23、时间序列、因果关系与文本挖掘：从理论到实践

时间序列、因果关系与文本挖掘：从理论到实践

1. 时间序列与因果关系

在数据分析领域，时间元素至关重要。在分析时间序列时，我们需要警惕常见的陷阱，并掌握相应的解决方法。以全球温度异常和人类二氧化碳排放为例，我们进行了单变量和双变量时间序列分析。同时，运用格兰杰因果关系检验来判断大气中二氧化碳水平是否会导致地表温度异常。结果发现，从二氧化碳到温度的格兰杰因果关系的 p 值大于 0.05 但小于 0.10，这表明格兰杰因果关系是研究机器学习问题中因果关系的有效工具。

此外，时间序列分析还有许多值得探索的技术，如变点检测、时间序列分解、非线性预测等。这些技术虽通常不被视为机器学习工具包的一部分，但能为我们的分析增添有价值的内容。

2. 文本挖掘的重要性

如今，文本数据无处不在。据估计，非结构化的文本数据占比高达 80% - 90%。这意味着，若想从这些数据中获取有价值的信息，就必须具备处理和分析文本的能力。

过去，市场研究人员需手动翻阅大量的焦点小组和访谈记录，以捕捉定性见解，还需与团队成员争论观点是否一致。而现在，分析师可以利用先进的技术快速将数据提炼为有意义的定量结果，支持定性理解，甚至改变那些仅凭少量访谈就下结论的人的看法。

3. 文本挖掘框架与方法

3.1 构建语料库

首先，将文本文件整合到一个结构化的文件中，即语料库。语料库中的文档数量可以是一个、几十个、几百个甚至上千个。R 语言能够处理多种原始文本文件，如 RSS 提要、PDF 文件和 MS Word 文档。

3.2 文本转换

创建语料库后，可进行文本转换，常见且有用的