数据分析实战——38丨数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？

• 我们经常需要对分析的数据提取常用词，做词云展示
  • 比如一些互联网公司会抓取用户的画像，或者每日讨论话题的关键词，形成词云并进行展示
  • 再或者，假如你喜欢某个歌手，想了解这个歌手创作的歌曲中经常用到哪些词语，词云就是个很好的工具
  • 最后，只需要将词云生成一张图片就可以直观地看到结果。
• 那么在今天的实战项目里，有 3 个目标需要掌握：
  • 1、掌握词云分析工具，并进行可视化呈现；
  • 2、掌握 Python 爬虫，对网页的数据进行爬取；
  • 3、掌握 XPath 工具，分析提取想要的元素 。
• 如何制作词云
  • 首先我们需要了解什么是词云
    • 词云也叫文字云，它帮助我们统计文本中高频出现的词，过滤掉某些常用词（比如“作曲”“作词”），将文本中的重要关键词进行可视化
    • 方便分析者更好更快地了解文本的重点，同时还具有一定的美观度
  • Python 提供了词云工具 WordCloud
• 给毛不易的歌词制作词云
  • 项目流程
    • 1、在准备阶段：我们主要使用 Python 爬虫获取 HTML，用 XPath 对歌曲的 ID、名称进行解析，然后通过网易云音乐的 API 接口获取每首歌的歌词，最后将所有的歌词合并得到一个变量。
    • 2、在词云分析阶段，我们需要创建 WordCloud 词云类，分析得到的歌词文本，最后可视化
• 总结
  • 如果你用 Python 作为数据采集工具，就需要掌握 Python 爬虫和 XPath 解析
  • 我们今天讲到了词云工具 WordCloud，它是一个很好用的 Python 工具，可以将复杂的文本通过词云图的方式呈现
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