一、数据采集⭐⭐⭐

这是文本分析的起始环节，数据源多样，获取方法各有优劣。

1. Python 爬虫技术（进阶）

对于有编程基础、想高效采集数据的朋友，可以使用Python 爬虫。不过要留意，如今大厂普遍设有反爬机制，0 基础新手贸然学习爬虫，可能会在应对反爬问题上耗费大量精力，还未必能顺利获取数据。

2. 手动复制粘贴（新手友好）

相较而言，组内多人分工手动复制粘贴虽看似笨拙，实则实用。大家齐心协力，把目标网页上的关键文本复制下来，短时间内就能积累一定量的数据，且无需担忧触犯反爬规则，能稳稳开启项目。

二、数据清洗⭐⭐⭐

采集来的数据通常较为杂乱，清洗环节对后续分析质量至关重要。

1. 基础清洗

去除重复数据：相同的数据会产生信息冗余导致后续分析不准，利用 Excel 的“删除重复项”功能或 Python 的相关代码，筛除冗余信息。

无效数据清理：像乱码字符、无意义的符号以及广告推广语都要删除，这些对分析毫无价值，只会造成干扰。

空缺数据处理：若数据集中存在空缺数据，可直接删去对应行；

2. 去停用词及分词（文本预处理关键步）

这一步旨在提取句子主干信息，便于后续深入分析。

去停用词：借助停用词表（常见中文停用词表包含“的”“是”“在”等高频无实质意义的词），去除这些无价值的词，让关键信息显现。

分词：中文文本需分词处理，Python 的 jieba 库作用显著，能将连续句子精准切分成单个词语。

三、词频统计及词云图绘制⭐⭐⭐

1. 词频统计

清洗好的数据蕴含丰富信息，词频统计能帮我们找出重点。利用 Python 编写代码，可统计出每个词语在数据集中的出现频率。

2. 词云图绘制

有了词频数据，词云图可将其可视化。导入词频数据后，高频词以大字体呈现，低频词字体小，能直观展现文本聚焦点，让观众一眼看清热门内容。

四、共线网络分析⭐⭐

这一步能挖掘词语关联，揭示隐藏语义组合。文本中的词可视为有联系的元素，经常一起出现的词关联紧密。

五、LDA 主题分析⭐⭐⭐⭐⭐

LDA 主题分析可自动聚类文本，提取宏观主题分布。

其原理是假设文本由多个潜在主题按一定比例混合而成，通过分析词频、词汇语义等，反向推导出主题构成。

六、情感分析⭐⭐⭐⭐

想了解文本背后的情感倾向，可以直接使用 Python 中的 snownlp 库来进行情感分析，量化情绪极性（积极/中性/消极）。

数值越接近 1 表示情感越积极，越接近 0 表示情感越消极。可手动设置阈值将结果输出为积极；中性；消极三种

七、情感分析与 LDA 主题分析的结合⭐⭐⭐⭐⭐

这是进阶的分析方法，能让结果更深入、具体。

1. 先 LDA 主题分析，后情感分析

先运用 LDA 找出文本主题，再针对各主题分别使用 snownlp 库做情感分析，精准定位各主题情感状况，为产品优化、服务升级指明方向。

2. 先情感分析，后 LDA 主题分析

先使用 snownlp 库将整个数据集依情感划分为积极、中性、消极三类。再对各情感分类分别做 LDA 主题分析，可针对性挖掘不同情感背后原因，为企业改进产品、提升用户满意度提供支撑。

八：国奖案例