关键词云图构建方法及作用

以下是关键词云图的构建方法及核心作用的系统化总结：

一、构建方法

数据准备阶段‌

文本清洗：去除标点符号、停用词（如“的”“是”）

中文分词：使用jieba等工具对连续文本进行切分

词频统计：通过Python的collections.Counter或Excel数据透视表计算关键词权重

工具选择‌

工具类型 代表工具 特点

在线平台 镝数图表、WordArt 无需编程，支持可视化调整

编程工具 Python wordcloud库 可自定义形状与字体

办公软件插件 WPS词云功能 内嵌快捷操作

生成流程‌

在线工具：上传词频数据 → 选择模板 → 调整颜色/布局 → 导出图片

代码生成（Python示例）：

python

Copy Code

from wordcloud import WordCloud

wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc").generate(text)

wc.to_file("wordcloud.png")

二、核心作用

信息提炼‌

快速识别文本高频词，如科研论文中的核心术语

物流专利分析中突出“配送”“订单”等热点领域

视觉呈现‌

通过字体大小对比强化关键信息（词频越高显示越大）

支持自定义形状（如企业LOGO、地图轮廓）增强品牌关联

分析辅助‌

市场调研：提取用户评论中的高频需求点

学术研究：可视化文献关键词分布趋势

注：商业场景建议使用镝数图表等工具快速生成，科研领域推荐Python实现深度定制。