作者 | zhouyue65
来源 | 君泉计量
文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。
一、语料库（Corpus）
语料库是我们要分析的所有文档的集合。
二、中文分词
2.1 概念：
中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市
停用词（Stop Words）：
数据处理时，需要过滤掉某些字或词
√泛滥的词，如web、网站等。
√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；
2.2 安装Jieba分词包：
最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。
后来在这里：https://pypi.org/project/jieba/#files下载了jieba0.39解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下载成功了，不知道是是什么原因。
然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：
2.3 代码实战：
jieba最主要的方法是cut方法：
jieba.cut方法接受两个输入参数:
1) 第一个参数为需要分词的字符串
2）cut_all参数用来控制是否采用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )
输出结果为： 我 爱
Python
工信处
女干事
每月 经过 下属 科室 都 要 亲口
交代
24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装
工作
分词功能用于专业的场景：
会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。
但是，如果需要导入的单词很多，jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。
我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。
2.3.1 对大量文章进行分词
先搭建语料库：
分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。
四、词频统计
3.1词频（Term Frequency）：
某个词在该文档中出现的次数。
3.2利用Python进行词频统计
3.2.1 移除停用词的另一种方法，加if判断
代码中用到的一些常用方法：
分组统计：
判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：
取反：（对布尔值）
四、词云绘制
词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。
4.1 安装词云工具包
这个地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python库，进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。
在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。
五、美化词云（词云放入某图片形象中）
六、关键词提取
结果如下:
七、关键词提取实现
词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。
计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数
逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比
计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。
计算公式：TF - IDF = TF * IDF
7.1文档向量化
7.2代码实战
数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
python数据挖掘常用模块
numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等
pandas模块：用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等
matplotlib模块：专用于数据可视化，当然含有统计类的seaborn模块
statsmodels模块：用于构建统计模型，如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等
scipy模块：专用于统计中的各种假设检验，如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等
sklearn模块：专用于机器学习，包含了常规的数据挖掘算法，如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘推荐的入门方式是？小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地（前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等），这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问，此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法，如果将入门顺序搞反了，可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
了。
对于小公司来说，你得清楚的知道自己的痛点是什么，这些痛点是否能够体现在数据上，公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量，数据分析侧重于历史的描述，数据挖掘则侧重于未来
的预测。
差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说，就是懂分析的人能够从数据中看出破绽，解决问题，甚至用数据创造价值；
不懂分析的人，做不到这些，更多的是描述数据。
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