ИИИ Спортивный анализ данных - 12.10.2023 + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - 12.10.2023 + конспект от YandexGPT

00:03 Введение

• Видео начинается с приветствия и объявления о начале работы над заданием.
• Упоминается ссылка на задание, которое можно найти в описании видео.

01:56 Постановка задачи

• Задание состоит из двух частей: анализ вакансий и работа с данными.
• В первой части необходимо построить тренды и закономерности на основе данных за 2003-2020 годы.
• Во второй части нужно применить различные методы векторизации и кластеризации для обработки данных.

12:17 Обработка данных

• В видео демонстрируется процесс обработки данных, включая считывание файлов, очистку тегов и извлечение ключевых навыков.
• Упоминается, что некоторые столбцы могут быть добавлены или удалены в зависимости от года.

15:09 Заключение

• В заключение автор подчеркивает важность проверки качества обработки данных и исправления ошибок.
• Упоминается, что задание может быть выполнено в разных объемах и с разными подходами, в зависимости от предпочтений и опыта участника.

17:01 Кластеризация вакансий

• Видео обсуждает различные методы кластеризации вакансий на основе их названий, описаний и ключевых навыков.
• Упоминается возможность использования регулярных выражений для замены названий вакансий на более общие.

23:33 Анализ ключевых навыков

• Видео демонстрирует функцию для анализа ключевых навыков за определенный период времени.
• Функция собирает данные о частотах ключевых навыков и сортирует их по годам.

28:52 Методы векторизации и анализа текста

• Видео обсуждает методы векторизации и анализа текста, включая распознавание речи, фильтрацию, аннотирование, информационный поиск, классификацию и анализ тональности.
• Упоминается важность приведения текста к одному регистру и удаления ненужных слов.

34:25 Работа с текстом

• В видео обсуждается использование различных методов для выделения ключевых слов и слов-маркеров в тексте.
• Рассматриваются частотный подход и тематические модели, которые могут быть использованы для классификации и кластеризации текстов.

39:21 Тематические модели

• Тематические модели, такие как LDA и LCI, могут быть использованы для выделения ключевых слов и определения тематики текста.
• Эти модели могут быть применены для классификации и кластеризации текстов, но могут быть сложными для работы с небольшими корпусами слов.

46:01 Очистка текста

• В видео обсуждаются различные методы очистки текста, такие как проверка на наличие слов, цифр, стоп-слов и других символов.
• Важно аккуратно применять эти методы, чтобы не удалить важную информацию из текста.

50:46 Кластеризация текста

• В видео обсуждаются три уровня кластеризации текста: мешок слов, TF-IDF и тематические модели.
• Эти методы могут быть использованы для классификации и кластеризации текстов, но важно сопоставлять результаты разных уровней кластеризации для проверки корректности классификации.

51:58 Работа с TF-DF-Clustering

• В видео обсуждается использование TF-DF-Clustering для обработки текста.
• TF-DF-Clustering - это модель, которая работает с векторами слов и позволяет определить, какие слова встречаются чаще всего в тексте.
• В видео объясняется, как использовать TF-DF-Clustering для предварительной обработки текста перед его кластеризацией.
• TF-DF-Clustering может быть использована для обрезки слов, которые встречаются слишком часто или слишком редко, чтобы помочь в определении кластеров.

01:00:18 Применение TF-DF-Clustering в кластеризации

• После предварительной обработки текста с помощью TF-DF-Clustering, можно использовать его для кластеризации текста.
• В видео демонстрируется, как использовать TF-DF-Clustering для создания векторов для кластеризации и как определить количество кластеров для обработки.
• В конце видео автор обсуждает, как использовать TF-DF-Clustering для предварительной обработки текста перед его дальнейшей обработкой с помощью других моделей кластеризации.