Wordstat как пользоваться: Как пользоваться Яндекс Wordstat: инструкция для начинающих

Содержание

Как пользоваться Яндекс Wordstat: инструкция для начинающих

Что такое Яндекс Wordstat

Яндекс Wordstat — это бесплатный сервис подбора слов, позволяющий оценить пользовательский интерес к определенной тематике, товару или услуге. Благодаря сервису вы можете получить информацию о количестве и частоте запросов в поисковой системе Яндекс по заданной фразе.

Яндекс Wordstat можно использовать для подбора ключевых слов при запуске контекстной рекламы, анализа популярности поисковых запросов, сбора семантического ядра для SEO-продвижения сайта.

Получите бесплатные кампании для старта

При пополнении баланса eLama на сумму от 10 000 ₽ бесплатно создадим вам кампании в Яндекс.Директе и Google Ads.

Получить кампании

Как пользоваться Яндекс Wordstat

  1. Для начала работы с сервисом перейдите на страницу Яндекс Wordstat. Если вы не авторизированы в Яндексе, войдите в аккаунт или создайте новый.

В поисковой строке введите интересующие вас ключевые слова или словосочетания и нажмите «Подобрать». Все ключевые фразы можно вносить в именительном падеже, так как сервис автоматически учитывает результаты запросов в разных падежах и числах.

После ввода ключевой фразы вы увидите статистику по прогнозируемому количеству показов по выбранному запросу. Прогноз формируется на основе данных за последние 30 дней и учитывает только результаты поиска Яндекса.

2. В левой колонке интерфейса отображается общая частотность запросов, включающих указанное ключевое слово и его словоформы, а также словосочетания, которые включают первоначальную ключевую фразу.

В правой колонке указаны похожие запросы, которые вводили пользователи в поиске Яндекса. Цифры рядом с каждым запросом обозначают прогнозируемое число показов в месяц по данной ключевой фразе.

3. Вкладка «По регионам» помогает понять, насколько указанный запрос популярен в регионе или конкретном городе.

Параметр «Региональная популярность» при значении более 100% говорит о повышенном интересе к данному запросу, менее 100% — о пониженном.

4.Обратите внимание, что по умолчанию отображается статистика по всем регионам, где используется поиск Яндекса. Вы можете выбрать конкретный регион показа объявлений во вкладке «Все регионы».

5. Также вы можете выбрать тип устройства пользователя. Фильтр «Десктопы» учитывает запросы с компьютеров и ноутбуков, «Мобильные» — с телефонов и планшетов.

6. Яндекс Wordstat позволяет оценить динамику пользовательских запросов по выбранной ключевой фразе. Данные анализируются за последние два года, что помогает определить сезонность пользовательского интереса. Информация доступна во вкладке «История запросов».

Работа с ключевыми словами

Важно понимать, что Яндекс Wordstat не отображает точное количество показов по заданной фразе. Значение «Что искали со словом…» подразумевает общее количество запросов, в которых встречаются указанные ключевые слова.

Так, по запросу «купить мебель» мы видим 37 859 показов. Однако, это число включает в себя показы не только по словам «купить мебель», но и все показы по запросам, включающим в себя это словосочетание, например, «купить мебель недорого» или «купить детскую мебель» и т. д.

Для более точной формулировки ключевых фраз используйте специальные символы и операторы. Например, если вы хотите узнать точное количество запросов по заданной ключевой фразе, используйте операторы ! и ««. В таком случае будут учтены запросы, не содержащие дополнительных слов, с фиксированной формой слов (число, падеж, время).

Пользуясь операторами, вы получите более корректные данные по частоте использования интересующих вас запросов, что позволит подобрать наиболее релевантные ключевые слова.

Wordstat Yandex — для чего он нужен и как им пользоваться? – eLama

Что такое Wordstat Yandex и для чего он нужен

Как пользоваться Wordstat Yandex

 

Что такое Wordstat Yandex и для чего он нужен

Wordstat Yandex или Подбор слов — это бесплатный сервис Яндекса, предназначенный для оценки пользовательского интереса к различным тематикам и подбора ключевых слов для SEO-оптимизации и контекстной рекламы. Кроме того, с помощью Wordstat Yandex можно оценить сезонность и географическую зависимость поисковых запросов.

Как пользоваться Wordstat Yandex

Подбор слов и просмотр статистики запросов возможен только после авторизации в Яндексе, поэтому, прежде чем начать пользоваться Wordstat, вам необходимо будет войти в свой аккаунт или зарегистрировать новый.

 

 

Просмотр статистики по запросам возможен во вкладке «По словам». Чтобы начать сбор ключевых фраз, введите в поисковую строку интересующее вас слово или словосочетание и нажмите кнопку «подобрать». Обратите внимание: вам не нужно осуществлять отдельный подбор по каждой словоформе, Wordstat автоматически учитывает все возможные формы ключевого слова.

 

 

Без изменения настроек Wordstat автоматически показывает статистику по запросам для всех типов устройств. Настройки можно изменить и выбрать отображение статистики только по десктопам (настольные компьютеры и ноутбуки)/по мобильным устройствам (телефоны и планшеты)/только по телефонам /только по планшетам.

 

 

По умолчанию статистика показывается для всех регионов. Выбрать отображение статистики по интересующему вас региону можно во вкладке «Все регионы».

 

 

В результатах подбора по интересующей вас фразе появятся два столбца.

  • В левом отображается статистика по запросам на Яндексе, включающим в себя заданное вами слово/словосочетание.
  • В правом отображается статистика по другим похожим запросам, которые вводили пользователи, искавшие по заданной вами фразе. Этот столбец показывает, какие еще запросы вводят ваши потенциальные клиенты.

Числа напротив каждого запроса в результатах подбора дают лишь ориентировочный прогноз по количеству показов в месяц, которое вы можете получить, если выберете данный запрос в качестве ключевого слова. Важно понимать, что отображаемая для введенного вами словосочетания статистика не демонстрирует точное количество показов по данной фразе.

Формулировка «Что искали со словом…» означает, что числовая статистика отображается для всех запросов, в которых встречалась введенная вами фраза. Чтобы узнать реальное количество показов по фразе в заданной вами форме и без дополнительных слов, используйте операторы. В сервисе Wordstat операторы работают только на вкладках «По словам» и «По регионам».

Разберемся на примере. Допустим, нас интересует количество запросов по фразе «купить пароварку». Если мы введем в поисковую строку Wordstat словосочетание без операторов, то увидим статистику — 18466. Однако данная цифра не означает, что пользователи вводили запрос «купить пароварку» 18466 раз. Статистика показывает сумму различных запросов, включающих это словосочетание, в том числе «пароварка купить +в москве», «купить пароварку недорого» и т. д.

 

 

Если же мы введем это же словосочетание, но будем использовать операторы "" и !, то статистика по запросам будет совсем другая. Она будет показывать точное количество запросов, которое было сделано пользователями исключительно по заданной вами фразе без дополнительных слов и в заданной вами словоформе.

 

 

Помимо просмотра статистики по словам в Wordstat также можно посмотреть статистику по регионам и истории запросов, сменив опции под строкой поиска.

 

 

Во вкладке «По регионам» вы можете посмотреть статистику запросов в разрезе регионов и городов. Графа «Региональная популярность» показывает, насколько запрос популярен в конкретном регионе/городе: если значение больше 100%, то в данном регионе наблюдается повышенный интерес, если менее 100% — спрос понижен.

 

 

Вкладка «История запросов» демонстрирует динамику запросов за последние два года и позволяет определить сезонность. Внутри данной вкладки вы сможете настроить графики по месяцам или по неделям, а также отфильтровать интересующий вас тип устройства.

 

Яндекс Вордстат инструкция как пользоваться

Яндекс – один из двух самых популярных поисковиков на территории СНГ. Как и другие поисковики, Яндекс ежедневно собирает огромное количество данных о действиях своих пользователей. На основе данных о запросах посетителей поисковика создан удобный сервис, облегчающий работы seo-оптимизатора по составлению семантического ядра. Этот сервис называется Яндекс.Wordstat (Яндекс Вордстат), введите в адресную строку браузера https://wordstat.yandex.ru/ или наберите в поиске яндекс вордстат ру. С его помощью подбираются ключевые слова, отслеживаются популярные темы, формировать структуру сайта при разработке.

Несмотря на свою простоту, Яндекс Вордстат открывает множество возможностей. Главное – уметь их использовать.

Яндекс Вордстат: инструкция по применению

Если вы уже пользовались сервисами Яндекса, то освоить Яндекс Вордстат будет очень просто. Для начала использования, вам понадобиться аккаунт в любом из сервисов Яндекса.

Для того, чтобы начать подбор слов в Яндекс Вордстат:

  1. авторизуйтесь в своем аккаунте Яндекса;
  2. перейдите по ссылке https://wordstat.yandex.ru/;
  3. вбейте в стороку сервиса ключевое слово, словосочетание или название вашей компании;
  4. нажмите кнопку «Подобрать».

Если у вас нет аккаунта Яндекса, то нужно его завести. Сделать это очень просто и быстро: нажмите на кнопку «Почта» в правом верхнем углу, заполните необходимые поля. После регистрации вернитесь к сервису Вордстат.

После того, как вы вбили слово или словосочетание, сервис выдаст вам набор слов в различных падежах, числах и найдет похожие запросы. Например, вбив словосочетание «популярные запросы» мы получаем и «самые популярные запросы», и «популярные поисковые запросы», «поиск популярных запросов».

Из списка полученных запросов можно выделить только те, которые Яндекс собирает из трафика мобильных телефонов, смартфонов и планшетов. Для этого нужно нажать на кнопку «Только мобильные».

Служебные команды Яндекса

Для уточнения запросов в Яндексе есть возможность использования набора служебных символов. Подставля символ к словам, можно собрать более точное семантическое ядро.

СИМВОЛ

ДЕЙСТВИЕ

-слово

Неиспользование слова

+слово

Обязательное использование слова

«слово»

Точное вхождение слов, но неточный порядок и окончания

!слово

Точное вхождение слова с учетом словоформы

Команда «-» - неиспользование слова, позволяет исключить из полученного списка запросов все те словосочетания, в которых оно содержится. Например, «популярные запросы –слова» уберет из результатов такие словосочетания как «популярные слова в запросах», «слова популярные запросы».

Команда «+» - обязательное использование слова, позволяет показывать в результатах только те словосочетания, в которых это слово присутствует. Например, словосочетания с определенными предлогами или союзами. «Популярные запросы +в яндексе» позволяют исключить из списка запросов ненужные для, например, «как узнать самые популярные запросы в яндексе».

Команда кавычки - «» - позволяет показать в результатах только те слова и словосочетания, указанные в кавычках. Но порядок следования этих слов, их окончания и число могут различаться.

Команда «!» - точное вхождение слова, позволяет получить результат только по точной словоформе, в нужном падеже и числе.

Яндекс Вордстат: подбор ключевых слов по регионам

Яндекс Вордстат дает возможность отсортировать ключевые слова по регионам и узнать популярность определенного запроса в конкретной стране, регионе, городе. Можно выбрать регион: Россия, страны СНГ, Европа, Африка, Азия, Северная Америка, Южная Америка, Австралия. Страну или несколько стран, область и регион выбранной стране, города и местности.

Еще в Вордстате можно отсортировать результаты по трем категориям: «по словам», «по регионам», «история запросов». По словам – стандарный поиск запросов, по регионам – показывает популярность запроса в том или ином регионе, история запросов – показывает сезонные колебания популярности запросов.

Яндекс Вордстат: подбор низкачастотных запросов

Мы считаем, что продвижение по низкочастотным запросам более эффективно и менее затратно. Для получения списка низкочастотных запросов перейдите на следующую страницу результатов.

Кнопка «Далее» переключает только на одну страницу вперед. Но можно перейти на вторую страницу и после этого заменить цифру в адресной строке: https://wordstat.yandex.ru/#!/?page=4&words=яндекс. После page= вписывайте необходимую вам страницу, например https://wordstat.yandex.ru/#!/?page=5&words=яндекс.

Напротив каждого запроса Вордстат указывает то количество раз, сколько запрос вводился пользователем за последний месяц. К низкочастотным относятся те запросы, что искали меньше всего. Для качественного подбора в Яндекс Вордстат, рекомендуется использовать те запросы, которые искали не менее 5 раз за последние 30 дней.

При долгой и активной работе с сервисом периодически появляется капча – защита от роботов, позволяющая Яндексу убедиться в том, что вы человек, а не программа для сбора ключевых слов. Просто введите символы и продолжайте работу.

Для сохранения результатов поиска выделите их, нажмите «Копировать», перейдите в Excel или другую программу для работы с таблицами, нажмите «Вставить» и в выпадающем окне выберете «Вставить текст без форматирования», «Файл – Сохранить как – Яндекс слова Вордстат». Эта операция сделает работу с табличным файлом намного удобнее и привычнее.

Яндекс Вордстат: высокочастотные запросы

У Вордстата 40 страниц с результатами. Даже если результатов по вашему запросу страниц с результатами болеьше, вы их не увидите.

Например, по фразе «скачать фильм» около 5 000 000 результатов. Яндекс Вордстат не отображает все пять миллионов запросов.

Для того , чтобы собрать полное семантическое ядро в Яндекс Вордстат, нужно воспользуйтесь одной из следующих программ:

  1. Key Collector
  2. YandexKeyParser
  3. Yandex Wordstat Helper
  4. Yandex Wordstat.

Эти программы собирают все те запросы, что не поместились на 40 страницах. Но лучше подбирать ключевые слова в Яндекс Вордстат вручную, внимательно их анализируя.

Расширение семантического ядра

Чем больше запросов по вашей тематике вы найдете, тем более полным и эффективным будет семантическое ядро. Яндекс Вордстат дает возможность подбора не только синтаксически и лингвистически похожих запросов, но и показывает запросы, которыми интересуются представители нашей аудитории.

Если мы продвигаем сайт, например, пейнтбола, мы можем посмотреть, чем еще интересуются те, кто интересуется пейнтболом. Эти знания помогут при выборе каналов коммуникации и рекламных площадок.

Яндекс Вордстат - в помощь seo-специалистам

  • Используйте Яндекс Вордстат бесплатно! Просто зарегистрируйтесь.
  • Собирайте данные по месяцам, регионам, сезонам.
  • Подбирайте ключевые слова для своей тематики.

Как пользоваться Wordstat. Операторы и фишки работы с инструментом

Еще в самом начале продвижения сайта или перед запуском контекстной рекламы необходимо составить семантическое ядро. Звучит страшно, но на самом деле это просто запросы, по которым пользователи будут искать ваши услуги или товары в поисковых системах. Если вы правильно подберете ключевые запросы, ваш сайт быстро поднимется в выдаче Яндекс и Google и приведет вам клиентов. Чтобы понять, в каком направлении двигаться, подумайте, как бы вы сами искали свои товары, по каким фразам. Можно выписать 3-5 основных тематик и от них отталкиваться. Но, чтобы не ломать голову и не придумывать велосипед, создали помощника – Яндекс Вордстат.

Wordstat (Вордстат) показывает статистику запросов пользователей. Сервис выдает все словосочетания с введенным ключом и количество пользователей, которые искали этот ключевой запрос. В этой статье я подробно расскажу о сервисе и о том, какие нюансы стоит учесть, работая с ним.

Yandex Wordstat спешит на помощь

Чтобы посмотреть статистику интересующего запроса, нужно вписать его в строку поиска, нажать «Подобрать» и сервис выдаст результат. Ниже схематично представлены основные блоки функционала сервиса.


  1. Поисковая фраза.
  2. Последнее обновление.
  3. Общее число показов в месяц.
  4. Число показов, по определенной фразе.
  5. Похожие запросы.

Вы можете искать фразы по:

  • словам;
  • регионам;
  • истории запросов (по месяцам, неделям и т.д.).

Сервис показывает результат не только по введенному запросу, но и похожие фразы, которые искали пользователи.

Основные операторы

Чтобы понять принцип работы, введем запрос «Итальянская пицца»:


Сервис выдал нам результат, что данный запрос вводили 16 654 раза за месяц. Но так ли это на самом деле? Нет. Нужно иметь в виду, что пользователи могли искать запрос в различных вариациях, например «купить итальянскую пиццу» или «приготовить итальянскую пиццу». Некоторые запросы явно не стоит учитывать. И чтобы увидеть более правдивую картину, в сервисе есть базовые операторы.

1. Кавычки: “Слово”. Этот оператор, позволяет увидеть точное количество показов данного запроса, но по всем возможным окончаниям и порядку слов.


Теперь вместо цифры 16 654, мы видим 1152 показа в месяц. Это уже более правдоподобная цифра.

2. Восклицательный знак: !. Позволяет просмотреть количество показов по запросу с учетом окончания.


Мы поменяли окончание у запроса, и видим, что всего 225 раз пользователи искали эту фразу и именно с этим окончанием.

Вспомогательные операторы

В сервисе существуют дополнительные операторы, которые открывают больше возможностей при анализе и подборе запросов.

1. Оператор «ИЛИ». Помогает объединять запросы, сравнивать несколько фраз.
Обозначается ( | ).


На рисунке, справа, мы видим сколько запросов каждой фразы было сделано за месяц.

2. Оператор «Квадратные скобки». Фиксирует порядок слов, при этом учитываются все словоформы и стоп-слова. Обозначается [].


3. Оператор «Плюс». Ищет сам запрос плюс дополнительное слово. Обозначается символом +.


4. Оператор «Минус». Выдает результат без слова, которое идет со знаком -. Обозначается символом -.


С помощью этого оператора, мы убрали все запросы, содержащие слово додо (додо, это марка пиццы).

5. Оператор «Группировка». Используется, когда требуется сгруппировать несколько операторов. Обозначается ().


Дополнительные возможности

В начале статьи я упоминала, что в Wordstat есть возможность искать и анализировать запросы по словам, по регионам и по истории. Начнем с истории запроса.

История запроса

Скоро Новый год и вы уже задумываетесь, когда же начинать оповещать своих подписчиков о новогодних акциях и распродажах. Чтобы отследить, когда люди начинают интересоваться данной темой, перейдем во вкладку «История запросов» и посмотрим сезонные колебания запроса «Новый год».


Если смотреть на график, то видно, что пик приходится на декабрь (12 месяц). Но начинают интересоваться уже в конце октября.

Количество запросов в заданном регионе

В этой вкладке можно посмотреть количество показов запроса в регионе или городе. Также можно оценить популярность в процентах. Чем выше процент, тем выше интерес.


В режиме«Карта» можно увидеть количество запросов и их популярность по странам на карте мира.



Сбор (парсинг) запросов заданной длины

Иногда возникает необходимость искать запросы заданной длины (из 2, 3, 4 слов и так далее) с вхождением ключевого слова.

К примеру, мы хотим найти фразу с ключевым словом «пицца» и длиной в 4 слова:


Запросы длиной от 2 до 7 слов позволяют существенно увеличить охват аудитории.

В статье были рассмотрены основные функциональные возможности сервиса WordStat. Теперь вам остается лишь правильно применить полученные знания на практике. Обязательно используйте данный инструмент в работе, если вам важно качественно продвигать свой сайт, запускать эффективную контекстную рекламу и анализировать свою целевую аудиторию.

Полное руководство по работе с Яндекс.Wordstat

Разбираемся, что представляет собой Яндекс.Вордстат и как им правильно пользоваться. Цели статьи – узнать предназначение сервиса, выяснить, как работают операторы, и понять, как добывать из Wordstat только полезные данные.

Что такое Яндекс.Вордстат 

Речь идет о сервисе компании Яндекс, предоставляющем доступ к статистическим данным из одноименной поисковой службы. Wordstat показывает, что ищут люди в сети. 

  • Сервис отображает популярность выбранного запроса (он указывается в поисковой строке Wordstat).
  • Дает четкое понимание сезонности выбранных запросов. 
  • Показывает географию спроса на те или иные услуги.
  • Показывает техническое оснащение пользователей, выполняющих запрос в сети. 
  • Отображает долгосрочные тренды в интернете.
  • Помогает лучше понимать целевую аудиторию. 

Эти данные дают возможность настроить рекламную кампанию, ориентируясь на количество запросов. 

Для работы с Яндекс.Вордстат нужен аккаунт в Яндексе (профиль в Метрике или Директе необязателен).

Зачем обучаться работе с Wordstat?

Яндекс.Вордстат – это удобный инструмент, который почему-то игнорируют многие предприниматели, хотя как раз таки им он может заметно помочь.

  • Если вы бизнесмен, то изучение Wordstat поможет лучше понять работу вашего SEO-специалиста и общее направление продвижения бренда. Это еще одна степень контроля, которая точно не помешает при работе с людьми по найму.
  • Если вы маркетолог, разбирающийся в теме, то можете проследить количество специфичных запросов (с какой-то узконаправленной терминологией, например) и построить семантическое ядро (вкупе со всей рекламной кампанией) на их базе, избавившись по пути от кучи конкурентов.

Ну а для всех остальных Яндекс.Вордстат остается удобным способом отслеживать статистику запросов. Главное, делать это с умом. А для этого нужно хорошо понимать принципы работы Wordstat. 

Как работать с Яндекс.Вордстат?

Интерфейс Wordstat не отличается сложностью. В нем можно разобраться самостоятельно, но есть ряд нюансов.

  1. С ходу трудно сказать, как вообще пользоваться сервисом. На главной странице нет никаких явных подсказок. Такая неочевидность повышает порог вхождения для новичков в SEO.
  2. Для наиболее эффективного взаимодействия с сервисом придется выучить поисковые операторы. У них тоже есть свои особенности, и далее мы их подробно рассмотрим.
  3. Умение управлять инструментом не делает из человека специалиста в области работы с информацией. А умение обрабатывать данные в нашем случае критически важно (важнее умения искать ее). 

По ходу статьи мы «устраним» все сложности, мешающие работе с Яндекс.Вордстатом, и рассмотрим другие детали, связанные с работой сервиса и помогающие отыскать подходящую нишу, оценить ее популярность и шансы на успех при попытке монетизировать выбранное направление. 

Знакомимся с интерфейсом 

Первое, что увидит пользователь, посетив сайт Яндекс.Вордстата, – поисковую строку с небольшим набором настроек и кнопку «Подобрать». Это все, с чем нам придется работать. Здесь же отображается краткая справка по работе с сервисом и в общих чертах описывается логика отображаемых данных.

Первое, что нужно сделать, – ввести фразу, которую вы хотите использовать в качестве ключевого запроса для поисковых служб. Например «электрогитара» или «андроид смартфон». После этого на экране отобразится список запросов и их вариаций в левой колонке, а также схожие ключевые фразы в правой колонке.

Первый запрос в левой колонке содержит в себе все последующие. То есть расширенные ключевые слова под основным – это не дополнительные запросы, а вложенные. Это значит, что «семиструнная электрогитара» с 416 показами включает в себя «семиструнная гитара купить» с 91 показом из вышеназванных 416. 

Не нужно складывать «ключи» друг с другом, так как получится некорректный расчет. Сами показатели условны. Это не точная статистика, а лишь прогноз на количество показов по выбранному ключевому слову. 

В правой колонке отображаются отдельные запросы. Они независимы друг от друга и показывают количество вхождений только для самих себя. Без вложенных «ключей».

Изучаем поисковые операторы

Запросы в Яндекс.Вордстате можно дополнительно настроить с помощью специальных символов. Их ставят перед словом или фразой для выполнения какого-то условия. Соответственно, у каждого символа есть свое предназначение и выполняемое условие.

  • + – этот символ обязывает систему Wordstat учитывать слово при поиске. По умолчанию некоторые слова русского языка игнорируются. Это касается предлогов и следующих союзов: в, на, от, для, как, из, и, от. 
  • ! – этот символ запрещает Яндекс.Вордстату корректировать словоформу. То есть поиск будет учитывать исключительно ключевые слова с выбранным окончанием, числом, родом и т.п. Его рекомендуют использовать оптовикам, чтобы точно учитывать запросы на покупку большого количества товаров. 
  • «» – кавычки выводят статистику по выделенному слову или фразе в отдельное окно, чтобы можно было оценить количество запросов без вложенных «ключей». То есть увидеть запрос «купить электрогитару» без «купить электрогитару Ibanez» и других вариаций, которые учитываются в первом значении левого столбца Яндекс.Вордстата.
  • [] – этим символом можно зафиксировать используемый в запросе порядок слов. Этим пользуются туристические фирмы и авиакомпании, чтобы предлагать клиентам билеты в точных (а не в похожих) направлениях. 
  • ( | ) – в скобки можно занести 2 или больше похожих слов. К примеру, если вы продаете товары сразу из двух стран, можно занести их в скобки и посмотреть статистику сразу по двум категориям запросов. 
Удаление ненужных слов из запросов (оператор «минус»)

Еще один оператор выделим в отдельную категорию. Он позволяет более адекватно оценивать перспективность выбранной ниши за счет исключения из ключевой фразы всех лишних составляющих, способных повлиять на результат.

Допустим, вы хотите разыскать клиентов по запросу «электрогитара», так как занимаетесь их продажей. Но по такому запросу ищут не только гитары для покупки. Сюда входят:

  • обучающие видео и другие формы уроков игры на гитаре;
  • популярные выступления на этом инструменте;
  • табулатуры, аккорды и ноты для исполнения популярных гитарных композиций;
  • странные запросы в духе «электрогитары скачать»;
  • поиск Б/У-товаров, что в случае с официальным магазином моментально делает запрос нерелевантным.

Куча «мусора», а нам нужны более конкретные запросы. Поэтому при поиске важно не только включить все необходимые «ключи» в нужной форме, но и исключить все лишние, чтобы не быть обманутым завышенными показателями. 

Собираем данные по регионам

Эта опция важна для локального бизнеса. Нужно ориентироваться на клиентов из конкретного региона, поэтому брать статистику запросов по всей стране нет смысла, если продавать свои услуги вы собираетесь только в условном Саранске. 

Чтобы увидеть количество запросов в отсортированном по зонам виде, нужно кликнуть по соответствующему фильтру рядом с поисковой строкой. 

Процентное соотношение в этом интерфейсе говорит о среднестатистической популярности ключевой фразы. За 100% берется среднее количество выбранных поисковых запросов в регионе. Если это значение выше 100%, значит, популярность «ключа» выше среднего. Если меньше, то наоборот. Но помимо процентного соотношения важно ориентироваться на общее число потенциальных покупателей и население региона. 

Для онлайн-магазинов и информационных ресурсов региональный фильтр не так важен. Первые могут продавать товары по всей стране и ориентироваться на общее число поисковых запросов. Вторые могут создавать полезные материалы для людей из соседних регионов, повышая популярность собственного бренда по стране. 

Выясняем, как угодить в тренды

Это важный момент, потому что Wordstat не показывает актуальную информацию. Чтобы хоть как-то состыковаться с последними тенденциями, нужно брать в расчет статистику запросов за несколько лет. И это касается только регулярного повышения популярности запросов. Например, повышенный спрос на цветы и разного рода подарки перед 8 марта и в саму дату. Событие произойдет, а в Яндекс.Вордстате информация появится только через пару недель. 

Поэтому ориентироваться стоит только на регулярные тренды. В их числе праздники (повышенный спрос на подарки определенной тематики), распространенные сезонные активности (отпуск зимой и летом), постоянное актуальные запросы (аренда жилья) и т.п. А еще стоит обратить внимание на поисковые подсказки. Можно открыть тот же Яндекс и ввести туда «ключ». Вместе с «ключом» появится целый список дополнительных запросов. По ним можно сориентироваться и понять, что сейчас популярно, а что не особо. 

Не стоит забывать, что умение прогнозировать и создавать страницы под естественные запросы клиентов куда важнее, чем пытаться «взлететь» на неперспективном тренде, который создает много шума в информационном поле, но однозначно исчезнет в ближайшем будущем.

Разница между коммерческими и информационными запросами

Хотелось бы затронуть эту тему в отдельном блоке. Существует принципиальная разница между запросами: «Android смартфон» и «Android смартфон купить». Да, ни один из них не гарантирует продажи, но у второго шансов на конверсию больше. 

Такие запросы, как второй, называются коммерческими. Они включают в себя слова, связанные с покупкой товара. То есть такие, как: купить, сколько стоит, цена, с доставкой и т.п. А еще к коммерческим запросам относят ключевые фразы с названиями населенных пунктов. К примеру:

  • «Купить Android смартфон с доставкой»,
  • «Сколько стоит Android смартфон в Нижневартовске».

Запрос в духе «Телевизор» считается информационным. В нем не прослеживается интенция что-либо купить, но поисковики часто отображают на первых позициях именно магазины с соответствующим товаром. Поэтому работать с такими ключевыми фразами нужно осторожно. Если же в запросе есть фразы типа «своими руками», то она моментально делает «ключ» бесполезным – по нему точно ничего не удастся продать.

Возможные проблемы при работе с Яндекс.Вордстат

У системы есть недостатки. С чем придется вам столкнуться:

  • Зачастую даже половина найденных показов на деле не приносит пользы, потому что содержит вложенные запросы. Если не отсечь лишнее, то статистика будет некорректной. 
  • Яндекс.Вордстат не дает актуальной информации, только статистику за последние 30 дней. 
  • Система не воспринимает «ключи», состоящие из более чем 8 слов. 
  • Пользователи часто вводят запросы, используя синонимы. Поэтому они могут искать один и тот же товар или услугу, но используя десяток разных слов и их форм.
  • Яндексом пользуется около половины жителей страны, поэтому реальная статистика может отличаться вдвое. С мобильными устройствами ситуациями аналогичная. В России преобладает Андроид с предустановленными сервисами Google.

Пример использования Wordstat

Вернемся к примеру с теми же гитарами. Можно создать 200 с лишним лендингов под все услуги вашего магазина. Берем запрос «электрогитара» и идем по списку:

  • «Купить электрогитару» (каталог+описываем преимущества магазина),
  • «Настройка электрогитары» (полезный пост в блоге и ссылка на магазин),
  • «Лучшие электрогитары» (можно сделать топ с ссылками на инструменты в нашем магазине). 

И таких вариаций много. Все популярные запросы можно проследить в Яндекс.Вордстат и использовать для развития проекта, ориентируясь на темы, которые интересуют пользователей. 

Дополнительное программное обеспечение

Чтобы упростить работу с Яндекс.Вордстат, можно использовать сторонние дополнения для браузеров. Рассмотрим два наиболее популярных.

Ассистент Яндекс.Вордстат

Это небольшое расширение, позволяющее собирать подходящие запросы в отдельную группу с последующим ее использованием в других приложениях. После установки Ассистента на сайте Яндекс.Вордстат появляется кнопка «+» рядом с каждым «ключом». Нажатие по нему добавляет текст запроса и частоту его использования в панель Ассистента.

Скачать

Yandex.Wordstat Helper

Расширение для браузеров Firefox и Google Chrome, выполняющее схожую с Ассистентом функцию, но немного быстрее. Интерфейс почти не отличается. Преимущество расширения – наличие большего количества категорий, по которым можно сортировать объекты, добавленные в интерфейс расширения.

Скачать

Вместо заключения 

Итак, работая с Wordstat, делаем следующее:

  • В первую очередь обращаем внимание на коммерческие запросы со словами «купить». 
  • Учитываем регион поиска и особенности целевой аудитории.
  • Пользуйтесь «минусами» при анализе любых ключевых фраз.
  • Сужайте аудиторию за счет использования специфичных терминов. 

Описанной информации хватит, чтобы собрать данные из Яндекс.Вордстат и скорректировать SEO-параметры для более эффективного продвижения ресурса.

обзор возможностей. Для маркетологов и SEO-оптимизаторов

Продвижение сайта без специальных сервисов — малоэффективное занятие. Когда же речь идет о сборе семантики — без помощи дополнительных инструментов просто не обойтись. Существует довольно много сервисов для работы с поисковыми запросами, но если спросить у любого SEO-специалиста, какой инструмент для него наиболее значим, большая часть наверняка ответит — Яндекс.Вордстат.

Для чего нужен Яндекс.Вордстат

Каждая страница сайта должна создаваться с учетом спроса. Проверить, интересуются ли люди тем или иным поисковым запросом помогают специальные анализаторы. Яндекс.Вордстат — один из таких инструментов. Это бесплатный сервис, с помощью которого проверяют популярность того или иного пользовательского запроса в поисковой системе Яндекс. На основе этих данных можно:

  1. Создать семантическое ядро для сайта.
  2. Оптимизировать статью под ключевые запросы.
  3. Собрать анкоры для максимально эффективного (и безопасного) ссылочного продвижения.
  4. Спрогнозировать, сколько трафика сможет в перспективе получать сайт.
  5. Оптимизировать рекламную кампанию в Директе.
  6. Проверить сезонность спроса.

Как видно, возможностей немало. Помимо функциональности Вордстат ценят за простоту использования, точные данные (это официальный сервис Яндекса) и, конечно же, то, что он полностью бесплатный. Далее мы подробно поговорим о том, какими возможностями обладает этот инструмент.

Вам также может быть интересно: Как работать с ключами, чтобы попасть в топ поисковой выдачи?

Как пользоваться Вордстатом

Чтобы начать использовать сервис, достаточно авторизоваться в Яндексе и перейти на страницу Wordstat. Введя интересующий вас запрос и нажав кнопку «Подобрать», инструмент предоставит следующую статистику.

  1. Общее количество запросов с указанной фразой.
  2. Расширенные запросы, т.е. все формулировки, включающие заданную вами фразу.
  3. Похожие запросы по теме.

Цифры показывают, сколько раз в месяц интересуются каждой фразой, т. е. указывают на ее частотность.

По умолчанию Вордстат отображает долю запросов со всех устройств. При необходимости статистику можно сегментировать: посмотреть, как интересуется фразой отдельно мобильная и отдельно десктопная аудитория. Также доступна фильтрация по устройствам: смартфонам и планшетам.

Это очень удобная опция, которая помогает оценить процент мобильного трафика в тематической нише и принять стратегические решения по оптимизации. Например, если вы видите, что в вашей теме ощутимо преобладает мобильный трафик, но у вашего сайта нет надлежащей мобильной адаптации — это повод принять меры.

Читайте по теме: Как понять, что вы недооценили мобильный трафик и успеть исправить ситуацию

Статистика показов по регионам

По умолчанию статистика запросов в Вордстате собирается со всего поиска. Если вы хотите узнать, как ищут запрос в конкретном регионе, необходимо задать соответствующие настройки в отдельной вкладке.

Перейдя во вкладку «По регионам», можно сравнить, насколько популярен запрос в разных регионах в процентном соотношении. Эта информация помогает в принятии стратегических бизнес-решений. Например, проанализировав региональную популярность запроса, можно предварительно спрогнозировать в каких городах услуга будет пользоваться большим спросом, а в каких меньшим. Конечно, для более точного прогноза придется учесть и дополнительные факторы: конкуренцию на местном рынке, средний доход в регионе и пр.

История запросов и прогнозирование сезонного трафика

В «Истории запросов» можно посмотреть, как меняется интерес аудитории к тематике на протяжении года. Если спрос имеет сезонный характер, это будет четко видно на графике.

Что значит абсолютное и относительное значение?

Статистика отображается в виде двух графиков.

Абсолютный показатель отражает, сколько раз пользователи водили указанный запрос. Это основной график, к которому нужно привязываться при анализе сезонности.

Относительный показатель — это отношение показов по указанному запросу к общему числу показов в сети.

Оба графика должны плюс-минус повторять друг друга. Выраженное расхождение может говорить о том, что с запросом происходят неестественные процессы. Возможно, имеет место его накрутка или, несмотря на сезонный спад, по каким-либо причинам интерес к теме остается высоким (при таких сценариях красный график будет выше синего). Когда фактический спрос ниже ожидаемых значений, красная линия сильно проседает вниз.

Как на практике использовать сезонную статистику?

Графики из истории запросов помогают в эффективном планировании продаж. Из них можно извлечь много пользы даже для бизнеса с очевидной сезонностью. Например, мы знаем, что продажа лыж — это сугубо сезонная история, но в Вордстате видно, что интересоваться этой тематикой начинают намного раньше, чем стартует сезон. Эту информацию можно использовать для стратегического бизнес-планирования, например, для первого запуска рекламной компании.

Существует много товаров и услуг, для которых сезонность спроса не столь очевидна. Например, мало кто задумывался над тем, что продажа палок для селфи также подчиняется определенным циклам — Яндекс.Вордстат наглядно показывает, каким именно.

Понимая, что ваша тематика имеет ярко выраженную сезонность, вы будете готовы к тому, что в определенные месяцы поисковый трафик будет сильно проседать. В этот период целесообразно заниматься подготовкой сайта к новому сезону продаж, а не переживать на счет того, куда делся трафик.

Вам также может быть интересно: На сайте упала или перестала расти посещаемость. Что делать?

Понимание сезонных колебаний важно учитывать при составлении семантического ядра. Если по запросам нет частотности, возможно, сейчас период тематического простоя, и они появятся в выдаче позже. Проверив историю запросов, вы проясните эту ситуацию.

Статистика из истории запросов также способна помочь в контент-планировании. Как это работает на практике? Например, мы подготавливаем контент для блога туристического магазина. У нас есть тема про спальные мешки. Вбиваем в Вордстат высокочастотный запрос, и видим, что, как и предполагалось, тема имеет выраженную сезонность. Статью лучше написать на спаде. Пока этой темой никто не интересуется, материал успеет проиндексироваться, «отстояться» в поиске и будет нормально ранжироваться, когда пойдет волна пользовательских запросов.

Операторы в Яндекс.Вордстат. Уточняем данные по статистике

Вордстат собирает статистику по широкому спектру запросов. В выдачу попадает много нерелевантных ключей, а также тех, которые не несут нужного смысла. Для более точного поиска и отсеивания ненужных запросов используют операторы — это специальные знаки, уточняющие параметры подбора слов.

Оператор «»

Кавычки позволяют собирать статистику только по указанному слову или фразе. Например, если ввести уже упомянутый запрос «спальный мешок» — получим статистику 57 164 показов в месяц. Но в это число включены вариации запроса с дополнительными словами: «спальный мешок купить», «спальный мешок цена» и т.д.

Если они вам не нужны, берем запрос в кавычки и получаем статистику только по исходной формулировке.

Просто фразу «спальный мешок» в поиск вбивают куда реже — Вордстат выдает 3 063 показа в месяц.

Оператор !
Данный оператор фиксирует форму слова в точном вхождении: без изменения падежа, числа, времени. Например, нам нужно узнать частотность запроса «доставка грузов в Москву» строго в таком вхождении, т.к. другие словоформы изменят смысл фразы.

Вот что Вордстат выдает без оператора:

Используя восклицательный знак, мы получим статистику с точным вхождением слов.

Этот оператор очень полезен при поиске анкоров для ссылок.

Оператор +

Вордстат по умолчанию игнорирует предлоги и союзы, считая их стоп-словами. В некоторых запросах эти части речи имеют принципиальное значение, т.к. без них смысл фразы становится совершенно иным. Оператор + дает указание учитывать все отмеченные предлоги и союзы.

Сравните результаты выдачи с ним и без него:

Без учета предлога Вордстат предлагает нерелевантные запросы.

Задав команду учитывать предлог — получаем статистику по нужному запросу.

Оператор —

Логика работы этого оператора обратная: он убирает из выборки нежелательные слова.

Например, если компания изготавливает только шкафы, то все ключи, связанные с мягкой мебелью или «своими руками» будут засорять статистику. Их убирают при помощи знака минус.

Оператор (|)

Оператор перебора используют для проверки серии похожих запросов.

Например, у нас есть три запроса:

  • купить беговые лыжи;
  • купить лыжи для конькового хода;
  • купить охотничьи лыжи.

Мы можем вводить каждый запрос отдельно, но куда удобнее все сделать в один заход. Для этого группируем слова следующим образом: «купить (беговые|для конькового хода|охотничьи) лыжи».

Таким образом, используя оператор (|) можно не вводить один за другим похожие запросы, а сразу получать сводную статистику. Это очень помогает при сборе семантического ядра, когда нужно собрать частотность по большому количеству похожих запросов.

Оператор [ ]

Данный оператор фиксирует порядок слов в запросе.

Например: билет из [из Новосибирска в Москву]. Благодаря квадратным скобкам Вордстат не будет предлагать ключи, связанные с направлением Москва-Новосибирск.

Другой пример: запрос [лечение при осложнениях] бронхита. Оператор фиксирует порядок слов и в выдаче не будет запросов осложнения при лечении бронхита, которые придают фразе совершенной иной смысл.

Совет! Для еще более быстрого и точного сбора запросов некоторые операторы сочетают друг с другом. Например, операторы «» и ! работают в комбинации. При этом команды «» и (|) не сочетаются.

Отдельно отметим, что операторы поддерживаются только при поиске по словам. При просмотре истории запросов они не работают.

Работа с Яндекс Wordstat - Академия SEO (СЕО)

Содержание:

Подбор ключевых слов с помощью Яндекс Вордстат

Начинающих оптимизаторам веб-ресурсов или непосредственно их владельцам, которые не брезгуют собственноручно поработать над составлением семантического ядра, не всегда понятно с чего начать. Допустим небольшой список возможных запросов уже составлен. А что делать дальше? Как его расширить? 

Здесь и приходит на помощь статистика запросов от Яндекс Вордстат, средствами которой можно увеличить контент-план для Вашего веб-ресурса в десятки и даже сотни раз.

Как работать с Яндекс Вордстат

Для начала рекомендуется установить расширение для Вашего браузера под названием «Yandex Wordstat Assistant». Найти его можно на сайте wordstat.yandex.ru. Статистика ключевых слов отображается здесь же. 

Первым делом нужно проверить количество показов по тем запросам, которые Вы сами придумали. Для этого поочередно вставляем их в соответствующую строку на сайте. Не забываем, что для отображения актуальных данных без включений и словоформ запроса, название должно быть «в кавычках» и перед каждым словом должен стоять «!восклицательный !знак»

 

Поиск запросов в Яндекс Вордстат начинается, когда Вы убираете кавычки из строки с введенным ключевиком. В этом случае Вы получите список дополнительных запросов, которые так или иначе относятся к основному. Вам будет доступно количество их показов. 

Теперь пришло время начать работу с предустановленным расширением «Ассистент Вордстат Яндекс». Как пользоваться им? Довольно просто. Напротив каждого результата поиска отображается «плюсик». Если Вы считаете, что запрос подходит под тематику Вашего сайта, нажимаем его и ключевая фраза отправляется в окошко расширения. 

 

 

Подбор нужных ключевых слов в Яндекс Вордстат

Отбор желательно выполнять тщательно, поскольку попадается очень много «левых» ключей со словами «фильм», «песня», «скачать», «смотреть онлайн» и т. д. Если выбрать эти фразы, на Ваш сайт в итоге будет привлекаться нецелевой трафик – пользователи, которые будут заходить, видеть, что это не то, что они искали и тут же уходить. Если конечно Вы не являетесь владельцем он-лайн кинотеатра.

 


 
Поиск запросов Яндекс Вордстат имеет средства, которые могут помочь с этим отбором. Чтобы избежать отображения всех ненужных результатов можно использовать оператор «минус». Например, если в строку вбить «как стать миллионером –фильм», запросы со словом «фильм» будут исключены из результатов поиска.

Статистика ключевых слов Яндекс Вордстат дает возможность, кликая «плюсы» возле каждого необходимого ключевого слова, создавать список, который можно отсортировать и скопировать для использования в Excel или Google таблицах. При этом доступны опции обычного копирования и вместе со значениями частотности каждого ключевика.

Нюансы поиска запросов в Яндекс Вордстат

При выборе дополнительных ключевиков не забудьте обратить внимание на соседствующую колонку под названием «Запросы похожие на...». В ней Вы найдете еще больше запросов, по которым пользователи ищут Ваши товары/услуги/информацию. Причем иногда попадаются совершенно неожиданные, но от этого не менее ценные варианты, о которых Вы сами никогда бы и не подумали.

 


Перед окончательным добавлением подобранных ключей в Ваш контент-план рекомендуется еще раз внимательно их просмотреть и удалить ненужные запросы.

В итоге Ваше семантическое ядро серьезно увеличится в размере. Подбор ключевых слов от Яндекс Вордстат, конечно же, не является основным и уж тем более единственным инструментом для этой цели. Но проще и эффективнее, чем этот бесплатный сервис уж точно не найти.

Если некоторые моменты не совсем понятны для Вас, задавайте вопросы в комментариях!

 

WordStat для Stata теперь на Mac

Автор Provalis Research.


WordStat для Stata теперь доступен для использования на компьютерах Mac

Это здесь! Программа WordStat for Stata (v7.1.13) для анализа содержимого и интеллектуального анализа текста теперь поддерживает не одно, а два решения для использования на компьютерах Mac.

Один из запросов, которые мы получили при выпуске WordStat для Stata в 2015 году, заключался в том, чтобы развить у людей возможность использовать WordStat для Stata на компьютерной платформе Mac.Послушали и приступили к работе. Основная проблема заключалась в том, чтобы приложение Mac могло взаимодействовать с приложением Windows, что просто невозможно с типичными решениями, такими как Parallels, VMWare Fusion или Bootcamp. WordStat должен был работать на стороне Mac под Wine и иметь возможность обмениваться информацией со Stata для Mac. Нам пришлось внести некоторые изменения в WordStat и в процесс установки.


Теперь работа сделана, и WordStat для Stata (v7.1.13) можно установить на Mac и запускать из Stata для Mac.В настоящее время мы поддерживаем два решения Wine: бесплатное: WineSkin и коммерческое CrossOver от CodeWeaver. Ниже приведены ссылки с инструкциями по установке WordStat для Stata в обоих решениях.

Установка Wordstat для Stata на Mac с помощью CrossOver

Установка WordStat для Stata на Mac с помощью WineSkin

Есть еще некоторые известные проблемы, связанные с программным обеспечением при использовании Wineskin. Мы работаем над их решением, но не думаем, что они отвлекут вас от вашего анализа.

  • Файл справки недоступен. Однако руководство WordStat в формате PDF доступно на веб-сайте Provalis Research, может быть загружено и полностью доступно для поиска.
  • Некоторые всплывающие меню могут работать некорректно.
  • Обработка некоторых функций выполняется медленнее.
  • При использовании Wineskin некоторые пользователи испытывали трудности с доступом в Интернет при использовании персонального брандмауэра Norton. При появлении запроса выберите «Не изменять настройки брандмауэра».

Если у вас возникнут другие проблемы, свяжитесь с нами, чтобы мы могли их оценить.Убедитесь, что вы используете последнюю версию WordStat for Stata (v7.1.13 или новее), перейдя в раздел обновлений на нашем веб-сайте. Мы регулярно выпускаем обновления программного обеспечения

.

WordStat - это гибкое и простое в использовании программное обеспечение для анализа текста - нужны ли вам инструменты интеллектуального анализа текста для быстрого извлечения тем и тенденций или тщательное и точное измерение с помощью современных инструментов количественного анализа контента. WordStat бесшовная интеграция с SimStat - нашим инструментом статистического анализа данных, QDA Miner - нашим программным обеспечением для качественного анализа данных и Stata - комплексным статистическим программным обеспечением от StataCorp, дает вам беспрецедентную гибкость для анализа текста и соотнесения его содержания со структурированной информацией, включая числовую. и категориальные данные.

Provalis Research - ведущий мировой разработчик программного обеспечения для анализа текста с новаторскими программами качественных, количественных и смешанных методов. Разрабатывая программы анализа текста более 18 лет, Provalis Research доказала свою успешность в разработке и выводе на рынок инструментов, которые сегодня стали незаменимыми для исследователей и специалистов по анализу во всем мире.

Компания со штаб-квартирой в Монреале, Канада, была основана в 1989 году. Программные продукты Provalis Research используются более чем 4000 учреждениями на 5 континентах в широком спектре приложений, таких как бизнес-аналитика, исследования рынка, политические науки, анализ СМИ, опросы. анализ, выявление рисков и мошенничества, а также анализ международной преступности.

Программа WordStat 8 демократизирует интеллектуальный анализ текста

Provalis Research анонсировала новую версию своего программного обеспечения для анализа текста WordStat, которое теперь имеет режим Explorer, позволяющий неопытным пользователям быстро анализировать многие документы и определять наиболее часто используемые слова, темы и фразы.

В режиме проводника пользователи могут также применять словарь категоризации для поиска определенных тем. WordStat 8 использует более быстрый протокол тематического моделирования, основанный на факторизации неотрицательной матрицы.Он создает темы со словами и фразами и предлагает дополнительные выражения, исправления орфографии и возможные исключения для лучшего измерения понятий.

Благодаря поддержке чувствительности к регистру, поиску по шаблону Regex (регулярное выражение, такое как адреса электронной почты или почтовые индексы) или новым методам замены, настройка и совместное использование процесса категоризации становится проще и точнее.

WordStat экспортирует анализ текста в программное обеспечение Tableau для подготовки дополнительных визуальных презентаций.Для лучшей визуализации данных WordStat 8 представляет новые диаграммы, такие как кольцевые диаграммы, гистограммы с 100% накоплением и полярные диаграммы. Новая радарная диаграмма и улучшенные интерактивные облака слов позволяют быстро оценить взаимосвязь между переменной и выбранными ключевыми словами или фразами.

WordStat имеет открытый интерфейс с многочисленными решениями и напрямую импортирует и создает проекты из Windows File Explorer, Excel, Word, PDF, Stata, CSV, социальных сетей, платформ для веб-опросов и инструментов управления ссылками.Чтобы ускорить анализ данных, WordStat 8 позволяет аналитикам данных предварительно обрабатывать или преобразовывать текстовые документы с помощью скриптов Python. WordStat по-прежнему можно запускать как инструмент анализа содержимого в QDA Miner, Stata или SimStat.

«WordStat 8 обладает поразительной глубиной», - говорит д-р Грант Бланк из Оксфордского института Интернета при Оксфордском университете.

«WordStat может легко отображать отдельные текстовые сегменты, обнаруживать синонимы для отдельных слов (наряду с подсчетом частот), проводить анализ соответствия, отображать частотные таблицы и демонстрировать, как темы соотносятся с другим закодированным текстом или переменными», - добавил Бланк.Чтобы получить доступ ко всем возможностям WordStat, вы можете легко переключиться из режима «Проводник» в режим «Эксперт» из главного меню.

Чтобы получить полный список новых функций WordStat 8, перейдите на страницу «Что нового», просмотрите видео о новых функциях или загрузите 30-дневную бесплатную пробную версию. Чтобы запланировать демонстрацию WordStat 8, свяжитесь с [email protected]

WordStat для Stata

Функции
    • WordStat для Stata был создан, чтобы позволить пользователям Stata v13 - Stata v16, работающим под Windows, применять методы текстовой аналитики к любым строковым переменным, хранящимся в файле данных Stata. WordStat сочетает в себе обработку естественного языка, анализ содержимого и статистические методы для быстрого извлечения тем, закономерностей и взаимосвязей в большом объеме текста. Он может обрабатывать миллионы слов за секунды и сравнивать извлеченные темы с любыми другими числовыми, категориальными переменными или переменными даты в файле Stata.

      ДЛЯ ЧЕГО ИСПОЛЬЗУЕТСЯ?

      WordStat может использоваться всеми, кому нужно быстро извлекать и анализировать информацию, хранящуюся в текстовых переменных Stata.Его можно использовать для:

      • Контент-анализа открытых ответов, интервью или стенограммы фокус-группы
      • Бизнес-аналитика и анализ конкурентных веб-сайтов
      • Извлечение информации и обнаружение знаний из отчетов об инцидентах, жалоб клиентов
      • Контент-анализ новостей охват или научная литература (наукометрические или библиометрические исследования)
      • Автоматическая маркировка и классификация документов
      • Выявление мошенничества, указание авторства, патентный анализ
      • Разработка и проверка таксономии
      • И т. д.(некоторые примеры исследований с использованием WordStat см. на странице «Исследования»).

      WORDSTAT FOR STATA КЛЮЧЕВЫЕ ФУНКЦИИ

      ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ РАЗРАБОТКА ТЕКСТА

      Интегрированные инструменты исследовательского интеллектуального анализа текста и визуализации, такие как кластеризация, многомерное масштабирование, графики близости и многое другое, для быстрого извлечения тем и автоматического определения закономерностей.

      МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕМЫ

      Получите быстрый обзор наиболее важных тем из больших текстовых сборников.Боковая панель позволяет сравнивать частоту определенных тем с другими переменными, используя гистограммы или линейные диаграммы.

      СЛОВАРИ КАТЕГОРИЗАЦИИ

      Используйте существующие или создавайте собственные словари, состоящие из слов, словосочетаний, фраз и правил близости. Получите компьютерную помощь для построения таксономий с извлечением фраз и именованных сущностей, заменой орфографических ошибок, интегрированным тезаурусом и т. Д.

      СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

      Изучите взаимосвязи между неструктурированным текстом и структурированными данными с помощью статистических и графических инструментов (соответствие анализ, тепловые карты, пузырьковые диаграммы и т. д.).

      АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ

      Исследуйте взаимосвязи между словами или извлеченными понятиями с помощью графиков на основе силы, многомерного масштабирования или круговых графиков. Получение текстовых сегментов, связанных с определенными подключениями.

      МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

      Разработайте модели автоматической классификации документов с помощью наивных байесовских и K-ближайших соседей. Затем классификационные модели можно сохранить на диск и повторно применить к новым данным.

      ДИАГРАММА

      Иллюстрируйте закономерности и исследуйте сложные явления с помощью интерактивных инструментов визуализации, таких как гистограммы, линейные диаграммы, тепловые карты, облака слов, пузырьковые диаграммы, графики MDS и т. Д. Скопируйте и вставьте диаграммы или сохраните их на диск в форматах BMP, JPG или PNG.

      МАСТЕР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДОКУМЕНТОВ

      Мастер преобразования документов позволяет легко импортировать в новый Stata.dta, документы, хранящиеся в различных форматах файлов (.DOC, HTML, PDF, TXT), и автоматическое извлечение числовых и буквенно-цифровых значений из структурированных документов.


WordStat 2019 | Meta-Guide.com

Примечания:

WordStat - это дополнительный модуль для анализа контента и интеллектуального анализа текста QDA Miner.

  • Программное обеспечение CAQDA
  • CAQDAS (Компьютерный анализ качественных данных)
  • компьютерный контент-анализ

Ресурсы:

  • atlasti.com .. мощный инструмент для качественного анализа больших массивов текстовых данных
  • dedoose.com .. кроссплатформенное приложение для анализа качественных и смешанных методов исследования с текстовыми данными
  • lexicoder.com .. Многоплатформенное программное обеспечение на базе Java для автоматического контент-анализа текста
  • liwc.wpengine.com .. золотой стандарт компьютерного анализа текста
  • maxqda.com .. программа для качественного анализа данных
  • rstudio.com .. Профессиональное программное обеспечение для предприятий с открытым исходным кодом для r
  • sas text miner .. программное обеспечение для интеллектуального анализа текста для более быстрого и глубокого анализа неструктурированных данных
  • simstat .. альтернатива spss или аналогичному программному обеспечению для статистического анализа
  • visualtext.com .. интегрированная среда разработки для построения систем извлечения информации

Википедия:

Артикулы:

См. Также:

100 лучших видео по RapidMiner | 100 лучших видеороликов SPSS | 100 лучших видео Stata | Nvivo


Развитие технологий умного земледелия в Малайзии
GWW En, H Devanthran - TEST Engineering & Management, 2019 - iceiee.org
… публикации. Модуль Wordstat программного обеспечения QDA Miner был активирован для анализа заголовка, аннотации и ключевых слов выбранных публикаций для определения следующих значений параметров: i) частота (количество случаев в термине…

О пороке и добродетели: религиозная и моральная риторика в деловой прессе и экономический кризис
Э. Паттон - Журнал религии и деловой этики, 2019 - via.library.depaul.edu
… осторожный случай. Wordstat, программа анализа содержимого и анализа текста QDA Miner, затем использовалась для извлечения и кодирования соответствующих слов.Для этого в Wordstat были импортированы предустановленные словари. Для религиозных…

АТРИБУТЫ, СПОСОБСТВУЮЩИЕ УДОВЛЕТВОРЕНИЮ ГОСТЕЙ: СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИЗУЧЕНИЕ ОТЗЫВОВ, РАЗМЕЩЕННЫХ ПРИ БРОНИРОВАНИИ. COM И НА AIRBNB ...
I Egresi, V Puiu, V Zotic, D Alexandru - 2019 - researchgate.net
… Мы использовали обзоры, опубликованные пользователями на booking.com (для клиентов отелей) и на платформе Airbnb в период с мая по ноябрь 2018 и количественно и качественно проанализировали их с помощью QDA Miner и Wordstat, чтобы понять основные атрибуты, связанные с…

Парамилитаризм и музыка в Колумбии: анализ corridos paracos
Э. Б. Каро, Дж. Р. Суавита - Journal of Language and Politics, 2019 - jbe-platform.com
… Трупы. Данные обрабатывались с помощью Excel и SPSS для получения количественных результатов по текстам, а WordStat (QDA Miner) использовался для получения частот и создания графики полного корпуса текстов. Затем две матрицы…

ЧТО ДЕЛАЕТ ДИКИЕ ТУРИСТЫ СЧАСТЛИВЫМ И ЧТО ИХ РАЗОЧАРОВАЕТ? ИЗУЧЕНИЕ ИЗ ОТЗЫВОВ, РАЗМЕЩЕННЫХ НА TRIPADVISOR. GeoJournal of…
I Egresi, T Prakash - 2019 - gtg.webhost.uoradea.ro
… Программное обеспечение QDA Miner и Wordstat использовалось для качественного анализа контента и кодирования отзывов, размещенных международными туристами на TripAdvisor.Исследование показало, что подавляющее большинство посетителей остались довольны своим посещением национального парка Яла…

Попал или промахнулся? Оценка потенциала исследовательской ниши: пример из области виртуального управления качеством
A Weckenmann,? Боди, С. Попеску, М. Драгомир… - Устойчивое развитие, 2019 - mdpi.com
… в классификации, маркировке, синтаксическом анализе, семантическом обосновании и сокращении объема информации до управляемого размера [13,14,15], но в то же время сохранения связности, разборчивости и смысла анализируемого текста: WordStat; QDA Miner; Морковь 2; RapidMiner; Тропы.3,3…

Что делает туристов из дикой природы счастливыми, а что их разочаровывает? Учимся на обзорах, опубликованных на TripAdvisor.
I Egresi, T. Prakash - GeoJournal of Tourism and Geosites, 2019 - cabdirect.org
Туризм в дикой природе является одним из наиболее быстрорастущих секторов туризма во всем мире и все чаще используется для продвижения туризма в некоторых странах. С 26 национальными парками и 61 заповедником дикой природы, покрывающими 13% площади суши, Шри-Ланка имеет большой потенциал стать одним из…

Потери и ущерб в Пятом оценочном отчете МГЭИК (Рабочая группа II): анализ текстового анализа
К. ван дер Гест, К. Уорнер - Климатическая политика, 2019 - Тейлор и Фрэнсис
… Программное обеспечение для анализа качественных данных (QDA Miner / WordStat) использовался для извлечения предложений из 30 глав WGII ​​AR5 IPCC, а также SPM и Технического резюме (TS), содержащих слова «потеря», «потерянный», «потерянный», «проигравший», «ущерб (-ы)», «поврежденный» или «потерянный». повреждение…

Количественные исследования в исследованиях образования и обучения взрослых
Э. Берен - Составление карты области исследований образования взрослых и…, 2019 - Springer
… Все статьи журнала, включенные в анализ, были подвергнуты анализу с интеллектуальным анализом контекста и текста осуществляется с помощью программных пакетов QDA Miner и WordStat, продуктов, разработанных Provalis Research.QDA Miner…

Письма редактору в Колумбию: Святилище общественных эмоций
М.М. Барриос, Л.М. Гил - Письма редактору, 2019 г. - Springer
… Программное обеспечение для анализа смешанных данных - QDA Miner и WordStat - использовалось для обработки данных с использованием его различные функции, такие как поиск по ключевым словам в контексте. В соответствии с критериями Криппендорфа (2013) компьютерная помощь, предлагаемая QDA, считалась интерактивно-герменевтической…

Исследование основного состава основных блюд турецкой кухни
M Çakmak, M Sar ???? k - Anais Brasileiros de Estudos Turísticos…, 2019 - журналы.ufjf.br
… Данные, полученные в этом исследовании, были проанализированы с помощью программного обеспечения QDA MINER-WordStat с помощью анализа TF-IDF (частота термина – обратная частота документа). Метод взвешивания TF-IDF - это термин метод нормализации в поле IR…

ГЛАВА ШЕСТНАДЦАТЬ ДИРЕКТИВЫ В БИЗНЕСЕ (ПРОДАЖИ) ДИСКУРС: BESCHLEUNIGUNG (УСКОРЕНИЕ)
A DANIELEWICZ-BETZ - Discourse, Communication and the…, 2019 - books.google.com
… Применяется метод смешанного качественного анализа данных с помощью средствами QDA Miner и WordStat 7.0. 6, программный пакет для кодирования, аннотирования, извлечения и анализа коллекций документов и изображений… Анализ контента с помощью QDA Miner и WordStat 7.0…

Facebook и виртуальная нация: социальные сети и сообщество арабских канадцев
A Al-Rawi - AI & SOCIETY, 2019 - Springer
… Собранные комментарии были проанализированы с помощью компьютерной программы QDA Miner 4 – Wordstat, которая подходит для анализа больших данных. Это исследование анализирует корпус текста, выявляя наиболее часто встречающиеся слова и…

Совместные подходы к конфигурации в разработке программных продуктов: систематическое картографическое исследование.
S Edded, SB Sassi, R Mazo, C. Salinesi… - Journal of Systems and…, 2019 - Elsevier
… сегмент abstract-keyword каждой статьи в QDA Miner и WordStat 1, которые представляют собой инструменты анализа, которые могут не только определить наиболее часто встречающиеся термины, но и выявить основную взаимосвязь между этими терминами…

Компетенции будущих онлайн-преподавателей: перспективы студентов
П. Дэвидсон - Международный журнал электронного обучения, 2019 - learntechlib.org
… вызов. Проблемы с орфографией и заглавными буквами вызвали некоторые проблемы. Очень помогло использование QDA Miner v4.1.10. Wordstat v6.1.22 (надстройка с майнером QDA) также помог в обнаружении частот слов и фраз. Независимо от…

Сравнение существующих гибких подходов в контексте разработки мехатронных систем: возможности и ограничения в реализации
Дж. Хеймике, М. Нивер, В. Циммерманн… - Труды…, 2019 - cambridge.org
… (Provalis Research, QDA Miner 5) На первом этапе все отрывки, содержащие термины agile и / или agility, были отфильтрованы из документов.С помощью WordStat (Provalis Research, WordStat 6) - программного обеспечения для анализа контента и интеллектуального анализа текста - все соответствующие абзацы могут быть…

Болезни и эмоции: автоматизированный контент-анализ рассказов о состоянии здоровья при запросах в онлайн-консультационную службу по вопросам здоровья
Ш. Кесслер, С. Шмидт-Вайтманн - Связь по вопросам здоровья, 2019 - Тейлор и Фрэнсис
… Метод Автоматический анализ контента всех онлайн-запросов в службу онлайн-консультаций USZ с 08.09.1999 по 07.06.2018 проводилось с использованием программного обеспечения WordStat с QDA-Miner.Полная выборка составила…

Использование информации СМИ для наблюдения и понимания вспышек заболеваний
B Falade - Южноафриканский научный журнал, 2019 - scielo.org.za
… текст. Ежедневный формат был перекодирован на еженедельный, чтобы соответствовать еженедельным результатам Google. Для анализа данных использовалась программа QDA / Miner WordStat, которая работает как на английском, так и на португальском языках. Ограничения исследования. Вторичный…

Модели сотрудничества как функция исследовательского опыта между смешанными исследователями: библиометрическое исследование смешанными методами
MS Wachsmann, AJ Onwuegbuzie… - The Qualitative…, 2019 - search.proquest.com
… качественные данные и количественные данные, а также то, как составлять отчеты об исследованиях смешанных методов с помощью серии записных книжек, которые преподаватели называют смешанными методами, в которых студенты используют программное обеспечение для анализа данных смешанных методов с помощью компьютера [например, QDA Miner, WordStat ] для облегчения…

Элемент маркетинг-микса кофейни. Пример использования @ CoffeeBeanIndo
YHJ Sihite - Marketing, 2019 - pdfs.semanticscholar.org
… tweet dataset. Кластерный анализ снижает сложность данных (Campbell, Pitt, Parent, & Berthon, 2011).Программное обеспечение Provalis Research Software состоит из двух программ: Wordstat и Simstat, которые называются QDA Miner. Это программное обеспечение…

Кризис фентанила и темная сторона социальных сетей
A Al-Rawi - Телематика и информатика, 2019 - Elsevier
… опасности злоупотребления наркотиками. Анализ данных Twitter проводился с использованием компьютерной программы под названием QDA Miner-WordStat 8, поскольку набор данных Twitter намного больше, чем набор данных Instagram. Это программное обеспечение использовалось…

Повышение прозрачности и надежности в индуктивных исследованиях с помощью программного обеспечения для компьютерного анализа качественных данных
П. Окейн, А. Смит, М. П. Лерман - Организационные исследования…, 2019 - журналы.sagepub.com
Многие ученые призывают к качественному исследованию, чтобы продемонстрировать прозрачность и надежность процесса анализа данных. Тем не менее, эти процессы, особенно в индуктивных исследованиях, часто…

Женская природа, куколки и простаки: понимание мужчин, идущих своим путем как часть маносферы.
Z Hunte - 2019 - diva-portal.org
… Анализ дискурса Фуко. Контент-анализ проводился с помощью качественного и количественного программного обеспечения WordStat.С помощью этих инструментов было обнаружено, что женская природа, феминизм, мужественность, общество и самосовершенствование были общими темами в сообществе…

Тревога исполнения музыки и предполагаемые преимущества участия пожилых людей в музыкальных группах в общественных группах
AK Barbeau, R Mantie - Journal of Research in Music…, 2019 - journals.sagepub.com
Целью настоящего исследования было изучение музыки беспокойство по поводу производительности и причины, о которых сообщают сами члены сообщества пожилых людей. Запрет…

Планируемые личности брендов европейских столиц и их позиционирование
S Hanna, J Rowley - Journal of Marketing Management, 2019 - Taylor & Francis
… После этого был проведен анализ соответствия DBPL городов в качестве основы для исследование взаимного расположения этих городов на основе их размеров DBP.Сбор и анализ данных были облегчены за счет использования QDA Miner с WordStat…

Социальное предпринимательство: анализ сети Ashoka
E Bega - 2019 - tesi.cab.unipd.it
Стр. 1. UNIVERSITA 'DEGLI STUDI DI PADOVA DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE ED AZIENDALI «M.FANNUREA» CORSO В УПРАВЛЕНИИ БИЗНЕСОМ TESI DI LAUREA «СОЦИАЛЬНОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО…

Агломерации, 1 кластеры и промышленные районы
M González-Loureiro, F Puig… - Экономические кластеры и…, 2019 - книги.google.com
… 2.2 Кодовая книга дескрипторов1 Слова в заголовке, ключевые слова, предоставленные авторами, и аннотации статьи стали целью последующего контент-анализа. Мы использовали программу QDA Miner (v. 4.1. 15), в которую входит утилита Wordstat (v. 7.0…

).

Понимание больших данных в библиотечном деле
М. Жан, Дж. Виден - Журнал библиотечного дела и информации…, 2019 - journals.sagepub.com
Большие данные широко обсуждались. Разнообразные последствия и потенциал больших данных были точно определены и эмпирически доказаны.Тем не менее, единого мнения нет…

Практичность и идентичность как функции образования в сообществах меннонитов и гуттеритов старого порядка
Дж. Циммерман - Журнал амишей и равнинных анабаптистов…, 2019 - ideaexchange.uakron.edu
… Процесс начался с количественного анализа ключевых слов и фраз с использованием Программное обеспечение QDA Miner ™ и WordStat ™. Этот процесс дал приблизительное представление о темах и концепциях, которые респонденты считали наиболее важными…

Кто в игре, а кто нет: международное сообщество как средство (де) легитимации
M Митрани - закон.ed.ac.uk
… конкретное Я внутри Мы. Методы Дизайн эмпирического исследования состоит из двух этапов, на которых я применяю методы автоматизированного компьютеризованного дискурса и контент-анализа с использованием программного обеспечения QDA Miner и Wordstat3. Фаза I…

Классификационные переформулировки: приложение машинного обучения и текстовой аналитики
Б.Л. Хейс, Дж. Э. Бориц - 2019 - paper.ssrn.com
… Классификация была продублирована с помощью WordStat (версия 7.1.6) и загрузки текста объявлений о переформулировке в WordStat с использованием QDA Miner, еще одного исследовательского продукта Provalis.Электронная копия доступна по адресу: https://ssrn.com/abstract=2716166 Страница 14. 13…

Подливаете топливо в огонь? Политизация оценки политики ЕС в национальных парламентах
JM Hoerner - Politische Vierteljahresschrift, 2019 - Springer
… Затем словари были применены к документам для каждой страны / месяца с помощью программы QDA Miner / WordStat (Provalis Research, Монреаль, Канада). Примеры ключевых слов можно найти в онлайн-приложении…

Формирующий эффект СМИ в регулировании ГМО: пример из России
E Galata Bickell - Russian Journal of Communication, 2019 - Taylor & Francis
… Впоследствии было использовано программное обеспечение для автоматизированного непараметрического анализа контента, получившее название QDA Майнер и РОССИЙСКИЙ ЖУРНАЛ СВЯЗИ 5 Стр. 6.сопутствующий ему пакет WordStat. И тон, и фреймы были исследованы с помощью пакета WordStat…

Внедрение Индустрии 4.0: систематическое изучение литературы с использованием интеллектуального анализа текста
H Найерния, H Бахемия, С. Папагианнидис - 2019 - iceb.johogo.com
… 19-я Международная конференция по электронному бизнесу, Ньюкасл-апон-Тайн, Великобритания, 8-12 декабря, 2019 244 Анализ текста и данных: после этапа предварительной обработки набор статей загружается в надстройку QDA miner под названием Wordstat для полнотекстового анализа…

Электронная библиотека AIS (AISeL)
H Nayernia, H Bahemia, S Papagiannidis - 2019 - aisel.aisnet.org
… 19-я Международная конференция по электронному бизнесу, Ньюкасл-апон-Тайн, Великобритания, 8-12 декабря 2019 г. 244 Анализ текста и данных: после этапа предварительной обработки набор статей загружается в дополнительное ПО QDA miner называется Wordstat для полнотекстового анализа…

Маркеры агентурности в предварительно подготовленных учителях музыки: направленный контент-анализ письменных курсовых работ
Дж. Ратгебер, Р. Манти - Бюллетень Совета по исследованиям в области музыки…, 2019 - JSTOR
… Закодировано Этот контент загружен с 66249.66.156 в субботу, 14 декабря 2019 г., 08:22:37 UTC Все использование подлежит https://about.jstor.org/terms Стр. 7. 33 Ратгебер, Мэнти Данные по маркерам агентства были проанализированы с помощью инструмента анализа текста QDA Miner, WordStat…

Cumulus-SDN-IxDA Report-Seattle Session 2019
M Manhaes, J Ball, MB Botero, I. Sperano, A Hartman… - researchgate.net
… После расшифровки и анализа материала был проведен процесс кластеризации с применением автоматизированный компьютерный метод анализа текста с использованием программного обеспечения QDA Miner и WordStat (Mitrani, 2017; Provalis, 2014)…

Большие данные для прогнозирования: патентный анализ - патентование больших данных для прогнозного анализа
М. Пежич-Бах, Дж. Пивар, Ž Крсти? - Управление большими данными и…, 2019 - igi-global.com
… анализ, в частности анализ ассоциаций патентных областей IPC, извлечение ключевых терминов и кластеризация. Для этого использовались программы Statistica Text Miner 13.0 и Provalis Wordstat 8.0. Глава состоит из следующих разделов…

Призыв к увеличению насыщенности на этапе качественного анализа данных за счет использования нескольких подходов к качественному анализу данных
А.Н. Сечельски, А.Дж. Онвуэгбузи - Качественный отчет, 2019 - search.proquest.com
… Для получения информации о том, как проводить KWIC через WordStat, мы отсылаем вас к страницам 93-95 Руководства пользователя WordStat (Provalis Research, 1989-2014).Затем QDA Miner Version 4.1.33 (Provalis Research, 2014a) использовался для выполнения классического контент-анализа (Berelson, 1952…

Пересечение насилия: изображения сомалийской молодежи в канадской прессе
Y Jiwani, A Al-Rawi - Journalism, 2019 - journals.sagepub.com
В этой статье исследуется освещение канадской молодежи сомалийского происхождения в канадской прессе. с использованием двух методических приемов. График репутации…

«Единство - наша сила»: перспективы найма и удержания афроамериканских студентов-мужчин, занимающихся социальной работой
М. Нсонву, К. Велч-Брюэр, О. М. Фоларин… - Городские социальные сети…, 2019 - connect.springerpub.com
… объем интервью (Tesch, 1990). Программное обеспечение (QDA Miner 4 и WordStat 7) использовалось в качестве организационного инструмента для определения частотности слов, методов использования ключевых слов в контексте и извлечения цитат. Команда собралась как группа, чтобы…

Социальная ответственность и консенсусная ориентация в государственном управлении: контент-анализ
N Tomaževi? - Обзор государственного управления Центральной Европы, 2019 г. - uprava.fu.uni-lj.si
… благодаря функциям анализа текста QDA Miner предоставляет широкий спектр исследовательских инструментов для определения закономерностей в кодировании и взаимосвязей между присвоенными кодами и другими числовыми или цифровыми кодами. категориальные переменные (Suerdem, 2014).Его бесшовная интеграция с WordStat, количественный…

Группа поддержки алкоголизма на основе смартфонов: влияние предоставления и получения эмоциональной поддержки на преодоление самоэффективности и рискованного употребления алкоголя
W Yoo, DV Shah, MY Chih… - Health informatics…, 2019 - journals.sagepub.com
Целью этого исследования было изучить природу и эффекты обмена эмоциональной поддержкой через группу поддержки на основе смартфона для пациентов с алкогольной зависимостью. Из 349 пациентов, которые…

Изучение социально-технических сценариев будущего в СМИ: пример энергетического перехода в итальянских ежедневных газетах
Ф Нерезини, П. Джардулло, Э Ди Буччо, А Каммоццо - Качество и количество, 2019 - Springer
… Выбрать подкорпус для будущих статей мы использовали автоматическую классификацию текста с помощью алгоритмов Wordstat 7 в сочетании с QDA-Miner 5.Во-первых, мы выбрали - среди статей, относящихся к ET - образец, содержащий слова, которые явно относятся к FS (сокращенный…

Визуализация онлайн- и офлайн-сетей турецкой диаспоры в трех европейских странах: тестирование роли сетевой структуры и динамики в социальных…
Р.И. Гиглу, К. Оган, Л. д'Аненс - researchgate.net
… Контент будет анализироваться автоматически с помощью с помощью QDA Miner и Wordstat. Тематическая сеть и будет нанесена на карту NodeXL, чтобы узнать структуру разговоров турецкой диаспоры в Twitter.5. ССЫЛКИ [1] Бернс, А., и Элтам, Б. (2009)…

Словесная война: British Gazette и британский рабочий во время всеобщей забастовки 1926 г.
MD Harmon - Labor History, 2019 - Taylor & Francis
… Исследователь использовал QDA Miner и WordStat для анализа частоты использования определенных ключевых слов и фраз, а также провести сравнение газет, «Рабочих» и обычных газет на основе четырех «словарей» определенных терминов, связанных с забастовкой…

Картирование будущего трансграничных слияний и поглощений: обзор и программа исследований
T Kiessling, B Vla? I ?, M Dabi? - IEEE Transactions on…, 2019 - ieeexplore.ieee.org
… наша выборка дескрипторов для сравнения с их общей картой поля. Мы приняли процедуру, представленную в [35] - [38], и закодировали предоставленные автором ключевые слова в основные категории или темы с помощью программного обеспечения QDA Miner v.5 и Wordstat v.7…

Отображение экономических, социальных и технологических атрибутов экономики совместного использования
Д. Давлембаева, С. Папагианнидис… -… Технологии и люди, 2019 - emerald.com
… включены в количественный анализ.QDA Miner с расширением Wordstat использовался для анализа документов, поскольку было доказано, что он дает надежные результаты в исследованиях в различных дисциплинах (Silver, 2014). Выбор…

Повествовательная экспозиция об использовании общественных туалетов женщинами: исследование из Варангала
Ю.М. Редди, С. Рагхаван… - Индийский гендерный журнал…, 2019 - journals.sagepub.com
Несмотря на повышенный акцент на повестке дня страны в области санитарии , движимого как международными, так и национальными целями развития, мало научных…

Неформальный и неформальный музыкальный опыт: сила, знания и обучение в обучении учителей музыки в Чили
C Poblete, A Leguina, N Masquiarán… -… Journal of Music…, 2019 - журналы.sagepub.com
Предыдущее исследование признало важность музыкального опыта в образовании учителей музыки. Однако текущие усилия не дают полного представления о t…

.

Предполагаемые эффекты кибербуллинга в зрелом возрасте на рабочем месте
ML Dark - 2019 - search.proquest.com
Стр. 1. Воспринимаемые эффекты киберзапугивания в зрелом возрасте на рабочем месте Рукопись диссертации, переданная в Школу психологии Северного центра при частичном исполнении Требования к ученой степени ДОКТОРА ФИЛОСОФИИ MELISSA LEE DARK…

Каким образом первичное размещение акций за рубежом привлекает внимание инвесторов? Исследование влияния языка
Д. П. Блевинс, А. Инграм, EWK Цанг… - Стратегическое…, 2019 - журналы.sagepub.com
Все больше признается, что язык обладает способностью определять стратегические результаты. Чтобы понять влияние языка на предпринимательскую среду, мы изучаем язык…

Как мне подойти к анализу данных и отображению результатов?
Р. Кукси, Дж. Макдональд - Выживание и процветание в аспирантуре…, 2019 - Springer
Основная цель всех форм анализа данных состоит в том, чтобы извлечь смысл из необработанных данных и донести это значение до одной или нескольких конкретных аудиторий.В этой главе рассматриваются подходы к анализу данных, которые…

Скрытый семантический анализ отчетов о корпоративной социальной ответственности (с приложением к греческим фирмам)
I Kountouri, E. Manousakis, AE Tsekrekos - International Journal of…, 2019 - Springer
… Перед тем, как покинуть этот подраздел предварительной обработки корпуса, несколько примечаний по реализации в порядке. Во-первых, весь текстовый анализ в этой статье проводится с использованием программного обеспечения QDA Miner® и WordStat® компании Provalis Research.11…

Дополненная реальность и информатика здоровья: исследование, основанное на библиометрическом и контент-анализе научных коммуникаций и социальных сетей
N Gupte - 2019 - digitalcommons.liu.edu
Page 1. Университет Лонг-Айленда Digital Commons @ LIU Selected Full Text Dissertations, 2011- LIU Post 2019 Дополненная реальность и информатика здоровья: исследование, основанное на библиометрическом и контент-анализе научных коммуникаций и социальных сетей Nilish Gupte…

Закон о федеральном правосудии в борьбе с коррупцией в Южной Бразилии
LM Madeira, L Geliski - Revista de Administração Pública, 2019 - SciELO Brasil
… Latin American Politics and Society, 56 (2), 27-48.[Ссылки]. Provalis Research. (2010). WordStat 6: модуль контент-анализа для QDA Miner & SimStat. Руководство пользователя. Монреаль, Канада: Автор. [Ссылки]. Синхоретто, Дж. (2014). Seletividade штраф и доступ к Justiça…

Использование мнений заинтересованных сторон в Twitter: тематическое исследование коротких перерывов в испанских туристических городах
E Bigné, E Oltra, L Andreu - Tourism Management, 2019 - Elsevier
Перейти к основному содержанию Перейти к статье…

Закон о федеральной юстиции о борьбе с коррупцией в южной части Бразилии.
L Mori Madeira, L Geliski - RAP: Revista Brasileira de…, 2019 - search.ebscohost.com
… 2019 RAP | Закон о федеральной юстиции о борьбе с коррупцией в южной Бразилии 989 анализ (по ключевым категориям) в программном обеспечении WordSTAT (Provalis Research, 2010), поэтому вселенная сосредоточена на содержании судебных решений и профиле уголовного преследования по делам о коррупции…

Быстрое развитие: исследования искусственного интеллекта в высшем образовании.
F ALTINAY, C KARAATMACA… -… & Программное обеспечение для…, 2019 - поиск.ebscohost.com
… QDA) QDA Miner - это простой в использовании программный пакет для качественного анализа данных для кодирования, аннотирования, извлечения и анализа небольших и больших коллекций документов и изображений. Полная интеграция программы с SimStat, инструментом статистического анализа данных, и WordStat…

Быстрое развитие: исследования искусственного интеллекта в высшем образовании
C Караатмака, Г. Дагли, доктор философии - Международный научный…, 2019 - search.proquest.com
… QDA) QDA Miner - это простой в использовании качественный Пакет программного обеспечения для анализа данных для кодирования, аннотирования, извлечения и анализа небольших и больших коллекций документов и изображений.Полная интеграция программы с SimStat, инструментом статистического анализа данных, и WordStat…

15-я Международная научная конференция по электронному обучению и программному обеспечению для образования Бухарест, 11-12 апреля 2019 г.
F ALTINAY, C KARAATMACA, Z ALTINAY, G DAGLI - ceeol.com
… QDA) QDA Miner - это простой в использовании Пакет программного обеспечения для качественного анализа данных для кодирования, аннотирования, поиска и анализа небольших и больших коллекций документов и изображений. Полная интеграция программы с SimStat, инструментом статистического анализа данных, и WordStat…

ОСНОВНЫЕ НАВЫКИ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ НАЛОГОВЫХ БУХГАЛТЕРСОВ.
LINMEI TAN, F LASWAD - Журнал австралийского налогообложения…, 2019 - business.unsw.edu.au
… работа. B Анализ Мы использовали пакет программного обеспечения для анализа контента QDA Miner © версии 5 и WordStat © версии 7, чтобы определить частоту определенных категорий навыков, включенных в рекламные объявления. 71 Рисунок из…

Эмпирическое исследование роли занятости студентов в обучении лидерству
Дж. С. Льюис - Новые направления лидерства студентов, 2019 г. - Онлайн-библиотека Wiley
… способствовала эффективной обработке более 67 000 открытых ответов; при таком большом количестве данных традиционные качественные методы были непрактичными и неэффективными (Ignatow & Mihalcea, 2017; Miner et al., 2012, с. 30). Используя программу WordStat, я исследовал…

Модель поведения туристов: имидж места назначения, удовлетворенность и лояльность посетителей
VMCD Figo - 2019 - repositorio.iscte-iul.pt
Страница 1. МОДЕЛЬ ТУРИСТИЧЕСКОГО ПОВЕДЕНИЯ: ОБРАЗ НАЗНАЧЕНИЯ, УДОВЛЕТВОРЕНИЕ И ЛОЯЛЬНОСТЬ ПОСЕТИТЕЛЯ Вирджиния Мария де Карвалью Диаш Лопес Фигу Диссертация представлена ​​как частичное требование для присвоения степени магистра менеджмента. Руководитель: профессор…

Сетевые структуры в разговоре между разными движениями: Демократия сейчас !, 2003-2013
A Toft - Social Movement Studies, 2019 - Taylor & Francis
… В исследовании используется программа анализа корпусной лингвистики, подходящая для чтения и анализа больших объемов электронного текста (WordStat, версия 7.1.6). Корпус, использованный для этого исследования, содержит все транскрибированные репортажи, доступные на сайте Democracy Now…

EPL, 79 Поправка о равных правах (ERA), 13 European Media Systems Survey, 17 Ежедневные проблемы, 124
Рекламодатель D, F Herald - Сравнительные и исторические перспективы - Springer
… 111, 119, 120, 130, 131, 138 , 139, 142, 143, 147, 148, 164 Общественная сфера, местная, 131, 138, 143 Punch, 132 QDA Miner, 71 Анкета, 9… они-дом, 26, 44, 45 Ассоциации женщин-граждан (АВП) , 30–34, 36, 37, 40, 44 Женская кооперативная гильдия, 27 WordStat, 71 World…

Стратегии корпоративных социальных сетей: изучение того, как совместные команды снижают потерю организационных знаний
DS Walker - 2019 - search.proquest.com
Стр. 1. СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ИЗУЧЕНИЕ, КАК СОВМЕСТНЫЕ КОМАНДЫ СНИЖАЮТ ПОТЕРЮ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ЗНАНИЙ. Диссертация представлена ​​при частичном выполнении требований к ученой степени доктора компьютерных наук Автором…

Семантический анализ для обнаружения информационных и коммуникационных угроз пользователей онлайн-сервисов
S Fedushko, E Benova - Procedure Computer Science, 2019 - Elsevier
… анализа компьютерного контента, О. Иванов [8] имеет три типа программ: полностью автоматизированные пакеты для контент-анализа (WordStat, Crawdad Text… Используя программное обеспечение QDA Global, Catpac и BAAL, профессионалы имеют возможность провести качественный анализ текста…

Показывают ли онлайн-обзоры удобство использования мобильных приложений и пользовательский опыт? Пример WhatsApp
P Weichbroth, A Baj-Rogowska - Федеративная конференция 2019…, 2019 - ieeexplore.ieee.org
… Вычислительная платформа включает три основных инструмента: • QDA Miner для качественного анализа данных, включая кодирование, аннотирование, извлечение и анализ небольших и больших коллекций документов и изображений; • WordStat для контент-анализа открытых ответов, интервью или…

Мать знает лучше: понимание влияния блогов мамы на убеждения и привычки мамы в отношении питания
M Kalaitzandonakes - 2019 - ecommons.cornell.edu
… Затем мы начали вручную кодировать разделы A&D с помощью программного пакета под названием QDA Miner и сопутствующих материалов. пакет, WordStat.После нескольких прогонов кодовая книга стала более прочной, и мы обучили второй…

Президентство и СМИ: традиционные и новые СМИ как участники большой американской политики
I Belko - ??????. ????????. ??????, 2019 - elibrary.ru
… В дополнение к этому WordStat имеет инструмент совместной встречаемости и позволяет искать совпадения употребления слов в одном… Некоторые выводы стали возможными с помощью QDA Miner : кодирование нецензурной / оскорбительной лексики и аргументов авторитетных источников в соответствующие…

Анализ настроений пятого округа по результатам опросов в сфере производства и услуг
S Pinto - Economic Quarterly, 2019 - документы.ssrn.com
… См., среди прочего, Nyman et al. (2018), Торсруд (2018) и Каломирис и Мамайский (2019). 8 Provalis Research, поставщик программного обеспечения для анализа текста QDA Miner и WordStat, предоставляет общий словарь тональности на веб-сайте для загрузки…

Сила позитивных слов: коммуникация, познание и организационная трансформация
С.К. Мутусами - Журнал управления организационными изменениями, 2019 - emerald.com
… 36 переменных, связанных друг с другом из 223 описательных утверждений, мы провели кластерный анализ с использованием QDA Программное обеспечение майнера для определения основных организационных, социальных и когнитивных аспектов и отношений между ними, как это отражено в утверждениях (Wordstat 7, 2014)…

ОБНАРУЖЕНИЕ ЭМОЦИЙ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА ВЕБ-САЙТАХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
P MADHALA - 2019 - researchgate.net
Страница 1. ПРАШАНТ МАДХАЛА ОБНАРУЖЕНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЭМОЦИЙ НА ВЕБ-САЙТАХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ Факультет бизнеса и менеджмента Магистерская диссертация Май 2019 г. Страница 2. i АБСТРАКТНЫЙ ПРАШАНТ…

Изучение атрибутов качества услуг Airbnb и их асимметричного влияния на удовлетворенность клиентов
Y Ju, KJ Back, Y Choi, JS Lee - International Journal of Hospitality…, 2019 - Elsevier
… Были изучены собранные необработанные текстовые данные, и частота и совместная встречаемость слов были проанализированы с помощью QDA Miner 5… В результате тематического анализа с использованием WordStat 7 в этом исследовании были обнаружены четыре всеобъемлющие темы (каждая имеет две подтемы), которые включают ключевые слова, указанные в…

Расширение медицинского обслуживания в Санкт-Петербурге.Марк, Гаити: Пример создания потенциала и развития инфраструктуры в рамках новой коалиции
SL Tolson - 2019 - search.proquest.com
Стр. 1. РЕФЕРАТ Название диссертации: РАСШИРЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ УСЛУГ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ В ST. МАРК, ГАИТИ: ПРАКТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НАСТРОЙКИ ПОТЕНЦИАЛА И РАЗВИТИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ В НАРЯДУЮЩЕЙСЯ КОАЛИЦИИ…

СЕТИ ТРАНСНАЦИОНАЛЬНОЙ АДВОКАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ
DL COGBURN - Springer
Стр. 1. ДЕРРИК Л. КОГБУРН СЕТИ ТРАНСНАЦИОНАЛЬНОЙ АДВОКАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ Партнеры или пешки? ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ГЛОБАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ Стр. 2.Редактор серии информационных технологий и глобального управления…

Использование приложений ИКТ в исследованиях аспирантами в Гане
С АНКАМА - 2019 - researchgate.net
… Роби, 2008; UNSW, 2016; ван Девентер и Пиенаар, 2012 г.). Например, Мейер и Даттон (2009) определили некоторые передовые или специализированные приложения ИКТ, такие как Transana; Наблюдатель; Wordstat; Конкорданс; Webtrends; Netlogo; Трапеза; UCINet; Atlas.ti и др. В их…

Редкие, поверхностные и скоро исчезнувшие: освещение в теленовостях беженцев в Соединенных Штатах, 2006–2015 гг.
С. М. Брандл, Дж. Э. Рейли - Ежеквартальный опрос беженцев, 2019 г.oup.com
… 34 стенограммы были импортированы в QDA Miner и очищены от дубликатов, омографов и того, были ли искомые слова включены только в данные, предоставленные Lexis-Nexis, например… Дополнительный анализ содержания, включая частоту слов и категоризацию, был проведен в WordStat…

Транснациональные корпорации из 10 развивающихся стран в гостиничной индустрии Испании
B Марко-Лахара, Э. Клавер-Кортес… - Экономические кластеры…, 2019 - books.google.com
Стр. 200. Транснациональные корпорации из 10 стран в гостиничной индустрии Испании Анализ из теории туристических районов Бартоломе Марко-Лахара, Энрике Клавер-Кортес, Мерседес Убеда-Гарсия, Франсиско Гарсиа-Лилло и Патросинио дель Кармен Сарагоса-Саес 1.Введение…

Планирование сосуществования в сложном мире, в котором доминируют люди
С. Маркини, К. Ферраз, А. Циммерманн… -…: Превращение конфликта в…, 2019 - books.google.com
… указанные инструменты. средства программирования и в развертывании. Параметры SAS Trackur Miner LanguageWare, заказ и на R, ввод Социальный контент Visual MATLAB и машина UIMA Анализ и данные для сравнения, включая Интернет; Упоминание внутреннего поиска в Интернете WordStat…

Асимметричная информация
J Yeabsley - nzae.org.nz
Стр. 1. ВЫПУСК № 64, апрель 2019 г. Информационный бюллетень для содействия обмену информацией, новостями и идеями между членами Ассоциации экономистов Новой Зеландии (Inc). http://www.nzae.org.nz Асимметричная информация, выпуск № 64 / апрель 2019 г. | 1…

Рекомендации для криптовалютных компаний по укреплению доверия к криптовалютным продуктам и услугам
Y Beliavtsiv - 2019 - vdu.lt
… Теперь количество ежедневных транзакций с криптовалютой огромно, поэтому вы, как отправитель, должны привлекать майнер к своей транзакции с помощью комиссия, которая пойдет майнеру в качестве вознаграждения за транзакцию… Таким образом, первый майнер, который решит каждый новый блок (блок может содержать несколько транзакций), получает все вознаграждение…

Самовосприятие адъюнкт-преподавателей об их роли в системе избранных местных колледжей
VT Byers - 2019 - shsu-ir.tdl.org
Стр. 1. САМОПОЗИЦИЯ СОСТАВЛЯЮЩЕГО ФАКУЛЬТЕТА ОБ ИХ РОЛЯХ В ОТДЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ОБЩЕСТВЕННОГО КОЛЛЕДЖА _____ На факультете лидерства в образовании Сэм Хьюстонского государственного университета представлена ​​диссертация…

Вычислительные международные отношения Что могут сделать программирование, кодирование и Интернет-исследования для дисциплины?
HA Ünver - All Azimuth: A Journal of Foreign Policy and Peace, 2019 - dergipark.org.tr
… поддается количественной оценке и измерению.Инструменты интеллектуального анализа текста, такие как WordStat, RapidMiner, KHCoder, нацелены на копание в огромное количество письменных ресурсов и даже в расшифрованную речь в реальном времени с помощью специализированного компьютерного программного обеспечения. Они различаются…

Лидерство в образовании и управление: обучение и разработка программ
М.С. Грей, К. Танг, Г. Арриаза, А. Джонс, П. Нава… - researchgate.net
Стр. 1. Стр. 2. i Лидерство и администрирование в рамках CAPEA: обучение и разработка программ Журнал Калифорнийской ассоциации профессоров управления образованием Том 31, октябрь 2019 г. ISSN 1064-4474 Старший редактор…

(Посещений 353 раза, сегодня 1 посещений)

Программное обеспечение Provalis Research WordStat 8 демократизирует интеллектуальный анализ текста

WordStat 8 - Новая эра интеллектуального анализа текста

WordStat 8 обладает потрясающей глубиной.Он может легко отображать отдельные фрагменты текста, обнаруживать синонимы для отдельных слов (наряду с подсчетом частот), выполнять анализ соответствия, отображать таблицы частот и демонстрировать, как темы соотносятся с другим закодированным текстом или переменными.

МОНРЕАЛЬ (PRWEB) 11 июля 2018 г.

Provalis Research объявляет о выпуске новой версии своего программного обеспечения для интеллектуального анализа текста WordStat, которое упрощает процесс получения важной информации из текстовых данных за считанные секунды, не требуется никакого опыта.

Большинство организаций хранят огромные объемы неструктурированных данных, накапливающихся ежедневно, без простого и эффективного способа извлечения полезных результатов. Специалисты по обработке данных пользуются большим спросом, но их не хватает. Начинающим аналитикам данных может не хватать знаний или навыков в области таксономии данных, кодирования, тематического моделирования и статистических методов, которые необходимы для надлежащей бизнес-аналитики. Недавние отраслевые опросы показывают, что большинство специалистов по данным получают свои навыки посредством самообучения, а не традиционной степени.

В этой новой версии есть режим проводника, позволяющий неопытным пользователям быстро анализировать множество документов и определять наиболее часто используемые слова, темы и фразы. В режиме проводника пользователи могут также применять словарь категоризации для поиска определенных тем. WordStat 8 использует более быстрый протокол моделирования тем, основанный на факторизации неотрицательной матрицы. Он создает темы со словами и фразами и предлагает дополнительные выражения, исправления орфографии и возможные исключения для лучшего измерения понятий.Благодаря поддержке чувствительности к регистру, поиску по шаблону Regex (регулярное выражение, такое как адреса электронной почты или почтовые индексы) или новым методам замены, настройка и совместное использование процесса категоризации становится проще и точнее.

"Мы обнаружили, что WordStat является наиболее мощным инструментом текстовой аналитики, доступным для бизнес-приложений. Помимо комплексных статистических отчетов, возможностей графики и машинного обучения, WordStat легко интегрируется с другими приложениями, обеспечивая сочетание структурированных и неструктурированных данных, необходимых для создание практических идей ", - указывает д-р.Джон М. Аарон, президент Milestone Planning and Research, Inc. и магистерская программа колледжа Элмхерст в области науки о данных. WordStat экспортирует анализ текста в Tableau Software для подготовки дополнительных визуальных презентаций. Для лучшей визуализации данных WordStat 8 представляет новые диаграммы, такие как кольцевые диаграммы, гистограммы с 100% накоплением и полярные диаграммы. Новая радарная диаграмма и улучшенные интерактивные облака слов позволяют быстро оценить взаимосвязь между переменной и выбранными ключевыми словами или фразами.

WordStat имеет открытый интерфейс с многочисленными решениями и напрямую импортирует и создает проекты из Windows File Explorer, Excel, Word, PDF, Stata, CSV, социальных сетей, платформ для веб-опросов и инструментов управления ссылками. Чтобы ускорить анализ данных, WordStat 8 позволяет аналитикам данных предварительно обрабатывать или преобразовывать текстовые документы с помощью скриптов Python. WordStat по-прежнему можно запускать как инструмент анализа содержимого в QDA Miner, Stata или SimStat.

«WordStat 8 обладает потрясающей глубиной», - говорит д-р.Грант Бланк из Оксфордского Интернет-института Оксфордского университета. «WordStat может легко отображать отдельные текстовые сегменты, обнаруживать синонимы для отдельных слов (наряду с подсчетом частоты), проводить анализ соответствия, отображать частотные таблицы и демонстрировать, как темы соотносятся с другим закодированным текстом или переменными», - добавил Бланк. Чтобы получить доступ ко всем возможностям WordStat, вы можете легко переключиться из режима «Проводник» в режим «Эксперт» из главного меню.

«Мы считаем, что улучшения в WordStat 8 отвечают насущной потребности в единой платформе, которая открывает доступ к аналитике текста для новых пользователей, предоставляя свободу использования надежных функций для опытных аналитиков данных», - прокомментировал Норман Пеладо, генеральный директор Provalis Research.Чтобы ознакомиться с полным списком новых функций WordStat 8, перейдите на страницу «Что нового», посмотрите видео о новых функциях или загрузите 30-дневную бесплатную пробную версию, чтобы узнать о возможностях интеллектуального анализа текста. Чтобы запланировать демонстрацию WordStat 8, свяжитесь с отделом продаж (at) provalisresearch (dot) com

.

О компании Provalis Research
Provalis Research - ведущий мировой разработчик программного обеспечения для анализа текста с новаторскими программами качественных, количественных и смешанных методов. Provalis Research доказала свою успешность в разработке и выводе на рынок инструментов, которые необходимы исследователям и аналитикам во всем мире.

Компания со штаб-квартирой в Монреале, Канада, была основана в 1989 году. Продукты Provalis Research используются более чем 6000 учреждениями на 5 континентах в широком спектре приложений, включая бизнес-аналитику, исследования рынка, политические науки, анализ СМИ, анализ опросов и т. Д. выявление рисков и мошенничества и международный анализ преступности.

Поделиться статьей в социальных сетях или по электронной почте:

WordStat - Alfasoft GmbH

Высокотехнологичное программное обеспечение для анализа контента и интеллектуального анализа текста с непревзойденными возможностями обработки и анализа,

WordStat - это гибкое и простое в использовании программное обеспечение для анализа текста - нужны ли вам инструменты интеллектуального анализа текста для быстрого извлечения тем и тенденций или тщательное и точное измерение с помощью современных инструментов количественного анализа контента. WordStat Полная интеграция с SimStat - нашим инструментом статистического анализа данных - и QDA Miner - нашим программным обеспечением для качественного анализа данных - дает вам беспрецедентную гибкость для анализа текста и соотнесения его содержания со структурированной информацией, включая числовые и категориальные данные.

Для чего это используется?

WordStat может использоваться всеми, кому нужно быстро извлекать и анализировать информацию из больших объемов документов. Наше программное обеспечение для анализа контента и интеллектуального анализа текста используется для:

• Контент-анализ открытых ответов, интервью или стенограммы фокус-группы
• Бизнес-аналитика и анализ конкурентных веб-сайтов
• Извлечение информации и обнаружение знаний из отчетов об инцидентах, жалоб клиентов
• Контент-анализ освещения новостей или научной литературы
• Автоматически маркировка и классификация документов
• Выявление мошенничества, указание авторства, патентный анализ
• Разработка и проверка таксономии

Ключевые и уникальные особенности

Мощное программное обеспечение для анализа контента и интеллектуального анализа текста для обработки больших объемов неструктурированной информации.WordStat может обрабатывать до 20 миллионов слов в минуту и ​​определять все ссылки на определенные пользователем концепции с помощью словарей категоризации.
Интегрированные инструменты исследовательского анализа текста и визуализации , такие как кластеризация, многомерное масштабирование, графики близости и многое другое, для быстрого извлечения тем и автоматического определения шаблонов.
Связывает неструктурированный текст со структурированными данными , такими как даты, числа или категориальные данные, для определения временных тенденций или различий между подгруппами или для оценки взаимосвязи с рейтингами или другими видами категориальных или числовых данных.
Используйте существующие или создайте собственные словари иерархического анализа содержания или таксономии , состоящие из слов, шаблонов слов, фраз, а также правил близости (таких как NEAR, AFTER, BEFORE) для достижения точного измерения понятий.
Поистине уникальная компьютерная поддержка для создания словарей с инструментами для извлечения общих фраз и технических терминов, а также для быстрого определения в вашей текстовой коллекции орфографических ошибок, синонимов, антонимов и связанных слов.
Доступ в один клик к ключевым словам в контексте и инструментам поиска ключевых слов для легкой идентификации и кодирования релевантных текстовых сегментов, проверки словарей контент-анализа, устранения неоднозначности слов или для перехода к исходным документам.
Полная интеграция с современным инструментом качественного кодирования (QDA Miner) позволяет более точно исследовать данные или более глубокий анализ конкретных документов или извлеченных текстовых сегментов, когда это необходимо.
Машинное обучение для автоматической классификации документов с использованием алгоритмов Наивного Байеса и K-ближайших соседей с инструментами автоматического выбора и проверки признаков. Затем классификационные модели можно сохранить на диск и повторно применить к новым данным.
Easy импорт баз данных, электронных таблиц и документов (включая PDF и HTML), а также экспорт результатов анализа текста в распространенные отраслевые форматы файлов (Excel, SPSS, ASCII, HTML, XML, MS Word) и графики (PNG , BMP и JPEG).
Hier geht es weiter

Wir können Ihnen dieses Produkt zur Zeit leider nicht anbieten.

Bitte kontaktieren Sie uns für weitere Informationen. Wir beraten und unterstützen Sie gerne.

Was sagen unsere Kunden über uns?

Мне нравится вспоминать всех людей, с которыми я хорошо поработал в течение года, и вы всегда им помогали.

HM, Дарем, Великобритания

Я получил очень полезный ответ и успешно передал его моим оксфордским коллегам. Я впечатлен тем, как Адепт, кажется, поддерживает один и тот же персонал в течение многих лет, что очень хорошо говорит об организации.

HG, Оксфорд, Великобритания

Тренировка была бесценной. Ваш опыт и ваше терпение достойны подражания. Нелегко научить 75-летнего ребенка новым трюкам, но вы сделали это с максимальным пониманием. Программное обеспечение необычайно мощное: вы объяснили, как его использовать, простым и понятным языком.

SF

Привет, Боб! Большое вам спасибо за это и за ваш быстрый ответ. Это такое облегчение, не могу вам сказать! Сейчас попробую скачать. Я не могу отблагодарить вас за вашу доброту и эффективность.

C

Zur Zeit ist es uns leider nicht möglich die folgenden Produkte anzubieten. Wir arbeiten jedoch daran Ihnen ein möglichst vielfältiges Produktsortiment zur Verfügung zu stellen. Bitte kontaktieren Sie uns wenn Sie Fragen oder Anregungen haben.

wordstats · PyPI

Статистика частотности слов в разных языках, основанная на корпусе субтитры фильмов, извлеченные с помощью частотных слов (https: // github.com / hermitdave / FrequencyWords) проект.

Поддерживаемые в настоящее время языки (точнее, языковые коды :):

  da, de, el, en, es, fr, it, nl, no, pl, pt, ro, «Ж-ЦН»
  

Примеры использования

Получение информации о данном слове
  >> из wordstats импортировать Word
>> печать (Word.stats ('bleu', 'fr'))
bleu: (язык: fr, ранг: 1521, частота: 9,42, имп: 9,42, разница: 0,03, уровень: 2)
  
Сравнение сложности двух немецких слов
  >> из wordstats импортировать Word
>> Слово.статистика ('blauzungekrankenheit', 'de'). сложность> Word.stats ('blau', 'de'). сложность
Правда
  
10 самых употребляемых слов на голландском языке
  >> из wordstats import LanguageInfo
>> Голландский = LanguageInfo.load ('nl')
>> print (Dutch.all_words () [: 10])
['ik', 'je', 'het', 'de', 'dat', 'is', 'een', 'niet', 'en', 'van']
  
Слова, общие для всех языков

Учитывая, что корпус основан на субтитрах, некоторые общие названия проскользнули.Функция common_words () возвращает список.

  >> from wordstats.common_words импортировать common_words
>> для каждого в common_words ():
>> если len (каждый)> 9:
>> печать (каждый)
Вашингтон
Кристофер
предприятие
  
Слова, совпадающие в польском и румынском языках
  >> из wordstats import LanguageInfo
>> Польский = LanguageInfo.load ("pl")
>> Румынский = LanguageInfo.load ("ro")
>> Для каждого по польски.all_words ():
>> если каждое на румынском. all_words ():
>> если len (each)> 5 и каждый не входит в common_words ():
>> печать (каждый)
телефон
момент
презент
интересует
.	

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *