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DÉMOS WEB / WEBINAIRES

Provalis Research offrira désormais des démonstrations Web hebdomadaires gratuites pour les utilisateurs potentiels. N’hésitez pas à partager cette annonce avec vos amis et collègues.

Nous allons également créer des webinaires mensuels sur des sujets spécifiques ouverts à tous les utilisateurs. Nous recherchons des sujets ! Envoyez-nous vos idées par courriel à .

Chaque séance durera environ 45 minutes, fournira une introduction de base aux fonctions les plus importantes de QDA Miner et WordStat et vous permettra d’interagir directement avec un formateur expérimenté.

Pour ces démos web ou webinaires, vous avez besoin d’un ordinateur muni de haut-parleurs pour écouter et regarder la démo. Si vous avez des questions, vous pouvez les poser lors d’un chat pendant la présentation.

Si vous ne l’avez pas déjà fait, nous vous recommandons de télécharger la version d’essai de 30 jours de QDA Miner et WordStat avant de participer au webinaire, afin de vous familiariser avec le logiciel et de poser des questions plus ciblées pendant la présentation. Veuillez cliquer ici pour télécharger le logiciel d’essai gratuit.

En cliquant sur le lien suivant vous allez accéder à notre liste de webinaires et démonstrations :

Liste des webinaires et démos (en anglais)

Webinaires précédents sur des sujets spécifiques

WEBINAR
PRESENTER
LINK
R32. The Stories We Tell Ourselves: Using Text Analytics to Explore the Post 9/11 Strategic Narrative and its Influence on America’s Military StrategyDr. Lcol. Nick Blas, University of Utah, International Relations and Comparative Politics
R31. What Can We Learn from 100 Novels? —A Text Analytic Dictionary ApproachDr. Martin Gliserman , Professor, Rutgers University;
Dr. Abby Jones, CEO, AJ RESEARCH
R30. Managing Project Risk Using the Voice of the Team (VoT) and Text AnalyticsDr. John Aaron,
Project management and data science consultant, Milestone Planning & Research, Inc.
R29. Using Text Analytics For Optimizing Critical Decision MakingDr. John Aaron,
Project management and data science consultant, Milestone Planning & Research, Inc.
R28. Using Categorization Models for Confirmatory ApproachesDr. Derrick L. Cogburn
American University
R27. Use Stata & WordStat to analyze Twitter data to assess economic sentimentDr. Lydia Pik Yi Cheung, Auckland University of Technology
David White, CEO, Survey Design

R26. Using the Unusual to Improve Content Analysis ResearchDr. Abby Jones
AJ Research
R25. How to reveal the underlying intellectual structure of the domain with WordStat text mining softwareDr. Božidar Vlačić
Catolica Porto Business School
R24. Use Text Analytics to Improve and Automate Analysis of Customer CommentsJarle Hildrum
Senior Research Fellow
Telenor Group
R23. Exploring patients’ behavior through the collection and analysis of messages on healthcare forums
Thierry Baroghel
Focus Patient
R22. Dictionary-building process for use in text analytics projectsMike Hine
Sprott School of Business
Carleton University
R21. What Are They Really Saying? Digging down into your Focus Group DataAbby Jones
AJ Research
R20. Balancing the insights of human interpretation with the power of qualitative software: analysing COVID-19 habits using WordStat and QDA MinerErik Wästlund
Kalstad University
Christina Silver
University of Surrey
R19. Managing and analyzing focus groups and interviews with QDA Miner 6Elif Kuş Saillard
NAM Qualitative Research Center & Lab
R18. Competencies Needed for Success by U.S. Federal EmployeesJohn Ford
US Merit System Protection Board
R17. Presentation of QDA Miner 6 New Features
Normand Peladeau
Provalis research
R16. Big Data in Criminal Cases - Digital Evidence Analysis with QDA Miner and WordStat
Uwe Ewald
Internal Justice Analysis Forum
R15. Deductive Text Analytics: Using Categorization Models for Confirmatory Approaches and Hypothesis Testing
Derrick L. Cogburn
American University
R14. Mapping cognitive dissonance using QDA Miner and Wordstat within a methodological mixMadalina Manolach
University of Bucarest
R13. Analyse de données textuelles : approche qualitative ou machine learning? Un faux dilemme.Normand Péladeau
Provalis Research
R12. Entity extraction, topic modelling with WordStatDerrick L. Cogburn
American University
R11. The danger of assumptions: Use WordStat to build codes in QDA MinerAbby Jones
AJ Research
R10. How to perform sentiment analysis with WordStat 8 (part 2)Normand Peladeau
Provalis Research
R9. How to perform sentiment analysis with WordStat 8 (part 1)Normand Peladeau
Provalis Research
R8. QDA Miner 5 New FeaturesNormand Peladeau
Provalis Research
R7. Overview of WordStat 7 Content Analysis and Text Mining featuresNormand Peladeau
Provalis Research
R6. How to build categorization dictionaries with WordStat(soon)
R5. How to benefit from using the seamless integration of QDA Miner and WordStat(soon)
R4. How to analyze open-ended questions of surveys with QDA Miner and WordStat(soon)
R3. How to perform disambiguation of words with WordStat(soon)
R2. Automatic Document Classification feature of WordStat(soon)
R1. Presentation of the new features of WordStat 8(soon)

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