背景：
微博作为中国最大的社交媒体平台之一，汇聚了海量用户生成的文本数据，承载着丰富的社会信息和舆论动向。随着互联网的快速发展，人们对于利用这些数据进行舆情分析和预测的需求日益增加。在这种情况下，以Python为根基的微博情绪分析与可视化微博舆情分析成为了研究的热门领域。
Python作为一种功能强大且易学易用的编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等），为研究人员提供了便利的工具用于处理和分析大规模的文本数据。其次，微博平台作为一个包含海量用户互动信息的社交媒体平台，涵盖了各种话题和事件的讨论，具有较高的时效性和代表性，适合用于舆情研究和分析。因此，基于Python开发的微博舆情分析微博舆情分析能够有效地挖掘和分析这些数据，为研究人员提供更深入的洞察和分析。
舆情可视化作为舆情分析的重要组成部分，通过可视化手段将抽象的数据转化为直观的图表和图形，有助于研究人员更直观地理解和分析舆情数据。基于python的微博舆情数据处理和数据可视化能够将复杂的文本数据转化为直观的词云、情感分布图、热点事件图等形式，帮助用户快速把握舆情动向，发现潜在的规律和趋势，为舆情监测和预测提供有力支持。
技术栈：
flask框架
requests爬虫
pandas数据分析
MySQL数据存储
朴素贝叶斯算法做情感分析
jieba分词
爬虫流程
爬虫流程图
网站结构
解析过程
采集结果
数据清洗流程
词频统计
算法流程
训练数据
特征向量
模型效果
| alpha | fit_prior | 最佳得分 | 准确性 |
| 0.5 | True | 0.7572334558823529 | 0.809375 |
模型评估
主要功能：
数据库设计
功能实现：
