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Utilisation de Python pour l'Analyse de Texte en Recherche Comptable (Fondations et Tendances (R) en Comptabilité)

Utilisation de Python pour l'analyse de texte dans la recherche comptable (Fondations et tendances (R) en comptabilité)

Utilisation de Python pour l'analyse de texte dans la recherche comptablefournit un cadre interactif étape par étape pour l'analyse de la langue parlée ou écrite pour les professeurs et les doctorants en sciences sociales. L’objectif est de démontrer comment l’analyse textuelle peut améliorer la recherche en extrayant automatiquement des informations nouvelles et inconnues à partir de divulgations volumineuses, d’articles de presse et de publications sur les médias sociaux. Les matériaux sont présentés de manière à permettre au lecteur d’en apprendre davantage sur un concept ou une technique d’analyse textuelle et de le reproduire en faisant. La monographie commence par montrer comment installer et utiliser Python, un langage de programmation généraliste populaire, en examinant la syntaxe de programmation de base de Python, les opérateurs, les types de données, les fonctions, etc. ; permettant aux lecteurs de se familiariser avec l'environnement de programmation en premier. Il traite du bloc-notes Jupyter, qui est une application web open-source qui permet de créer, d'exécuter et de tester votre code Python de manière interactive. Et la monographie présente le package Pandas pour travailler avec des données tabulaires qui aident les chercheurs à convertir des données textuelles non structurées en données structurées et tabulaires. Les auteurs introduisent des expressions régulières qui représentent des motifs pour faire correspondre différents éléments dans les textes. Ils procèdent ensuite à la discussion et au codage des différentes méthodes d'analyse textuelle utilisées dans les études comptables et financières. Enfin, la monographie fournit un aperçu des fonctionnalités de grattage Web et de traitement de fichiers en Python en mettant l’accent sur le téléchargement des dépôts EDGAR et l’identification de sections spécifiques. Pris ensemble, les cinq premiers chapitres de cette monographie aideront les lecteurs à commencer avec Python et à se préparer à écrire leur propre code.