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实验目的

       能够熟练运用文本数据分析对文本数据进行分析。

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实验内容

       商品评价分析：本实验将针对某宝网站中某卫衣的用户评价进行简单的分析，并使用词云渲染一些关键词。词云是对网络中出现的频率比较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成关键词渲染，从而过滤掉大量的文本信息，使得浏览网页的人一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。首先获取某网站中用户对某卫衣的评价，然后从这些评论文本中筛选出现频率较高的一些词语，并使用词云的方式进行展示，让有意购买此商品的用户能够快速地了解其他用户对该商品的感受，并为他们提供有效的参考依据。

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实验步骤

一、案例——商品评价分析

1、读取数据，并转换成DataFrame对象进行展示。

代码：

import pandas as pd
from nltk import FreqDist
import jieba
file_path = open(r'D:\test.csv')
file_data = pd.read_csv(file_path)
file_data

截图：

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2、从输出的结果看，多条评价信息是没用且重复的，所以，要用pandas中的drop_duplicates()方法删除重复的数据。

代码：

file_data = file_data.drop_duplicates()
file_data

截图：

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3、删除完重复数据后，计算机仍然不能分析出商品的好坏，这主要是因为文本的信息量是比较庞大的，我们需要对这些文本进行分析等预处理操作，以便统计词频。

代码：

cut_words = jieba.lcut(str(file_data['评价信息'].values),cut_all=False)
cut_words

截图：

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4、从输出的列表可以看出，分词的结果中有很多诸如“了”，“一个”，“是”等字或词，它们对于分析用户评价是没有意义的，需要参考中文停用词表，将这些没有意义的词进行删除。

代码：

file_path=open(r'D:\停用词表.txt',encoding='utf-8')
stop_words = file_path.read()
new_data = []
for word in cut_words:
    if word not in stop_words:
        new_data.append(word)
new_data

截图：

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5、在删除停用词之后，从输出的结果可以大致看出评价的特征信息，不过后期还是需要统计这些词语出现的次数，才能进一步知晓用户对商品的喜恶。

代码：

freq_list = FreqDist(new_data)

most_common_words = freq_list.most_common()
most_common_words

截图：

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6、使用wordcloud模块进行词云展示，wordcloud模块将出现频率高的词语进行放大显示，而出现频率低的词语进行缩小显示。

代码：

from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

font = r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf'
text = " ".join(new_data)
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc').generate(text)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

截图：

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实验小结

       通过本次实验，我能够详述常见图表的类型和特点，能够熟练运用Matplotlib库绘制图表。在实验过程中遇到了很多硬件或者是软件上的问题，请教老师，询问同学，上网查资料，都是解决这些问题的途径。最终将遇到的问题一一解决最终完成实验。
注意事项：
1、有疑问前，知识学习前，先用搜索。
2、熟读写基础知识，学得会不如学得牢。
3、选择交流平台，如QQ群，网站论坛等。
4、尽我能力帮助他人，在帮助他人的同时你会深刻巩固知识。