TEXT MINING AND ANALYTICS: HOTEL REVIEWS SENTIMENT ANALYSIS EĞİTİMİ

Otel yorumlarından duygu ve içgörü çıkar

Metin ön işleme, TF-IDF, sözlük ve makine öğrenmesi tabanlı duygu analizi ile otel yorumlarını analiz edin.

Otel yorumları veri kümesinde metin madenciliği ve duygu analizini uçtan uca öğreten orta seviye eğitim: metin temizleme ve tokenizasyon, Bag of Words ve TF-IDF, VADER/lexicon ile sözlük tabanlı analiz, Naive Bayes ve lojistik regresyonla sınıflama, model değ…

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Otel yorumları üzerinde uçtan uca duygu analizi uygulaması

Bu orta seviye eğitim, gerçek bir vaka olan otel yorumları veri kümesi üzerinde metin madenciliği ve duygu analizini uçtan uca öğretir. Metin ön işleme (temizleme, tokenizasyon, durak kelime, köklendirme/lemmatization), özellik çıkarımı (Bag of Words, TF-IDF, n-gram), sözlük tabanlı duygu analizi (VADER, lexicon), makine öğrenmesi tabanlı sınıflandırma (Naive Bayes, lojistik regresyon), model değerlendirme ve en çok konuşulan konuların çıkarımı işlenir. Python (NLTK/scikit-learn) ile pratik uygulama yapılır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar ham yorumdan model ve içgörüye ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Otel yorumları üzerinde metin madenciliği ve duygu analizi uygulaması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek otel yorumu veri kümesinde Python ile duygu analizi modelleri kurarak öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

💬Gerçek Vaka

Otel yorumları üzerinde baştan sona uygulamalı çalışırsınız.

🔤Metin İşleme

Ham metni temizleyip TF-IDF ile sayısal özelliklere dönüştürürsünüz.

😊Duygu Sınıflama

Sözlük ve makine öğrenmesiyle olumlu/olumsuz duyguyu ayırırsınız.

Anahtar Konular

duygu analizimetin madenciliğisentiment analysistf-idfnltkvadernaive bayesotel yorumlarınlpaspect bazlı duygu
“Her yorum bir veri noktası; birlikte okunduğunda bir sesi vardır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Python

Temel Python ve pandas deneyimi gerekir.

2
ML Fikri

Sınıflandırma ve model değerlendirme kavramlarına aşinalık faydalıdır.

3
Ortam

Python, NLTK/spaCy ve scikit-learn kurulu bir ortam gerekir.

4
Veri

Otel yorumu ya da benzer bir metin veri kümesi alıştırmaları zenginleştirir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, ham metni temizleyip sayısal özelliklere dönüştürebilir.
Modül 1
Metin Temizleme
  • Küçük harfe çevirme
  • Noktalama/sayı temizleme
  • HTML/özel karakter
  • Durak kelime (stopword)
  • Normalizasyon
  • Gürültü giderme
Modül 2
Tokenizasyon
  • Kelime tokenizasyonu
  • Cümle bölme
  • n-gram oluşturma
  • Köklendirme (stemming)
  • Lemmatization
  • Dil özel durumlar
Modül 3
Özellik Çıkarımı
  • Bag of Words
  • TF-IDF ağırlıklandırma
  • Terim-belge matrisi
  • Seyreklik (sparsity)
  • Özellik seçimi
  • Boyut yönetimi
Modül 4
Keşifsel Analiz
  • Kelime frekansı
  • Kelime bulutu
  • En sık terimler
  • Yorum uzunluğu dağılımı
  • Sınıf dengesi
  • Veri kalitesi
Günün hedefiKatılımcı, sözlük ve makine öğrenmesi tabanlı duygu analizi modelleri kurabilir.
Modül 1
Sözlük Tabanlı
  • Lexicon yaklaşımı
  • VADER duygu skoru
  • Olumlu/olumsuz sözlük
  • Kural tabanlı skorlama
  • Yoğunlaştırıcı/olumsuzlama
  • Sınırları
Modül 2
ML Tabanlı Sınıflama
  • Etiketli veri hazırlama
  • Naive Bayes
  • Lojistik regresyon
  • SVM alternatifi
  • Eğitim/test ayrımı
  • Pipeline kurma
Modül 3
Model Değerlendirme
  • Doğruluk (accuracy)
  • Precision/recall/F1
  • Confusion matrix
  • Dengesiz sınıf
  • Çapraz doğrulama
  • Hata analizi
Modül 4
Karşılaştırma
  • Sözlük vs ML
  • Özellik etkisi
  • Model seçimi
  • Aşırı öğrenme kontrolü
  • Yorumlanabilirlik
  • Sonuç
Günün hedefiKatılımcı, yorumlardan iş içgörüleri çıkarıp raporlayabilir.
Modül 1
Konu/Tema Çıkarımı
  • En çok konuşulan konular
  • Aspect (yön) belirleme
  • Konu modelleme (LDA) fikri
  • Olumlu/olumsuz temalar
  • Kelime ilişkileri
  • Yorumlama
Modül 2
Aspect Bazlı Duygu
  • Temizlik/konum/hizmet
  • Yön başına duygu
  • İnce taneli analiz
  • Şikâyet tespiti
  • Övgü tespiti
  • Önceliklendirme
Modül 3
Görselleştirme
  • Duygu dağılımı grafiği
  • Zaman içinde eğilim
  • Konu-duygu matrisi
  • Kelime bulutu (sınıf bazlı)
  • Pano
  • Anlatı
Modül 4
İş İçgörüsü
  • Müşteri memnuniyeti sinyali
  • İyileştirme alanları
  • Rakip karşılaştırma fikri
  • Aksiyon önerileri
  • Raporlama
  • Uçtan uca vaka

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Metin Temizleme

Ham yorumları tokenize edip temizlersiniz.

✅
TF-IDF

Metni TF-IDF ile sayısal özelliklere dönüştürürsünüz.

✅
Sözlük Analizi

VADER/lexicon ile duygu skorlarsınız.

✅
ML Sınıflama

Naive Bayes/lojistik regresyonla duygu sınıflarsınız.

✅
Değerlendirme

F1 ve confusion matrix ile modeli değerlendirirsiniz.

✅
Aspect Analizi

Hizmet/temizlik gibi yönlere göre duygu ayırırsınız.

✅
Konu Çıkarımı

En çok konuşulan temaları belirlersiniz.

✅
İçgörü

Analizi iş aksiyonlarına dönüştürürsünüz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri analistleri
  • pazarlama/müşteri deneyimi ekipleri
  • metin verisiyle çalışmak isteyen uzmanlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri analistleri, pazarlama/müşteri deneyimi ekipleri ve metin verisiyle çalışmak isteyen uzmanlar için uygundur.
Hangi dil ve araçlar kullanılır?
Python ile NLTK/spaCy ve scikit-learn kullanılır; örnekler otel yorumu veri kümesi üzerinde yürütülür.
Derin öğrenme gerekir mi?
Hayır; eğitim klasik NLP ve makine öğrenmesine odaklanır, derin öğrenme/transformer yaklaşımları yalnızca kısaca anılır.
Aspect bazlı duygu analizi nedir?
Yorumu bütün olarak değil temizlik, konum, hizmet gibi yönlere göre ayrı ayrı değerlendiren ince taneli bir analizdir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Text Mining and Analytics: Hotel Reviews Sentiment Analysis Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikData Analytics Boot Camp Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Analytics Boot Camp Eğitimi

5 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Yoğun veri analitiği kampı: analitik döngü, SQL, Python, istatistik, A/B test ve BI panoları ile uçtan uca proje. Beş günlük ileri seviye DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Analytics Made Easy Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Analytics Made Easy Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kod yazmadan veri analitiği: elektronik tablolar ve no-code araçlarla veri hazırlama, grafikler ve ilk gösterge paneli. Başlangıç seviyesi DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Architecture Deep Dive - Design & Implementation Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Architecture Deep Dive - Design & Implementation Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Modern veri mimarisi tasarımı: katmanlı mimari, lakehouse, medallion, data mesh, ELT orkestrasyonu ve yönetişim. İleri seviye DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Architecture Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Architecture Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kurumsal veri mimarisi: katmanlar, kurumsal veri modeli, OLTP/OLAP, ilişkisel/NoSQL/göl depolama ve entegrasyon kararları. Orta seviye DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Collection & Exploration Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Collection & Exploration Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri toplama ve keşif: API, dosya, veritabanı ve web kaynakları, örnekleme, yanlılık ve keşifçi veri analizi (EDA). Orta seviye DVA eğitimi.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn