大的努力。如果這樣的資料基礎設施未能被全體員工利用，那將是多麼可惜。

因此，我們重新發明了資料目錄，以便具體掌握需要整理的資料。

有了Tazna，開發與現場將合而為一。

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公司概要

公司名稱：株式會社Patterner 代表者：深野 嗣 所在地：東京都品川區北品川5丁目5−15 事業內容： - 資料目錄「Tazna」的企劃、開發、營運資料策略諮詢 - 資料人才培育、組織發展

企業網站：https://pttrner.co.jp/ 資料目錄「Tazna」：https://tazna.io/