powerbi python词云图_用Power BI制作词云

我们常见的数据主要是以数字方式存在的，而在现在大数据爆发时代，数据不仅仅包括数字，还包括一些非结构化数据，如文字、语音、图片等，今天我们介绍一种Power BI 的可视化对象，用于表达文字频率的效果——词云图。

1、词云图简介

词云是词的频率和值的视觉表示，使用它可以立即洞察数据中最重要的术语。

借助于繁琐中的 '云' 的交互体验, 您不必再通过大量的文本挖掘来找出哪些词是突出的或普遍的。您可以简单地将它们可视化为 Word 云, 并立即获得大图片和用户电源 BI 的交互性, 以进一步切片和骰子, 以揭示文本内容背后的主题。

词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。

2、数据准备

按照惯例，我们先准备一组数据，如下图所示：

数据包括两个字段，为关键词(Words)以及词出现的频次(Value)，我们就先用这组简单的数据，看看如何更好的表达我们想要看到的核心词。

我们先将这组数据导入到Power BI Desktop 中，效果如下图所示：

3、插入可视化对象

我们这次使用的可视化对象，并为Power BI Desktop 默认安装包括的对象，因此需要插入一个Word Cloud对象，操作方法如下图所示：

设置完毕后，效果如下图所示：

我们在报表中创建这个词云图对象，效果如下图所示：

将数据中的Words 字段拖拽到Category 编辑栏上，操作方法如下图所示：

从上图我们可以看到，数据表中的词已经可以在这个图标中展示出来，而且每个词的颜色不一样，还是分散的。但是有一个问题，这些词看起来并没有突出哪个词的重要性，所以我们就要考虑到频次，让词的重要性突出出来。

我们再将数据中的Value 字段拖拽到对象中的Value 编辑框中，操作方法如下图所示：

此时我们就可以看到每个词和之前就不一样了，不仅仅颜色有变化，而且每个词的显示大小(字号)也不一样，通过观察，频次大的那个词，字号也大一些，以此类推。而且词的分布也和之前不一样了，比之前更加紧密，出现频次大的词稍微靠近中间的位置，而边缘上的词，出现频次都比较低。

为了美观，我们还可以旋转词显示的角度，操作方法如下图所示：

4、自动解析拔词

这个可视化对象，出来上述对于固定的词和出现的频次展示出云图外，我们还可以根据句子来让这个对象帮助我们解析词出现的频次。

如下图所示，我们先准备几个句子，里边有很多个词组成。

将这组数据导入到Power BI Desktop 中，效果如下图所示：

为了对比效果图，我们新创建一页，并在这一页报表中创建一个词云图对象，操作方法如下图所示：

将Article 这个表中的Article 字段拖拽到Category 编辑栏上，操作方法如下图所示：

此时我们就可以看到，词云图对象可以帮忙我们解析每个句子中的词，以及出现的频次，并在图中显示出来，如上图所示，这些句子中，出现很多个英文单词，且出现频次最大的是The这个词。

需要注意的是，这个可视化对象解析句子的功能目前仅仅对英文有效，对汉字还没有效果。

这个可视化对象，对于网站中的SEO和SEM的应用效果很大，通过这个方法，我们可以很直观的看到哪些词是访问用户关注的，针对这些关键词，我们就可以更好的维护。

作者：梁才

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