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通过词云图，我们可以一眼看出文本中哪些词出现的最频繁，可以有效地帮助我们发现数据的重点信息和趋势。 数据可视化词云图的制作方法 制作词云图需要先将文本数据进行初步处理，如分词、去除停用词、统计词频等。
百度一搜会出现各式各样的词云图网站和软件，国内国外的都有，我体验了大概20多款，有些在使用上很鸡肋，有的要付费，从其中挑选了5种词云图的制作工具分享给大家，人人都能学会！
很多人可能不了解大数据关键词图是什么，大数据关键词图怎么做。它其实就是业内人士常说的词云图，词云图是个非常好的东西，能够引导用户进行索引。
8、词云图 词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
①导入数据 ②选择图表 ③调整配色 5、词云图 词云图主要用于大量文本数据的最大特点，比较常用的就是用户画像。 优点：能够直观找出文本型数据的最大特点。
应用场景：数据排名，比率，标准值比较 13、词云图 词云是文本数据的直观表示。它是由词汇组成的云状彩色图形。它用于显示大量文本数据，并可以快速帮助用户感知最突出的文本。
一、有趣的大数据图表——云图表 这类图表在某些大型活动举办过后，经常可以在网络上看见，会有人专门将关于这些晚会的词条进行数据总和，制作一个数据云，这个数据云就是大数据图标的表现形式之一。
3.微指数 微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。 4.微信指数 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。
如上图所示，比如我们希望统计出目前平台会员的特征分布客户画像数据，那么可以通过FineBI工具中的词云图进行会员客户的特征标签数据统计，统计频率高的会员特征在词云中则文字显示较大，统计频率低的会员特征在词云中则文字显示较大
Tableau很贵 所以我选择FineBI进行这次可视化分析，先通过下面这个来了解一下： 不要单纯的以为它只是个可视化工具，它的本质是数据分析工具，能通过数据对业务产生指导： 1、评论里出现最多的关键词
4）分布类图表：通过图表反映事物的分布、占比情况，从而知道事物的分布特征、不同维度间的关系等，常见图表为散点图、直方图、气泡图、词云、热力图。
我暂且整理了一下和python有关的一些词： 如果你仔细静下心来想想，其实用python的最终目的是什么？获取数据、数据分析、数据可视化，无非就这3个，至于数据科学家这种东西，你就让它随风去吧。
导出词云图
词云图问题
词云图扩展
帆软词云图，词名在某些条件下如何设置不可点击
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