自動で類似ワード群（カテゴリー）を作成し共起関係をWeb図で確認する
この記事はSPSS Modeler Premium Ver18.6から追加された日本語テキスト機能を利用して書いています。SPSS Modeler Professionalをお使いの方はアップグレードするかPython連携を用いて実現します。
Python連携を紹介する記事はこちら
1.想定される利用目的
・コンタクトセンターの応答ログから解約に影響する単語の探索
・営業日報のコメントから成約予測モデルの説明変数を作成
・アンケート自由回答データからブランドと評価のポジショニングマップを作成
2.ストリームとデータのダウンロード
ストリーム
データ
3.サンプルストリームの説明
a.入力データは以下の通りです。[comment]列の文章から頻出ワード群を自動作成してWebグラフにします。
b.[テキストマイニング]ノードを編集します。[IDフィールド]と[テキストフィールド]を以下の通り選択します。
[モデル]タブを以下の通り設定して[実行]します。
以下のインタラクティブウインドウが表示されます。左下の領域に多頻度ワード（コンセプト）が列挙されます。類似ワード群（カテゴリ）を作るため[作成]ボタンを押します。
カテゴリが右上に自動的に作成されました。[スコア]ボタンを押します。
[表示]ボタンを押します。[カテゴリーweb]タブでWebグラフが表示されます。
特定のカテゴリーを右上のリストで選択します。例ではバッテリーをフォーカスします。
注意事項
どのカテゴリーが共起するか（同じコメントから発言されるか）を可視化することができますが事後の設備故障・インシデント・解約とどのワードの関係性が強いかはModeler本来の機能で確認します。
（データ検査、平均値ノード、クロス集計、統計モデル）
コンセプトの関係性は[マップ]ボタンで表示することができます。
4.参考情報
Python連携によるテキストマイニング
SPSS Modeler ノードリファレンス目次
SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）