什么是文本数据可视化以及何时使用它

从大量文本中提取相关且重要的信息往往是一项棘手的任务，尤其是大数据在当前数据分析场景中扮演着如此重要的角色。 无论是社交媒体帖子还是客户反馈，大量复杂的数据有时会淹没我们想要关注的特定信息。

这将需要一种工具来扫描任何唾手可得的成果的定性数据。 手动执行此操作是不可能的，而这正是文本数据可视化介入的地方。

了解文本可视化如何识别和突出隐藏在数据中的关键信息。 并了解机器学习工具如何增强您的文本数据可视化效果。

文本可视化 101

文本可视化是一种呈现信息的可视化方式——词云、图形、地图、时间线、网络等等，都可以用来可视化文本数据。 这样做可以简要了解最重要的关键词，并总结和传达特定文本中的趋势和框架。

通过这样的文本可视化工具，我们可以理解要点。

文本可视化适用于：

凝聚了很多内容。 通过强调多个文本的中心短语、按主题、情感等对内容进行分组来减少阅读时间。 您能想象必须通过数百个客户评论吗？ 使用词云或条形图，您可以可视化数据并立即理解事物。

简化文本数据。 我们的大脑天生喜欢享受和理解视觉数据，事实证明，我们对图像进行排序比对书面文字进行排序更快。 如果您希望简化复杂的数据并将这些概念传递给团队经理，那么文本可视化是您的不二之选。

确定定性数据的洞察力。 客户反馈充满了实用的见解。 您将获得对您的客户最重要的产品、功能和主题的有效概述，并有机会不仅找出他们的痛点，而且找出您在这些方面取得成功的地方。

发现隐藏的趋势。 使用文本分析并逐渐将见解可视化，以便轻松发现任何不一致之处并找出主要原因。

文本挖掘

社交媒体平台的快速增长和互联网的可用性意味着年复一年地产生了大量的非结构化文本数据。 这就是文本分析的全部意义所在——获取洞察力或组装原始数据，以推动研究、项目、业务和其他此类活动。

在使用机器调查文本方面出现了一个新的研究领域——文本挖掘。 这与计算机科学中使用的数据挖掘过程形成对比。

文本挖掘旨在揭示统计模式，因为它使用机器来分析包含大量文本的内容主体中的数据点。 通过这个过程，大数据系统中的各种模式开始出现。

文本挖掘受益于文本可视化工具，因为它很容易被机器和人类阅读。 最重要的信息通过条形图、文字云、图形、地图、时间线或网络等易于阅读的视觉表示形式进行传达。

为什么需要文本可视化

使文本数据易于掌握

您是否知道您的大脑对视觉数据进行排序的速度比文字或数字快 60 000 倍？ 文本可视化使复杂的数据更加清晰，并有力地将想法传递给团队经理。

传达听众的想法

图表可以帮助您了解听众对某个主题或问题的看法。 此图表还可用于压缩数据驱动的视图。 第一手数据可以用来总结任何市场反馈。

浓缩大量文本

减少您花在阅读大量文本上的时间。 立即强调一串文本中的主要术语，按主题、情感或其他主题对内容进行分类。

快速浏览文本数据可视化或仪表板，即可了解您想要和需要了解的所有重要信息。

它着迷

如果你看一下词云，你会发现它既引人注目又信息丰富。 精心设计的图表可用于就一系列有趣的话题展开对话。

简单直接

创建和阅读文本可视化实际上非常简单。 无论是条形图还是图形，您都将获得对大量数据集的一些可行见解。

下面我们来看一些文本数据可视化的有效例子。

文本数据可视化示例

毫无疑问，当数据以可视化形式出现时，数据最好被阅读和理解。 将密集的表格转换为精致且信息丰富的可视化需要艺术性，尤其是因为它不仅能理解分析本身，还能传达核心思想可能产生的影响。

除了传统的频率或分布图之外，还有各种文本可视化设计，您应该考虑这些设计。

词云

词云是一组关键字或标签，使用特定的颜色和字体大小来创建您可以轻松识别的形状或图形的表示。

它被认为是更具视觉吸引力、创造性和有效的文本可视化工具之一。 可以使用醒目的字体大小和颜色来突出显示这些特定短语，从而突出显示词频。 难怪词云不仅在文本分析中而且在数字人文研究中都发挥着重要作用。

只需快速浏览一下，读者就可以找出基本的主题和主题。 博客和其他网站利用词云更轻松地与访问者交流想法。 这种创新资源被用于数据新闻，以补充新闻文章中的文本信息。

《纽约时报》关于美国通货膨胀的文章中有一个很好的例子。 （Badger, E.、Bhatia A. 和 Bui Q。“培根、汽油和必需品：2,200 名美国人注意到通货膨胀的地方。”纽约时报，2022 年 3 月 9 日）词云是使用最常见的词或短语设计的来自研究参与者的开放式反馈。

文章显示，许多参与者注意到大多数产品的通货膨胀，但他们最关心的是汽油和食品。 橙色在词云中被用来代表食物类别，并突出主题的重要性。

词云的形状和颜色仅次于关注词频的字体大小。 计数可能很复杂，因此此文本数据可视化使用基于总词频而不是词的新颖性的大小变化。

网络

网络展示了构成整个网络的不同单元之间的关系。 这种文本数据可视化通常用于文学作品，以从文学作品的各个方面生成网络，并找到这些方面与作品结构之间的联系。

在此图像中，树结构网络用于理解凯鲁亚克在路上的第一部分中的文本数据。 读者通过查看可视化来掌握主要概念。 通过追踪树状结构，读者无需阅读内容即可开始识别一个部分与下一个部分的关系。

文字艺术

使用艺术字，您可以从各种图像模板创建自己的文字云。 如果您希望在设计词云时具有原创性和创造性，那么这是一个很好的资源。 您可以选择字体、大小、样式和布局，并直接将文字添加到生成器中。

配云

并置云是另一种标签云。 它们是某些经常彼此并排出现的词（搭配）的文本数据可视化。 这些可视化主要出现在一般类别的 N 元语法问题中，二元语法（二）和三元语法（三）变得越来越普遍。

N-gram 在基因组学领域有多种应用。 它们还应用于与语法校正和文本压缩相关的算法。 看看 README 数据集中确定的最经常出现的单词对的这个二元组。

坡度图

如果您想要突出长期的转变、绝对值、排名和变化，那么斜率图表或图形是正确的文本数据可视化。

看看这张图表，它探索了一段时间内与旅游热点相关的关键变量。

当比较时间段或其他参考点并想要强调两个数据点之间不同类别的上升和下降时，斜率图表/图形是完美的文本可视化示例。

创建简明准确的斜率图表需要毅力，因为没有预先设计的模板可供使用。

您拥有的数据类型将决定斜率图是否是一种有效的工具。 例如，如果有很多重叠线，您的图表将不会有效。 相反，您的文本可视化会显得杂乱无章，您的想法也会丢失。

你的美数据值得上线

wpDataTables可以做到这一点。 它是用于创建响应式表格和图表的排名第一的 WordPress 插件，这是有充分理由的。

做这样的事情真的很容易：

1. 您提供表格数据
2. 配置和自定义它
3. 在帖子或页面中发布

它不仅漂亮，而且实用。 您可以创建包含多达数百万行的大型表格，或者您可以使用高级过滤器和搜索，或者您可以疯狂地使其可编辑。

“是的，但我太喜欢 Excel 了，网站上没有类似的东西”。 是的，有。 您可以使用 Excel 或 Google 表格中的条件格式。

我是否告诉过您也可以用您的数据创建图表？ 而这只是一小部分。 还有许多其他功能适合您。

桑基图

使用桑基图，您可以可视化一组值如何流向下一组。 这两个相互连接的点称为“节点”，连接称为“链接”。

桑基图最初用于创建能量流的可视化分析，但它们成为理解时间、金钱和资源流的有效工具。 带有图表的流程设计可以展示材料、流体、收入、能源和成本。

使用这种可视化可以理清复杂的过程。 它专注于您需要强调的特定元素或资源，并具有提升各种观看级别的优势。

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