Rによるテキストマイニング ―tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎

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8

章 ケーススタディ：

NASA

メタデータのマイニング

ドフィールド）、フィールドの相互関係を探っていけば、

NASA

が管理するデータの

複雑な世界の理解を深めることができます。この種のアプローチは、テキストを扱

うあらゆる分野に応用できます。それでは、このメタデータをまず実際に確認して

みましょう

＊

1

。

8.1

 

NASA

のデータの整理方法

まず、

JSON

ファイルをダウンロードし、メタデータに格納されているもの内容

を確認してみましょう

＊

2

。

library(jsonlite)

metadata <- fromJSON("https://data.nasa.gov/data.json")

names(metadata$dataset)

## [1] "_id" "@type" "accessLevel"

## [4] "accrualPeriodicity" "bureauCode" "co

ntactPoint"

## [7] "description" "distribution" "identifier"

## [10] "issued" "keyword" "landingPage"

## [13] "language" "modified" "programCode"

## [16] "publisher" "spatial" "temporal"

## [19] "theme" "title" "license"

## [22] "isPartOf" "reference

s" "rights" ...