标签云是基于语句的文本内容可视化
对文本关键字进行可视化的方法
对文本关键字进行可视化的方法一、关键词提取关键词提取是文本可视化中至关重要的一步，它能够帮助我们筛选出文本中最具代表性的词汇。
常用的关键词提取方法包括基于词频的TF-IDF方法、基于文本内容的TextRank 算法等。
这些方法可以根据文本内容计算出每个词汇的重要性得分，从而选出最重要的关键词。
二、标签云生成标签云是一种简单直观的可视化方式，它将关键词以标签的形式呈现，并根据关键词的重要程度对标签的大小、颜色等属性进行差异化设计。
标签云能够快速展示文本的主要内容，并且可以通过视觉效果突出关键词的重要程度。
三、词云图绘制词云图是一种更丰富的可视化方式，它除了展示关键词之外，还可以将关键词之间的关系以及文本的情感倾向等信息通过图形化的方式呈现出来。
词云图通常使用图形、线条、颜色等视觉元素来表示不同的信息，从而帮助用户更好地理解文本内容。
四、知识图谱构建知识图谱是一种以图形化的方式展示知识之间的关系和结构的信息可视化技术。
在文本可视化中，知识图谱可以通过展示关键词之间的联系和关系，帮助用户更好地理解文本内容的结构和层次。
知识图谱可以包含实体关系、概念层次等多种信息，从而提供更深入的文本理解。
五、情感分析情感分析是通过自然语言处理技术对文本的情感倾向进行分析和分类的一种方法。
在文本可视化中，情感分析可以帮助我们了解文本的情感倾向，从而对关键词进行情感色彩的标注和可视化。
情感分析可以通过颜色、形状等多种方式来表达情感的积极或消极倾向。
六、可视化仪表盘可视化仪表盘是一种将多种信息整合在一起的综合性可视化方式。
它可以通过图形化的方式展示文本的多个方面，如关键词的频率分布、情感倾向的变化趋势等。
可视化仪表盘能够提供全面的信息展示，帮助用户更好地理解文本的整体情况。
智慧树答案大数据分析与预测技术知到课后答案章节测试2022年
第一章1.以下哪些情景可以使用大数据分析与预测建模技术？答案:预测电商网站某商品未来的销售量;保险公司的骗保分析;预测某移动运营商客户转移到竞争对手的可能性2.有关大数据分析与预测的过程认识正确的是？答案:大数据分析与预测得到的结果需要通过检验样本的测试，甚至需要在现实中实验才能投入使用。
3.有关数据质量的认识正确的是？答案:各种数据质量问题对机器学习算法的影响很大，因此需要充分预处理才能进入建模阶段。
4.下面有关机器学习正确的说法是？答案:每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。
;在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。
;机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。
5.组织通过销售数据或洞察以创造新的收入来源，这属于大数据应用成熟度的哪一个阶段？答案:数据货币化6.如果以药品Ｂ来代替药品Ａ的使用，那么这个病人生存的几率有多大？这种分析属于答案:预测性分析7.NoSQL数据库作为非关系型数据库，只能够用来存储非结构数据。
答案:错8.根据患者的视网膜图像等相关医疗信息，使用机器学习算法进行建模，预测患者患糖尿病的可能性。
这个任务需要以下使用哪一类机器学习算法？答案:监督学习9.大数据分析的预测建模任务主要包括哪几大类问题？答案:关联分析;回归;分类10.下列哪些分析需要机器学习？答案:预测移动运营商用户未来使用的网络流量;寻找移动运营商用户对某类套餐使用的潜在客户;统计移动运营商的用户在某段时间对短信的使用数量第二章1.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？答案:数据预处理2.下面哪个步骤不属于数据预处理的过程？答案:分类和预测3.下面哪种不属于数据预处理的方法？答案:估计遗漏值4.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法答案:抽样5.下面不属于创建新属性的相关方法的是答案:特征修改6.数据清洗包括以下哪几个方面？答案:噪声数据平滑技术;缺失数据处理方法;时间相关数据的处理7.以下哪几个是数据归约的策略？答案:数据压缩;数值归约;离散化和概念分层产生;数据立方体聚集;维度归约8.以下哪些是数据离散化技术？答案:ChiMerge技术;基于熵的离散化;分箱技术9.特征选择的目标有哪些？答案:更好地理解生成数据的基本过程;提供更快、性价比更高的学习过程;提高数据挖掘模型的性能10.特征选择算法一般分为那几类？答案:子集选择算法;特征排列算法第三章1.有关决策树的说法哪个是错误的？答案:决策树的深度越大越好2.有关决策树与特征工程的关系，以下说法错误的是？答案:决策树获得的特征是区分不同类别的最优特征。
大数据导论智慧树知到答案2024年商丘工学院
大数据导论商丘工学院智慧树知到答案2024年第一章测试1.大数据的前沿技术是（）。
A:数据定义B:数据结构.C:数据处理D:数据分析答案:D2.大数据赖以生存的土壤是（）。
A:互联网B:前沿技术C:物联网D:网络信息答案:A3.第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起？( )A:云计算B:大数据C:个人计算机D:物联网答案:ABD4.以下是大数据存储面临的挑战的选项是( )。
A:数据问题B:管理问题C:应用问题D:系统问题答案:BCD5.信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑？( )A:网络带宽不断增加B:CPU 处理能力大幅提升C:存储设备容量不断增加D:数据量不断增大答案:ABC6.大数据产业指的是什么（）。
A:一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合B:提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业C:提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业D:提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业答案:A7.万维网之父是 ( )。
A:蒂姆●伯纳斯-李B:彼得●德鲁克C:舍恩伯格D:斯科特布朗答案:A8.以下哪一项不属于大数据的特征（）。
A:数据价值密度高B:单位处理数据的速度高C:数据类型复杂D:数据量大答案:A9.大数据存储的特点与挑战有( )。
A:成本问题B:容量问题C:安全问题D:延迟问题答案:ABCD10.大数据可以帮助发现规律，大数据可以帮助解释现象，大数据可以帮助预测未来。
（）A:对 B:错答案:A第二章测试1.大数据的最显著特征是( )。
A:数据类型多样B:数据价值密度高C:数据处理速度快D:数据规模大答案:D2.下列不属于 Google云计算平台技术架构的是（）。
A:结构化数据表 BigTableB:分布式锁 ChubbyC:并行数据处理 MapReduceD:弹性云计算 EC2答案:D3.物联网的全球发展形势可能提前推动人类进入“智能时代”，也称（）。
浙教版(2019)信息技术教材一轮复习课件(共32张PPT)——大数据大数据处理文本数据处理复习
名称 Jieba分词 IKAnalyzer NLPIR 语言云 BosonNLP
简介 Python开源项目 Java开源分词工具包 北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室，非商业应用免费 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心，在线API接口调用 玻森中文语义开放平台，在线API接口或库调用
※ 特征词： 在中文文本分析中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。目前，大多 数中文文本分析中都采用词作为特征项，这种词称作特征词。
分布式并行计算模型
2014年9月，Twitter大数据处理系统summingbird开源新工具， 它实现了批处理和流计算的整合（Hadoop+storm）。
平台的整合缩短了批处理与流处理之间的切换延时时间，有利于减 少系统的开销，降低使用成本。
课堂练习
★ 下列关于Hadoop架构的描述正确的是（ D ）
（2）基于统计的分词方法，统计分词的思想是依据上下文中相邻字出现的频率统计，同时出现的次 数越高就越可能组成一个词。在实际应用中，一般是将其与基于词典的分词方法结合使用。
（3）基于规则的分词方法，通过让计算机模拟人的理解方式，根据大量的现有资料和规则进行学习 ，达到对文字进行分词的效果。由于中文语言知识的笼统性、复杂性，这种分词方法目前还处于试 验阶段。
★ 分——将问题分解为规模更 小的子问题
★ 治——将规模更小的子问题 逐个击破
★ 合——将已解决的子问题合 并，最终得出原问题的解
大数据处理
静态数据 批处理计算（Hadoop、spark等） 流数据 流计算（storm、heron等） 图数据 图计算（pregel、graphx等）
★静态数据：在处理时已收集完成、在计算式不会发生改变的数据 ★流数据：是指不间断地、持续地到达的实时数据，随着时间的流逝，流数据的价 值也随之降低，通过实时分析计算可以得到更有价值的分析的结果 ★图数据：以社交网络、道路交通等数据为例的众多以图为数据呈现形式的数据， 或者转化为图之后再进行分析的
tagcloud用法
tagcloud用法tagcloud（标签云）是一种常用的信息可视化工具，主要用于展示文本数据中的关键词和其在文本中的频率。
通过使用不同的字体大小、颜色或其他形式的视觉效果，tagcloud可以将关键词按照频率或其他规则展示出来，以帮助用户快速了解和理解文本内容。
tagcloud广泛应用于新闻网站、博客、社交网络等各种在线平台，用于显示热门话题、关键词和标签。
tagcloud的用法可以分为两个方面：生成tagcloud和使用tagcloud。
生成tagcloud的方法有很多种，下面介绍两种常见的生成tagcloud的方法。
一种方法是使用Python编程语言，利用词频统计库（如nltk、jieba等）和可视化库（如matplotlib、wordcloud等）生成tagcloud。
首先，通过分词和词频统计，得到文本中关键词的频率。
然后，根据频率将关键词按照一定的规则转换为字体大小或颜色。
最后，使用可视化库将处理后的关键词以tagcloud形式展示出来。
代码示例：```import matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloudimport jiebatext = "这是一段示例文本，用于生成tagcloud。
"word_list = jieba.cut(text)word_freq = {}for word in word_list:if word in word_freq:word_freq[word] += 1else:word_freq[word] = 1wordcloud = WordCloud(font_path="fonts/simhei.ttf", width=800, height=400).generate_from_frequencies(word_freq)plt.figure(figsize=(10, 5))plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')plt.axis("off")plt.show()```另一种方法是使用在线工具生成tagcloud。
基于云计算技术的文本可视化分析
２ ０ １ ４年 ３月
成都工业学 院学报
ＯＵ Ｒ Ｎ ＡＬ ＯＦ Ｃ ＨＥ ＮＧ ＤＵ Ｔ Ｅ Ｃ ＨＮＯ Ｌ ＯＧ Ｉ Ｃ Ａ Ｌ Ｕ ＮＩ Ｖ ＥＲ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ
Ｖ ｏ １ ． １ ７ ， Ｎ ｏ ． １
Ｍ ａｒ ｃ ｈ．． ２ ０１ ４
基 于 云计 算 技 术 的文 本 可 视化 分 析
张林 泉 ， 陆）
ａ ．信息资源 中心 ． ｂ ．外语 系， 广州
摘要 ： 从标签云 、 词树 、 短语 网三个方面分析 了中共十八 大报告英 文版 文本 的单 个词特征 、 两个词特征、 短语 网特征 ， 并给 出文 本的 高频词和可视化 图形及核心短语 网。研究发现利用云技术可 以达到 高效、 准确 、 快速 、 全面地反 映文本重要 的 内容 ， 揭 示 文 本 的 结 构 和 内容 之 间 的 关 系 ， 对深 刻理 解把 握 文本 实质 有 重要 的作 用 。
… …
表 １ 中共十八大报告英文版文本词频表
单个词
… … 一 一 … ． … … … 一
关键词 ： 标签云 ； 词树 ； 短语 网
中图分类号 ： Ｄ ６ １ ６ ； Ｔ Ｐ ３ １ ７ ． ２
文献标 志码 ： Ａ
文章编号 ： ２ ０ ９ ５— ５ ３ ８ ３ （ ２ ０ １ ４） ０ １— ０ ０ ９ ０— ０ ３
Ｔｅ ｘ ｔ － Ｖｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ｉ ｎ ｇ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｌ ｏ ｕ ｄ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ＺＨＡＮＧ Ｌｉ ｎｑ ｕ ａｎ： ｌ ： ＬＵ Ｙ ａ ｈ
．
读书笔记的直观化呈现与可视化
读书笔记的直观化呈现与可视化读书是一种深度思考和知识积累的过程，而读书笔记则是将我们对书籍的理解和感悟记录下来的工具。
然而，传统的纸质读书笔记难以直观地展现我们的思考和学习过程，限制了我们对知识的整合和应用。
为了更好地呈现和利用读书笔记，可视化技术的应用成为了一种新的可能。
本文将探讨读书笔记的直观化呈现与可视化的方法和意义。
一、直观化呈现的方法1. 图表和图像图表和图像是最常见的直观化呈现方法之一。
通过将读书笔记中的关键概念、思路和观点用图表或图像的形式展示出来，可以更清晰地传达我们的思考和理解。
例如，我们可以使用思维导图将书中的主题、章节和重要观点进行整理和连接，形成一张清晰的思维脑图。
此外，我们还可以使用折线图、柱状图等形式来展示书中的数据和统计结果，更直观地了解作者的观点和结论。
2. 词云和标签云词云和标签云是一种将文字信息可视化的方法。
通过将读书笔记中的关键词和短语按照出现频率或重要性进行排列和展示，可以一目了然地看到书中的重点和关注点。
例如，我们可以使用词云将书中的关键词以不同的字体大小和颜色展示出来，使得读者可以快速抓住书中的核心内容。
标签云则可以将读书笔记中的关键词按照频率进行排列，使得读者可以了解到书中的热点和重点。
3. 时间轴和地图时间轴和地图是一种将读书笔记与时间和空间联系起来的方法。
通过将读书笔记中的事件和观点按照时间和地点进行整理和展示，可以更好地了解书中的发展过程和背景。
例如，我们可以使用时间轴将书中的事件按照时间顺序进行排列，使得读者可以清晰地了解到书中的故事情节和发展脉络。
地图则可以将书中的地理位置和相关信息进行标注，使得读者可以更好地理解书中的背景和环境。
二、可视化的意义1. 提高信息理解和记忆通过可视化呈现读书笔记，可以将抽象的概念和观点转化为直观的图像和图表，提高读者对信息的理解和记忆。
研究表明，人脑对图像和图表的处理速度和记忆效果要优于文字信息。
因此，通过可视化呈现读书笔记，可以帮助读者更深入地理解和记忆书中的内容。
数据的可视化表达(练习含答案)-高一信息技术同步教材配套练习(粤教版2019必修1)
5.4 数据的可视化表达同步练习及答案一、选择题1.以下关于数据的可视化表达的说法错误的是（）A.数据的可视化表达可以把枯燥乏味的海量数据以丰富的视觉效果呈现数据所反映的本质问题。
B.数据的可视化表达以易于理解的方式展示和诠释数据之间的关系、趋势与规律。
C.词云图可以版主人们快速的抓住要点，是一种典型的有关比例分析的可视化表达方法D.数据的可视化表达可以让人们快速抓住要点信息。
【答案】C【解析】词云图是一种有关关系的数据可视化表达方法。
2.图示为某段时间我国灯光强度变化区域示意图，黑点为主要城市位置，红色表示该区域2018年度灯光强度较2017年实现增长。
下面说法正确的是（）。
①图片、文字、数值都是数据，数据就是信息②从图片中可以看到灯光强度增长区域大量集中在东部，在一定意义上也代表着东部经济比西部发展得更快③这张示意图在计算机中是以二进制形式保存的④灯光强度增强区域示意图的形成得益于大数据的采集和分析A. ②③④B.①②③C.①②③④D. ①②④【答案】A【解析】①错误。
数据不是信息，数据是信息的载体。
因此选择A。
3.下列不是数据分析类型的是（）。
A.有关趋势的分析B.有关比例的分析C.有关大小的分析D.有关关系的分析【答案】C【解析】本题主要考查数据分析。
数据分析的类型有∶有关趋势的分析、有关比例的分析、有关关系的分析。
有关大小的分析不属于数据类型分析，故本题选C选项。
4.下列关于数据分析报告叙述错误是（）。
A.数据分析报告是项目研究结果的展示B.数据分析报告是数据分析结论的有效承载形式C.通过报告不仅是把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的展现出来D.数据分析报告不能为决策者提供科学、严谨的决策依据【答案】D【解析】数据分析报告能够为决策者提供科学、严谨的决策依据5.下列可以用于分析数据趋势的是( )A.饼图B.折线图C.动态热力图D.词云图【答案】B【解析】略6.标签云（词云）用词语使用频率表现文本特征，将关键词按照特定的顺序和规律排列，并以文字大小的形式代表词语的频率和重要性，下列不适合用标签云（词云）来呈现的是（）。
大数据可视化技术-文本数据可视化
可视化的交互性和用户体验的改进
交互性
未来的文本数据可视化将更加注重用 户与可视化结果的交互，例如通过点 击、拖拽、筛选等方式来探索和解析 文本数据。
用户体验
为了使非专业用户也能快速理解和使 用，文本数据可视化技术需要提供更 友好的用户界面和更简洁的可视化表 示方法。
跨学科融合与发展
要点一
计算机科学
详细描述
Power BI是一款高效的数据可视化工具，它提供了丰 富的数据分析和可视化功能，包括数据挖掘、数据清洗 、数据整合、数据分析等等。用户可以通过简单的操作 来创建各种类型的图表和图形，并且可以快速构建业务 智能报告。Power BI还支持实时数据更新和数据预警 ，可以帮助用户更好地掌握业务情况。
05
文本数据可视化应用案例
新闻热点事件可视化
新闻网站或媒体机构在报道大量新闻时，为了使读者 更直观地了解新闻热点事件，通常会采用文本数据可 视化技术。
可视化形式包括热点图、时间线图、词云等。其中， 热点图以地理坐标或网络拓扑图为背景，将新闻报道 的相关信息（如时间、地点、主题等）以数据点的形 式呈现。时间线图则侧重展示新闻事件的发展过程， 帮助读者理解新闻事件的演变和影响。词云则以关键 词的字体大小或颜色等属性来反映其在文本数据中的 出现频率或重要程度，从而直观地展示出新闻报道中 的主题和重点内容。
文本数据可视化技术需要与计算机科学中的自然语言处理 、数据挖掘、机器学习等技术紧密结合，以实现更准确和 智能的可视化。
要点二
人文社科
文本数据可视化也需要与人文社科中的语言学、心理学、 社会学等学科进行跨学科融合，以实现更深入和全面的可 视化分析。
THANKS
特点
文本数据可视化具有直观性、形象性、易于理解等优点，能够将复杂的数据关系通过简单的图形表现 出来，便于分析和发现数据中的规律和趋势。
数据挖掘--数据可视化技术简介(1)
数据挖掘之数据可视化技术
数据使用图形进行可视化呈现给用户，这样使用起来会更加的直观。
1)基于像素的可视化：
即通过像素的变化来表示数据值的大小，数据排序后可以通过像素的逐步变化呈现出来。
各维度间通过像素找到各维间的相关关系。
根据用户的收入、信贷额度和购买情况的维度查看维度间的关系。
2)几何投影技术：
通过几何投影技术呈现各维度间的空间分布关系。
散点图
三维矩阵图
3)基于图符的可视化技术：
通过图符来表示数据的维度，切尔诺夫脸：
人物线条画：
4)标签云：
通过使用标签的大小来呈现标签的使用次数和数量的多少。
根据标签的使用次数，通过标签的大小呈现。
根据词语的搜索量或使用量的多少，将标签以不同的大小呈现。
文本数据处理数据可视化练习-浙江省高三信息技术选考一轮复考点突破
文本数据处理、数据可视化1.根据交通路况实时更新导航线路的应用场景中,下列处理方式中合理的是()A.选用针对静态数据的批处理计算B.选用针对流数据的流计算C.选用针对图结构数据的图计算D.用统计分析软件提供的丰富的统计算法进行数据分析2.Python中,可以绘制多种形式的图形,常用于科学计算可视化的扩展模块是()A.numpyB.scipyC.pandasD.matplotlib3.利用matplotlib模块的pyplot子模块进行绘图,绘图下列绘图函数必需的是()A.show()B.polt()C.legend()D.scatter()4.文本数据处理的一般过程包括分词、特征提取、数据分析和结果呈现等。
中文的词与词之间呈现紧密连接的特点。
下列说法错误的是()A.中文分词方法十分复杂B.实现完全准确的中文分词还很困难C.不同的中文分词算法不能结合使用D.基于规则的分词方法还处于试验阶段5.下列关于文本数据分析与应用的说法错误的是()A.对大型数据集中的文本分词后须先进行特征提取,再创建词云B.标签云用词频表现文本特征C.文本情感分析的研究领域是专门、单一的D.文本情感分析应用于多个不同领域6.下列有关数据可视化方法的说法,错误的是()A.要分析相等时间间隔下数据的发展趋势,可采用折线图B.要显示各部分数据在总数据中的大小和比例关系,可采用饼图C.要探究若干数据系列中各数值之间的关系,可采用柱形图D.要比较每个数据相对中心的数值变化,可采用雷达图7.下列关于大数据应用的说法,错误的是()A.随着大数据在各行各业的应用,数据成为核心资产B.云计算对大数据的分析应用无太大帮助C.大数据在电子商务领域的应用,为商业的振兴起到了推动作用D.智能交通可以使交通运输服务和管理智能化8.下列关于大数据在电子商务方面的应用,说法正确的是()A.精准营销基于用户购买行为的大数据,使用推测算法深度挖掘出用户行为偏好B.在供应链管理中,根据商品的销售情况和市场预期数据,依靠推断模型,实现商品自动补货C.在交易、营销、供应链、仓储等环节不会产生太多数据D.智能网站基于大数据挖掘和分析,电商网站变得越来越智慧9.下列哪项不属于智能交通为人们出行提供的便利()A.通过智能随时随地查看火车车次和购票B.人们没出门就知道即将乘坐的公交车到哪里了C.通过外卖派送吃到周边美食D.在网上就可以订机票或改签10.文本数据处理的主要步骤包括:①结果呈现②特征提取③分词④数据分析⑤文本数据获取正确的顺序是()A.⑤②④①③B.⑤③①④②C.⑤①③②④D.⑤③②④①11.关于中文分词方法的描述中,属于基于词典的分词方法的是()A.在分析句子时与词典中的词语进行对比,词典中出现的就划分为词B.依据上下文中相邻字出现的频率统计,同时出现的次数越高就越可能组成一个词C.让计算机模拟人的理解方式,根据大量的现有资料和规则进行学习,然后分词D.依据词语与词语之间的空格进行分词1.B解析根据交通路况实时更新导航线路中数据为流数据,所以选用流计算。
课时4 文本数据处理 教案 浙教版(2019)必修1
课时4文本数据处理课时目标1.了解文本数据处理的一般过程和方法。
2.掌握分词的方法和技巧。
1.文本数据处理主要应用在搜索引擎、情报分析、自动摘要、自动校对、论文查重、文本分类、垃圾邮件过滤、机器翻译、自动应答等方面。
2.文本内容是非结构化的数据,需将文本从无结构的原始状态转化为结构化。
3.典型的文本处理过程主要包括:分词、特征提取、数据分析、结果呈现等。
(1)分词中文分词是中文文本信息处理的基础,机器翻译、全文检索等涉及中文的相关应用中都离不开中文分词。
分词是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程,也就是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
常见的分词方法有:①基于词典;②基于统计;③基于规则。
常见的分词系统有分词系统简介jieba分词Python开源项目,基于词典IKAnalyzer Java 开源分词工具包北京理工大学大数据搜索与挖掘实NLPIR验室,非商业应用免费语言云哈工大社会计算在线API接口调用与信息检索研究中心BosonNLP玻森中文语义在线API接口或库调用开放平台提供(2)特征提取一般采用的方式为根据专家的知识挑选有价值的特征,或者用数学建模的方法构造评估函数自动选取特征等。
目前大多采用评估函数进行特征提取的方式,评估函数大多是基于概率统计设计的,这就需要用庞大的训练数据集才能获得对分类起关键作用的特征。
随着深度学习、大数据分析等技术的发展,文本特征提取将更加准确、科学。
4.文本数据分析与应用在取得特征词后,对文本的分析就需要根据项目的需求,确定解决问题的路径,选取合适的工具、设计算法抽取出文本中隐含的价值。
(1)标签云标签云用词频表现文本特征,将关键词按照一定的顺序和规律排列,如频度递减、字母顺序等,并以文字大小的形式代表词语的重要性。
广泛应用于报纸、杂志等传统媒体和互联网。
(2)文本情感分析文本情感分析是指通过计算机技术对文本的主观性、观点、情绪、极性的挖掘和分析,对文本的情感倾向做出分类判断。
题型卷08 文本数据处理与数据可视化
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8. 2022 年中国数字音乐用户不同年龄用户音乐曲风偏好分 析图如图所示。下列说法不正确的是 （ C ） A.25 岁及以下的年轻群体对
嘻哈/说唱类与二次元类音 乐偏好尤其突出
B.26～35 岁人群曲风偏好多样 化，涉及类型分布更均匀
C.36～45 岁人群没有偏好的曲 风类型
D.45 岁以上人群更加偏爱古典、 民谣类音乐
运营决策
1. C ［解析］C 选项只是掌握游客人流数据，没有提及相 关文本或者进行分词等文本操作。
2.下列关于中文分词方法的描述，属于基于词典的分词方法 的是（ A ） A. 在分析句子时与词典中的词语进行对比，词典中出现
的就划分为词 B.依据上下文中相邻字出现的频率统计，同时出现的次
数越高就越可能组成一个词 C.让计算机模拟人的理解方式，根据大量的现有资料和
8. C ［解析］根据图中的雷达图可知，36～45 岁人群偏 好中国风、流行和民谣等曲风。
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9.［2022.7 浙江学考］人们可通过报纸、电视、手机 App 等方式获取天气预报信息。气象中心接收气象卫星和遍布 全国的观测站发送的原数据，对常规天气、灾害性天气等 进行预测。某天气预报 App 以可视化的方式呈现天气状况， 并提示“您所在街道 25 分钟后小雨，50 分钟后雨停”等 信息。根据阅读材料，下列说法不正确的是 （ B ） A.天气预报信息有多种获取方式 B.观测站采集的数据不存在重复或异常 C.气象中心预测天气的原始数据是大数据 D.气温数据可以用 Python 语言实现可视化
C.标签云需要显示该数据集包含的全部词语 D.最能表现该数据集中文本特征的词有“形式”“维也
纳”“古典”
7. B ［解析］对于稍大一些的文本，中文分词后需要通过特征提取来减少特征词的 数量，提高文本处理的速度和效率；标签云用词频表现文本特征，将关键词按照一 定的顺序和规律排序，不需要显示数据集包含的全部词语；最能表现该数据集中文 本特征的词有“音乐”“欧洲”“时期”等。
验收卷(四) 数据处理与应用(学生版)浙教版(2019)必修1
验收卷(四)数据处理与应用(考试时间40分钟;满分50分)一、选择题(本大题共8小题,每小题2分,共16分,在每小题给出的四个选项中,只有一个符合题目要求,多选、少选、不选均不得分)1.下列关于大数据处理的说法,正确的是()A.对动态数据无法进行可视化表示B.在中文文本分析中采用短语或段落作为表示文本的特征项C.大数据数据类型多,无法分析全体数据,只能分析抽样数据D.Hadoop面向大规模的批量处理,适用于处理静态数据,不适用于流数据2.某大型购物网站收集了用户浏览网站的数据用于广告个性化实时推荐,下列处理方式中合理的是()A.应当使用统计分析软件进行数据分析B.应当选用针对流数据的实时计算C.应当选用针对图结构数据的图计算D.应当选用针对静态数据的批处理计算3.有如下Python 程序段:import pandas as pddata=[["小嘉","男",97],["小浙","男",89],["小温","女",98],["小华","女",89],["小杭","男",99]]df=pd.DataFrame(data,columns=["姓名","性别","成绩"])下列选项左侧语句与右侧输出结果不一致．．．的是()4.数据文件“data.csv”中包含“A”“B”“C”3列1000行数据,下列Python程序段用于实现对象df1中数据按“B”列降序排序,程序中划线处应填写的语句是() import pandas as pddf=pd.read_csv('data.csv')A.df1=df.sort_values('B')B.df=df1.sort_values('B')C.df1=df.sort_values('B',ascending=True)D.df1=df.sort_values('B',ascending=False)5.数据文件“data.csv”中储存了浙江省各地苹果的零售价格数据,数据包含“日期”“地区”“品名”“价格”等6列200000行,处理该文件中数据的Python程序段如下︰import pandas as pddf=pd.read_csv('data.csv')df1=df.groupby('地区').价格.mean()关于该程序段,下列说法正确的是()A.DataFrame对象df中仅存储了文件“data.csv”中的“价格”列数据B.对象df1中数据以“地区”为主要关键字﹑“价格”为次要关键字排序C.读取文件“data.csv”中的数据,计算全部“价格”数据的平均值D.读取文件“data.csv”中的数据,计算各地区“价格”数据的平均值6.下列关于中文分词方法的描述中,属于基于统计的分词方法的是()A.让计算机模拟人的理解方式,根据大量的资料和规则进行学习,然后进行分词B.在分析句子时,与词典上的词语进行对比,词典中出现的就划分为词C.依据词语与词语之间的分隔符号进行分词D.依据上下文中相邻字出现的频率统计,同时出现的次数越高组成一个词的概率就越高7.下列关于数据可视化的描述中,错误．．的是 ()A.标签云是文本可视化的一种方式B.数据可视化只能将数据以静态图形图像等形式表示C.数据可视化能直观的呈现数据,容易发现数据中蕴含的信息D.数据可视化增强了数据的解释力与吸引力8.下列关于大数据与大数据处理的说法,不正确．．．的是()A.大数据价值密度低,“提纯”大数据可以让其发挥更大的价值B.高速公路中实时产生的车流量数据属于静态数据C.词频统计是文本数据处理中特征提取的一种方法D.经过处理后的大数据,利用可视化技术,有助于快捷观察与追踪数据二、非选择题(本大题共4小题,共34分)9.小明设计了一手环,实现对体温的连续监控,4名志愿者的体温检测情况(部分数据隐藏,数据保存在“data.xls”中)如图所示:(1)小明需对图所示的数据进行整理,下列说法正确的是。
文本数据可视化之标签云
文本数据可视化之标签云
骆逸欣
【期刊名称】《电子技术与软件工程》
【年(卷),期】2017(000)013
【摘要】随着互联网技术的发展，每天都伴随着海量数据的产生，其中大部分数据都是以文本的形式存在。
文本信息超载和数据过剩等问题促使了文本可视化的出现，利用文本可视化可以简单明了地显示文本中的关系，其中标签云是最为简单有效的文本可视化技术，它可以帮助人们理解复杂文本的内容和内在规律等信息。
本文首先阐述了标签云的概念，然后介绍了标签云可视化的使用方法；最后，以一个实际使用的案例来说明其数据可视化后的特点。
【总页数】2页(P197-198)
【作者】骆逸欣
【作者单位】湖南长沙长郡中学1515班,湖南省长沙市410000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于用户体验的标签云可视化布局研究 [J], 张媛;赵艺超
2.面向文本的标签云可视化度量模型的研究 [J], 马明明;胡俊
3.高校科研论文文本数据挖掘可视化分析栘 [J], 赖思银
4.交通行业事故文本数据的可视化挖掘分析方法 [J], 程宇航;张健钦;李江川;张安
5.电子商务用户反馈文本数据的可视化研究与实现 [J], 何媛;陈亮;李丰妤;张志远
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标签云原理
标签云原理标签云，又称为标签墙、标签云彩、标签集、标签堆、标签索引或标签列表等，是一种用来表示网站中信息标签的视觉化呈现方式。
它通过对不同标签的大小、颜色、排列等进行处理，将标签以云的形式展现在用户面前，以此来展示网站中的关键词或标签。
标签云的原理是通过对网站内容中的关键词进行提取和整理，然后根据一定的算法进行排列和展示，从而实现对网站内容的分类和导航。
标签云的原理主要涉及到两个方面，即标签的提取和排列展示。
首先是标签的提取，网站内容中的关键词需要经过一定的算法进行提取，通常是通过对文章内容进行分词处理，然后根据一定的规则和权重来确定每个关键词的重要程度。
其次是标签的排列展示，提取出来的关键词需要根据一定的算法进行排列和展示，通常是根据关键词的权重来确定标签的大小和颜色，以及根据相关性来确定标签的排列方式，从而形成一个直观、清晰的标签云。
在标签云的原理中，关键词的提取是非常重要的一步。
关键词的提取需要通过一定的算法和技术来实现，通常包括词频统计、逆文档频率（IDF）等自然语言处理技术。
词频统计是指通过对文章内容进行分词处理，然后统计每个词在文章中出现的频率，从而确定每个词的重要程度。
而IDF是指通过对整个文档集合进行分析，统计每个词在整个文档集合中出现的频率，从而确定每个词的全局重要程度。
通过这些技术，可以提取出文章中的关键词，并确定它们的重要程度。
除了关键词的提取，标签的排列展示也是标签云原理中的关键步骤。
标签的排列展示需要根据一定的算法和规则来确定标签的大小、颜色和排列方式。
通常情况下，标签的大小和颜色会根据关键词的权重来确定，权重越大的关键词，对应的标签就会越大、颜色也会越醒目。
而标签的排列方式通常是根据相关性来确定，相关性越高的标签，就会被排列在一起，从而形成一个清晰、直观的标签云。
总的来说，标签云的原理是通过对网站内容中的关键词进行提取和整理，然后根据一定的算法进行排列和展示，从而实现对网站内容的分类和导航。
作业20 文本数据处理与数据可视化
1.文本数据处理的主要步骤包括:①数据分析②特征提取③分词④结果呈现⑤文本数据获取下列文本数据处理顺序正确的是()A.①⑤②③④ B.②⑤③①④C.⑤①③②④ D.⑤③②①④2.下列数据分析中可能涉及文本情感分析的是()A.博主地域分析B.微博评论内容分析C.微博发布设备分析D.博主男女比例分析3.下列关于数据可视化的描述,错误的是()A.标签云是基于语句的文本内容可视化B.数据可视化将数据以图形图像等形式表示C.数据可视化可以直观的呈现数据中蕴含的信息D.数据可视化增强了数据的解释力与吸引力4.某组织将关于春节期间人们主要支出的调查数据可视化,如图所示:下列分析错误的是()A.不同年龄段的人群“买年货”的支出都比较多B.“棋牌、KTV 等娱乐活动”的支出,23~30岁人群的花费最大C.60岁以上人群的最大花费是“压岁钱”,最少花费是“交通费”D.“走亲访友的礼物”的支出,51岁以上人群的花费比较大作业20文本数据处理与数据可视化60岁以上51~60岁41~50岁36~40岁31~35岁23~30岁数据来源:2019春节消费和旅游出行调查A.在分析句子时与词典中的词语进行对比,词典中出现的就划分为词B.依据上下文中相邻字出现的频率统计,同时出现的次数越高就越可能组成一个词C.让计算机模拟人的理解方式,根据大量的现有资料和规则进行学习,然后分词D.依据词语与词语之间的空格进行分词6.某文本数据集的标签云如下图所示:下列说法正确的是()A.对数据集中文本分词后可直接创建标签云,无须特征提取B.标签云须显示该数据集包含的全部词语C.该数据集中,词语“玩偶”比“注意力”的出现频率高D.最能表现该数据集中文本特征的词有“车顶”“玩偶”“路口”7.下列有关图表类型的说法,错误的是()A.有关时间趋势的可视化可以采用折线图B.有关比例的可视化可以采用饼图、环形图C.要探究一件事情变化时另一件事情是否会发生某种变化,可采用散点图D.要探寻包含多种变量的对象与同类之间的差异和联系,可采用雷达图、面积图8.有Python程序段如下:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.linspace(-1,1,50)y=-x**3plt.show()要绘制函数y=-x**3的图像,画线处应填写的语句是() A.plt.plot(x,y) B.plt.bar(x,y)C.plt.barh(x,y)D.plt.boxplot(x,y)。
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标签云是基于语句的文本内容可视化
标签云是一种文本内容可视化的方法，它将文本中出现频率较高的关键词以标签的形式展示出来，并根据关键词的重要性和频率大小进行排列。
标签云的形式通常是将关键词以不同大小、颜色、字体等方式呈现，使得用户可以一目了然地了解文本的主题和重点。
标签云的创建可以通过一系列的步骤来实现。
首先，需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等操作，以便得到关键词列表。
然后，根据关键词在文本中的出现频率，进行统计和排序。
接下来，根据统计结果，选择合适的标签云形式进行展示，可以采用不同的排版算法和视觉效果来呈现关键词的重要性和频率。
标签云的应用十分广泛。
在信息检索领域，标签云可以用来展示搜索结果中的关键词，帮助用户快速了解搜索结果的主题和内容。
在新闻网站上，标签云可以用来展示热门话题或关键词，帮助用户了解当前热门事件。
在社交媒体上，标签云也可以用来展示用户的兴趣和关注点，帮助用户了解自己和他人的兴趣相似度。
除了基于语句的文本内容，标签云还可以应用在其他领域。
例如，在学术研究中，可以根据关键词的频率和重要性来生成标签云，帮助研究者了解某一领域的热点和趋势。
在企业管理中，标签云可以用来分析客户的需求和偏好，帮助企业制定营销策略和产品规划。
总而言之，标签云是一种基于语句的文本内容可视化方法，通过将关键词以标签的形式展示出来，帮助用户快速了解文本的主题和重点。
它在信息检索、新闻网站、社交媒体等领域有广泛应用，并且还可以拓展到学术研究和企业管理等领域。