什麼是文本數據可視化以及何時使用它

從大量文本中提取相關且重要的信息往往是一項棘手的任務，尤其是大數據在當前數據分析場景中扮演著如此重要的角色。 無論是社交媒體帖子還是客戶反饋，大量複雜的數據有時會淹沒我們想要關注的特定信息。

這將需要一種工具來掃描任何唾手可得的成果的定性數據。 手動執行此操作是不可能的，而這正是文本數據可視化介入的地方。

了解文本可視化如何識別和突出隱藏在數據中的關鍵信息。 並了解機器學習工具如何增強您的文本數據可視化效果。

文本可視化 101

文本可視化是一種呈現信息的可視化方式——詞云、圖形、地圖、時間線、網絡等等，都可以用來可視化文本數據。 這樣做可以簡要了解最重要的關鍵詞，並總結和傳達特定文本中的趨勢和框架。

通過這樣的文本可視化工具，我們可以理解要點。

文本可視化適用於：

凝聚了很多內容。 通過強調多個文本的中心短語、按主題、情感等對內容進行分組來減少閱讀時間。 您能想像必須通過數百個客戶評論嗎？ 使用詞云或條形圖，您可以可視化數據並立即理解事物。

簡化文本數據。 我們的大腦天生喜歡享受和理解視覺數據，事實證明，我們對圖像進行排序比對書面文字進行排序更快。 如果您希望簡化複雜的數據並將這些概念傳遞給團隊經理，那麼文本可視化是您的不二之選。

確定定性數據的洞察力。 客戶反饋充滿了實用的見解。 您將獲得對您的客戶最重要的產品、功能和主題的有效概述，並有機會不僅找出他們的痛點，而且找出您在這些方面取得成功的地方。

發現隱藏的趨勢。 使用文本分析並逐漸將見解可視化，以便輕鬆發現任何不一致之處並找出主要原因。

文本挖掘

社交媒體平台的快速增長和互聯網的可用性意味著年復一年地產生了大量的非結構化文本數據。 這就是文本分析的全部意義所在——獲取洞察力或組裝原始數據，以推動研究、項目、業務和其他此類活動。

在使用機器調查文本方面出現了一個新的研究領域——文本挖掘。 這與計算機科學中使用的數據挖掘過程形成對比。

文本挖掘旨在揭示統計模式，因為它使用機器來分析包含大量文本的內容主體中的數據點。 通過這個過程，大數據系統中的各種模式開始出現。

文本挖掘受益於文本可視化工具，因為它很容易被機器和人類閱讀。 最重要的信息通過條形圖、文字云、圖形、地圖、時間線或網絡等易於閱讀的視覺表示形式進行傳達。

為什麼需要文本可視化

使文本數據易於掌握

您是否知道您的大腦對視覺數據進行排序的速度比文字或數字快 60 000 倍？ 文本可視化使復雜的數據更加清晰，並有力地將想法傳遞給團隊經理。

傳達聽眾的想法

圖表可以幫助您了解聽眾對某個主題或問題的看法。 此圖表還可用於壓縮數據驅動的視圖。 第一手數據可以用來總結任何市場反饋。

濃縮大量文本

減少您花在閱讀大量文本上的時間。 立即強調一串文本中的主要術語，按主題、情感或其他主題對內容進行分類。

快速瀏覽文本數據可視化或儀表板，即可了解您想要和需要了解的所有重要信息。

它著迷

如果你看一下詞云，你會發現它既引人注目又信息豐富。 精心設計的圖表可用於就一系列有趣的話題展開對話。

簡單直接

創建和閱讀文本可視化實際上非常簡單。 無論是條形圖還是圖形，您都將獲得對大量數據集的一些可行見解。

下面我們來看一些文本數據可視化的有效例子。

文本數據可視化示例

毫無疑問，當數據以可視化形式出現時，數據最好被閱讀和理解。 將密集的表格轉換為精緻且信息豐富的可視化需要藝術性，尤其是因為它不僅能理解分析本身，還能傳達核心思想可能產生的影響。

除了傳統的頻率或分佈圖之外，還有各種文本可視化設計，您應該考慮這些設計。

詞云

詞云是一組關鍵字或標籤，使用特定的顏色和字體大小來創建您可以輕鬆識別的形狀或圖形的表示。

它被認為是更具視覺吸引力、創造性和有效的文本可視化工具之一。 可以使用醒目的字體大小和顏色來突出顯示這些特定短語，從而突出顯示詞頻。 難怪詞云不僅在文本分析中而且在數字人文研究中都發揮著重要作用。

只需快速瀏覽一下，讀者就可以找出基本的主題和主題。 博客和其他網站利用詞云更輕鬆地與訪問者交流想法。 這種創新資源被用於數據新聞，以補充新聞文章中的文本信息。

《紐約時報》關於美國通貨膨脹的文章中有一個很好的例子。 （Badger, E.、Bhatia A. 和 Bui Q。“培根、汽油和必需品：2,200 名美國人注意到通貨膨脹的地方。”紐約時報，2022 年 3 月 9 日）詞云是使用最常見的詞或短語設計的來自研究參與者的開放式反饋。

文章顯示，許多參與者註意到大多數產品的通貨膨脹，但他們最關心的是汽油和食品。 橙色在詞云中被用來代表食物類別，並突出主題的重要性。

詞云的形狀和顏色僅次於關注詞頻的字體大小。 計數可能很複雜，因此此文本數據可視化使用基於總詞頻而不是詞的新穎性的大小變化。

網絡

網絡展示了構成整個網絡的不同單元之間的關係。 這種文本數據可視化通常用於文學作品，以從文學作品的各個方面生成網絡，並找到這些方面與作品結構之間的聯繫。

在此圖像中，樹結構網絡用於理解凱魯亞克在路上的第一部分中的文本數據。 讀者通過查看可視化來掌握主要概念。 通過追踪樹狀結構，讀者無需閱讀內容即可開始識別一個部分與下一個部分的關係。

文字藝術

使用藝術字，您可以從各種圖像模板創建自己的文字云。 如果您希望在設計詞云時具有原創性和創造性，那麼這是一個很好的資源。 您可以選擇字體、大小、樣式和佈局，並直接將文字添加到生成器中。

配雲

並置雲是另一種標籤雲。 它們是某些經常彼此並排出現的詞（搭配）的文本數據可視化。 這些可視化主要出現在一般類別的 N 元語法問題中，二元語法（二）和三元語法（三）變得越來越普遍。

N-gram 在基因組學領域有多種應用。 它們還應用於與語法校正和文本壓縮相關的算法。 看看 README 數據集中確定的最經常出現的單詞對的這個二元組。

坡度圖

如果您想要突出長期的轉變、絕對值、排名和變化，那麼斜率圖表或圖形是正確的文本數據可視化。

看看這張圖表，它探索了一段時間內與旅遊熱點相關的關鍵變量。

當比較時間段或其他參考點並想要強調兩個數據點之間不同類別的上升和下降時，斜率圖表/圖形是完美的文本可視化示例。

創建簡明準確的斜率圖表需要毅力，因為沒有預先設計的模板可供使用。

您擁有的數據類型將決定斜率圖是否是一種有效的工具。 例如，如果有很多重疊線，您的圖表將不會有效。 相反，您的文本可視化會顯得雜亂無章，您的想法也會丟失。

你的美數據值得上線

wpDataTables可以做到這一點。 它是用於創建響應式表格和圖表的排名第一的 WordPress 插件，這是有充分理由的。

做這樣的事情真的很容易：

1. 您提供表格數據
2. 配置和自定義它
3. 在帖子或頁面中發布

它不僅漂亮，而且實用。 您可以創建包含多達數百萬行的大型表格，或者您可以使用高級過濾器和搜索，或者您可以瘋狂地使其可編輯。

“是的，但我太喜歡 Excel 了，網站上沒有類似的東西”。 是的，有。 您可以使用 Excel 或 Google 表格中的條件格式。

我是否告訴過您也可以用您的數據創建圖表？ 而這只是一小部分。 還有許多其他功能適合您。

桑基圖

使用桑基圖，您可以可視化一組值如何流向下一組。 這兩個相互連接的點稱為“節點”，連接稱為“鏈接”。

桑基圖最初用於創建能量流的可視化分析，但它們成為理解時間、金錢和資源流的有效工具。 帶有圖表的流程設計可以展示材料、流體、收入、能源和成本。

使用這種可視化可以理清複雜的過程。 它專注於您需要強調的特定元素或資源，並具有提升各種觀看級別的優勢。

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