Guest
ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:03 Введение • Видео начинается с приветствия и объявления о начале работы над заданием. • Упоминается ссылка на задание, которое можно найти в описании видео. 01:56 Постановка задачи • Задание состоит из двух частей: анализ вакансий и работа с данными. • В первой части необходимо построить тренды и закономерности на основе данных за 2003-2020 годы. • Во второй части нужно применить различные методы векторизации и кластеризации для обработки данных. 12:17 Обработка данных • В видео демонстрируется процесс обработки данных, включая считывание файлов, очистку тегов и извлечение ключевых навыков. • Упоминается, что некоторые столбцы могут быть добавлены или удалены в зависимости от года. 15:09 Заключение • В заключение автор подчеркивает важность проверки качества обработки данных и исправления ошибок. • Упоминается, что задание может быть выполнено в разных объемах и с разными подходами, в зависимости от предпочтений и опыта участника. 17:01 Кластеризация вакансий • Видео обсуждает различные методы кластеризации вакансий на основе их названий, описаний и ключевых навыков. • Упоминается возможность использования регулярных выражений для замены названий вакансий на более общие. 23:33 Анализ ключевых навыков • Видео демонстрирует функцию для анализа ключевых навыков за определенный период времени. • Функция собирает данные о частотах ключевых навыков и сортирует их по годам. 28:52 Методы векторизации и анализа текста • Видео обсуждает методы векторизации и анализа текста, включая распознавание речи, фильтрацию, аннотирование, информационный поиск, классификацию и анализ тональности. • Упоминается важность приведения текста к одному регистру и удаления ненужных слов. 34:25 Работа с текстом • В видео обсуждается использование различных методов для выделения ключевых слов и слов-маркеров в тексте. • Рассматриваются частотный подход и тематические модели, которые могут быть использованы для классификации и кластеризации текстов. 39:21 Тематические модели • Тематические модели, такие как LDA и LCI, могут быть использованы для выделения ключевых слов и определения тематики текста. • Эти модели могут быть применены для классификации и кластеризации текстов, но могут быть сложными для работы с небольшими корпусами слов. 46:01 Очистка текста • В видео обсуждаются различные методы очистки текста, такие как проверка на наличие слов, цифр, стоп-слов и других символов. • Важно аккуратно применять эти методы, чтобы не удалить важную информацию из текста. 50:46 Кластеризация текста • В видео обсуждаются три уровня кластеризации текста: мешок слов, TF-IDF и тематические модели. • Эти методы могут быть использованы для классификации и кластеризации текстов, но важно сопоставлять результаты разных уровней кластеризации для проверки корректности классификации. 51:58 Работа с TF-DF-Clustering • В видео обсуждается использование TF-DF-Clustering для обработки текста. • TF-DF-Clustering - это модель, которая работает с векторами слов и позволяет определить, какие слова встречаются чаще всего в тексте. • В видео объясняется, как использовать TF-DF-Clustering для предварительной обработки текста перед его кластеризацией. • TF-DF-Clustering может быть использована для обрезки слов, которые встречаются слишком часто или слишком редко, чтобы помочь в определении кластеров. 01:00:18 Применение TF-DF-Clustering в кластеризации • После предварительной обработки текста с помощью TF-DF-Clustering, можно использовать его для кластеризации текста. • В видео демонстрируется, как использовать TF-DF-Clustering для создания векторов для кластеризации и как определить количество кластеров для обработки. • В конце видео автор обсуждает, как использовать TF-DF-Clustering для предварительной обработки текста перед его дальнейшей обработкой с помощью других моделей кластеризации.
