[整理]eviews手把手教你入门

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EVIEWS简介Eviews是Econometrics Views的缩写,直译为计量经济学观察,俗称计量经济学软件包。

●计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、运用模型

进行预测。Eviews是完成上述任务的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经

济学软件包的出现,使计量经济学取得了长足的进步,发展成为实用严谨的经济

学科。

●Eviews的前身是美国GMS公司1981年发行的第1版的Micro TSP,目前最新版

本是7.0。本讲义是基于Eviews 5.0编写。

实验一EViews 软件概述

实验目的:熟悉Eviews软件的基本功能

试验要求:熟悉描述统计和线性回归分析

试验数据:1978~2000年广东省消费与国内生产总值的统计数据(试验1数据.xls)

实验步骤:

(1)EViews软件的安装(略)

(2)EViews过程

我们通过一个简单的回归分析例子来显示一个EViews过程,不对EViews的详细功能

展开讨论,目的是先对EViews有个概括了解,该例子是广东省消费水平与国内生产总值的

数量关系分析,Y=消费支出,X=国内生产总值。试验步骤为:

STEP1:双击桌面上EViews快捷图标,打开EViews(参见图1)

图1

STEP2:点击Eviews主画面顶部按钮file/new/Workfile,弹出workfile create对话框(图2)。

图2

在workfile structure type中选择dated-regular frequency,在右端frequency中选择Annual,在start和end中分别输入1978和2000,点击OK,出现图3画面,Workfile定义完毕。

图3

STEP3:点击Eviews主画面顶部按钮objects/new objects ,弹出new objects 对话框(图4),在Type of Object中选择group,并给new objects一个名字g1,然后点击OK,弹出一个表格Group对话框,(图5),在该对话框中即可输入变量及变量值。

图4

图5

STEP4:点击图5表格中第一列顶部的灰色条,该列全部变蓝,输入变量名X(GDP),然后在该列中即可输入变量X的各年观测值;同理可定义第二列为变量Y (消费支出xf),结果如图6。

图6

STEP5:点击图6Group对话框中的View/Graph按钮,出现一个下拉菜单,出现图7画面。选择scatter,即可看见序列X、Y的散点图(图8)

图7

图8

STEP6:点击图8窗口中Freeze按钮,得到图8的copy(图9),点击图9顶部的name ,给其一个名字Graph01,这样就将图9保存在workfile中。图9与图8不同在于,图9不随Y、X数据变化而变化,是独立的,可以对其进行编辑;而图8是Y、X数据的一种图形浏览形式,他随着Y、X数据变化而变化。

图9

STEP7:点击Eviews主画面上的quick/estimate equation,弹出Equation specification框(图10),在Equation specification 下的空框中输入Y C X,点击确定,得到Y对X回归模型估计结果(图11)。

图10

图11

回归结果的有关解释:

Variable——解释变量;

Coefficient——回归系数;

Std. Error——系数标准差;

t-Statistic——t检验值;

Prob.——零系数概率;

R-squared——判定系数;

Adjusted R-squared——调整后的判定系数;

S.E. of regression——回归标准误;

Sum squared resid——残差平方和;

Log likelihood——对数似然估计值;

Durbin-Watson stat——DW检验值;

Mean dependent var——被解释变量的均值;

S.D. dependent var——被解释变量的标准差;

Akaike info criterion——赤池信息准则;

Schwarz criterion——施瓦茨准则;

F-statistic——总体F检验值;

Prob(F-statistic)——F检验值的概率;

补充:工作文件的建立与数据处理

Eviews使用的数据存放在一个工作文件(workfile)中。运行eviews的各种命令时,也必须在工作文件中进行。因此启动eviews后,首先要建立一个工作文件。

1.建立工作文件

单击主窗口菜单File/New/Workfile,打开workfile create窗口。此选择框中,首先要选择workfile structure type(有3种选择),然后给出数据的范围。

(1)U nstuctured/undated:

如我们使用的横截面数据有30个样本,则在obervation中输入:30 (2)D ated-regular frequency:

1979年~2004年:Annual,start:1979 end:1994

1998年2季度~2004年4季度:Quarterly,start:1998,2 end:2004,4

1998年2月~2004年10月:Monthly,start:1998,02 end:2004,10

注:季度和月度中的逗号也可以换成冒号。

Weekly,用每周的第一天表示该周。如3:10:98表示1998年3月10日所在的那一周(美国表示方式)

Daily,表示方式是“月:日:年”

(3)B alanced panel:

2.数据输入和数据编辑

输入数据有三种基本方法:鼠标图形界面方式、excel导入、data命令方式。

(1)鼠标图形界面方式

建立新序列:Object/New Object,选择series,并给定序列名,一次只能创建一个

新序列

建立空组: Object/New Object,选择group, 并给定组名

支持copy/paste

在序列/组窗口选择edit+/-,切换编辑状态

(2)Excel导入

点击:File\Import\Read Text-Lotus-Excel

(3)data命令方式

命令格式:data <序列名1><序列名2>……<序列名3>

例如:data Y X

适用条件:建立或调入工作文件以后

注:序列名以英文字母开头(大、小写等价),字符个数不得超过16个。不能将C,REDID 定义为序列名。

3.删除序列

在workfile窗口,选择要删除的序列名,单击此窗口菜单中Delete键(或按鼠标右键)。

4.序列更名

在数据编辑窗口,单击序列名,将原名换为新名。

5.序列作图

Eviews可以作折线图、直方图、饼图、两个序列的散点图等。操作如下:

主→Quick→Graph→scatter

打开序列作图对话框,在对话框中输入要作图的序列名,如X Y,单击OK。

6.数据序列的运算

Eviews可以通过公式生成新的序列。

例如计算Z1=LOG(Y),点击:主→Quick→Generate series,打开序列运算对话框,在对话框中输入计算公式:Z1=LOG(Y) 。用户可以根据需要调整序列运算的样本区间。

Revit入门教程(一看就会)要点

Revit入门教程(一看就会)要点

Revit入门级小教程(原创~) 写在前面: REVIT作为一款专门面向建筑的软件,它的功能是非常强大的,它可以兼任辅助建筑设计和建筑表现两方面工作,以下所谈到的建模过程指的是建筑表现方面的工作,用REVIT辅助建筑设计需要设计者对REVIT建模有着非常熟练的掌握,相比于辅助建筑设计,对于初学者来说用REVIT来做建筑表现更加容易上手一些。因此以下所谈到的REVIT建模主要是针对建筑表现方面。 建模观念上的改变: REVIT作为一款BIM软件,它的建模跟我们平时常用到的建模软件,如SKETCH UP,RHINO 等,还是有着不小的差距的,要接受这款软件,在建模观念上就需要有一些改变。 如果把常用的SKETCH UP、RHINO比作手工模型的话,REVIT便可以比作实际建造,

SKETCH UP、RHINO等软件的建模是通过形体的组成来完成,而REVIT的建模是通过组合不同的建筑元素来完成,如梁、柱、门、窗等等。既然是模拟实际建造,便有着实际建造的一些特点,如掌握建筑各部分精确的尺寸,了解建筑各部分材料的运用,构造做法等等,综合来说,用REVIT建模,必须对你的建筑方案有深入准确的了解,才可以建出一个完善的REVIT模型。这个观念对于一个刚刚接触REVIT的同学来说是很重要的,对自己的建筑方案了解的不够准确细致深入的话,建模的时候会碰到很多困难,让自己不得不停下手中的建模工作,来确定某一部分的尺寸、材料或构造等。REVIT模型的细致程度最终取决于设计者所做的方案的深度和对方案的了解程度。 两个重要的专有名词: 我从官方解释和我个人的理解两个方面来说一下对于REVIT中两个比较重要的专有名词的意思 样板文件: 官方解释:项目样板提供项目的初始状态。

【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)

Q1:我现在的工作有一点数据分析的模块,自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作,我现在想做这一行,但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟,请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备? A:很简单,我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求,进行自我对照,即可知道需要做哪些准备。 数据分析师职位要求: 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历; 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL; 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作; 4、对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳; 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神; 6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。 Q2:对数据分析有浓厚兴趣,希望从事数据分析、市场研究相关工作,但听说对学历要求较高,请问我是否要读研,读研的话应该读哪个方向? A:读研要看自身情况,但可明确:专业不是问题,本科学历就够。关键是兴趣与能力,以及自身的努力,兴趣是学习成长最好的老师! 当然如果是在校生考上研究生的话那是最好,如果考不上可以先工作,等你工作有经验了,你就知道哪方面的知识是自己需要,要考哪方面的研究生,也就更有方向性。 Q3:那么如何培养对数据分析的兴趣呢? A:建议如下: 1、先了解数据分析是神马? 2、了解数据分析有何用?可解决什么问题? 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例; 4、关注数据分析牛人微博,听牛人谈数据分析(参考Q1的三个链接); 5、多思考,亲自动手分析实践,体验查找、解决问题的成就感; 6、用好搜索引擎等工具,有问题就搜索,你会有惊喜发现; 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣:开拓视野,立定志向》; 有网友说:让数据分析变的有趣的方法是,把自己想象成福尔摩斯,数据背后一定是真相!Q4:我有点迷茫,是练好技能再找工作,还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作,在工作中提升? A:建议在工作中进行学习实践,这才是最好的提升。看那么多书,没有实践都是虚的。 Q5:我是做电商的,对于数据分析这块,您有什么好的软件工具类推荐吗? A:做数据分析首先是熟悉业务及行业知识,其次是分析思路清晰,再次才是方法与工具,切勿为了方法而方法,为工具而工具!不论是EXCEL、SPSS还是SAS,只要能解决问题的工具就是好工具。 问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们:1、以完整的逻辑形式结构化问题;2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系;3、理顺思路、系统描述情形/业务;4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。

revit非常经典的入门实战案例

案例的详细过程写下来,所以REVIT这是寒假的一个作业,倪伟桥让我把我做的一个初学REVIT就写了这么一篇类似教程的东西,既然写了就发上来分享一下,相信对于不久,也还有很多REVIT者还是有一些帮助的。同时希望大家能指出不足呀,我也用~要学习的,欢迎分享心得经验 写在前面:它可以兼任辅助建筑设作为一款专门面向建筑的软件,它的功能是非常强大的,REVIT计和建筑表现两方面工作,以下所谈到的建模过程指的是建筑表现方面的工作,用相比于辅助建筑设REVIT建模有着非常熟练的掌握,REVIT辅助建筑设计需要设计者对REVIT因此以下所谈到的来做建筑表现更加容易上手一些。计,对于初学者来说用REVIT 建模主要是针对建筑表现方面。 建模观念上的改变:RHINOUPSKETCH ,作为一款BIM软件,它的建模跟我们平时常用到的建模软件,如REVIT 等,还是有着不小的差距的,要接受这款软件,在建模观念上就需要有一些改变。SKETCH 便可以比作实际建造,RHINO比作手工模型的话,REVIT、如果把常用的SKETCH UP的建模是通过组合不同的而REVITRHINOUP、等软件的建模是通过形体的组成来完成,建筑元素来完成,如梁、柱、门、窗等等。既然是模拟实际建造,便有着实际建造的一些特点,如掌握建筑各部分精确的尺寸,了解建筑各部分材料的运用,构造做法等建模,必须对你的建筑方案有深入准确的了解,才可以建出REVIT等,综合

来说,用的同学来说是很重要的,模型。这个观念对于一个刚刚接触一个完善的REVITREVIT对自己的建筑方案了解的不够准确细致深入的话,建模的时候会碰到很多困难,让自 己不得不停下手中的建模工作,来确定某一部分的尺寸、材料或构造等。REVIT模型的细致程度最终取决于设计者所做的方案的深度和对方案的了解程度。 两个重要的专有名词: 我从官方解释和我个人的理解两个方面来说一下对于REVIT中两个比较重要的专有名词的意思 样板文件: 官方解释:项目样板提供项目的初始状态。 Revit Architecture 提供几个样板,您也可以创建自己的样板。基于样板的任意新项目均继承来自样板的所有族、设置(如单位、填充样式、线样式、线宽和视图比例)以及几何图形。 个人的理解:如果把一个REVIT项目比作一张图纸的话,那么样板文件就是制图规范,样板文件中规定了这个REVIT项目中各个图元的表现形式:线有多宽、墙该如何填充、度量单位用毫米还是用英寸等等,除了这些基本设置,样板文件中还包含了该样板中常用的族文件,如工业建筑的样板文件中,族里面便会包括一些吊车之类的只有在工业建筑中才会常用的族文件。 族文件:

微博项目资料整理

利用周末的时间,做了微博相关资料的整理,和大家共同分享(附件:有相关的论文可供参考)。 一、微博内容挖掘 主要技术支撑:文本挖掘技术 相关理论模型topic model。 其中包含两个主要的模型:分别为PLSA模型和LDA模型. 1.1 PLSA模型 LSA:潜在语义分析 PLSA:概率潜在语义分析 1. 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中,一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合,而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功,在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头角,但在实际应用过程中,它却有一些不可避免的缺陷,比如: 1.稀疏性(Sparseness): 对于大词典,尤其是包括了生僻字的词典,文档稀疏性不可避免; 2.多义词(Polysem): 一词多义在文档中是常见的现象,BOW模型只统计单词出现的次数,而忽略了他们之 间的区别; 3.同义词(Synonym): 同样的,在不同的文档中,或者在相同的文档中,可以有多个单词表示同一个意思; 从同义词和多义词问题我们可以看到,单词也许不是文档的最基本组成元素,在单词与文档之间还有一层隐含的关系,我们称之为主题(Topic)。我们在写文章时,首先想到的是文章的主题,然后才根据主题选择合适的单词来表达自己的观点。在BOW模型中引入Topic的因素,成为了大家研究的方向,这就是我们要讲的Latent Semantic Analysis (LSA) 和 probabilitistic Latent Semantic Analysis (pLSA), 2. LSA简介 已知一个文档数据集及相应的词典,采用BOW模型假设,我们可以将数据集表示为一个的共生矩阵,,其中, 表示词典中的第j个单词在第i个文档中出现的次数。 LSA的基本思想就是,将document从稀疏的高维Vocabulary空间映射到一个低维的向量空间,我们称之为隐含语义空间(Latent Semantic Space). 如何得到这个低维空间呢,和PCA采用特征值分解的思想类似,作者采用了奇异值分解(Singular Value Decomposition)的方式来求解Latent Semantic Space。标准的SVD可以写为:

Eviews操作手册

Eviews操作入门:输入数据,对数据进行描述统计和画图 首先是打开Eviews软件,可以双击桌面上的图标,或者从windows开始菜单中寻找Eviews,打开Eviews后,可以看到下面的窗口如图F1-1。 图F1-1 Eviews窗口 关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help,进行自学。 打开Eviews后,第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile,单击File,然后光标放在New上,最后单击Workfile。如图F1-2 图F1-2 图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型,如同F1-3。数据类型分三类截面数据,时间序列数据和面板数据。

图F1-3 图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率,见图F1-4。 图F1-4 对话框中选择数据的频率:年、半年、季度、月度、周、天(5天一周或7天1周)或日内数据(用integer data)来表示。 对时间序列数据选择一个频率,填写开始日期和结束日期, 日期格式: 年:1997 季度:1997:1 月度:1997:01 周和日:8:10:1997表示1997年8月10号,美式表达日期法。 8:10:1997表示1997年10月8号,欧式表达日期法。 如何选择欧式和美式日期格式呢?从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion,得到窗口F1-5。F1-5的右上角可以选择日期格式。

图F1-5 假设建立一个月度数据的workfile,填写完后点OK,一个新Workfile就建好了。见图F1-6。保存该workfile,单击Eviews窗口的save命令,选择保存位置即可。 图F1-6 新建立的workfile之后,第二件事就是输入数据。数据输入有多种方法。 1)直接输入数据,见F1-7 在Eviews窗口下,单击Quick,再单击Empty group(edit series),直接输数值即可。注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-,可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格,输完数据后,为了避免不小心改变数据,可以再点一下Edit+/-,这时数据就不能被修改了。

revit非常经典的入门实战案例

写在前面: REVIT作为一款专门面向建筑的软件,它的功能是非常强大的,它可以兼任辅助建筑设计和建筑表现两方面工作,以下所谈到的建模过程指的是建筑表现方面的工作,用REVIT辅助建筑设计需要设计者对REVIT建模有着非常熟练的掌握,相比于辅助建筑设计,对于初学者来说用REVIT来做建筑表现更加容易上手一些。因此以下所谈到的REVIT 建模主要是针对建筑表现方面。 建模观念上的改变: REVIT作为一款BIM软件,它的建模跟我们平时常用到的建模软件,如SKETCH UP,RHINO 等,还是有着不小的差距的,要接受这款软件,在建模观念上就需要有一些改变。 如果把常用的SKETCH UP、RHINO比作手工模型的话,REVIT便可以比作实际建造,SKETCH UP、RHINO等软件的建模是通过形体的组成来完成,而REVIT的建模是通过组合不同的建筑元素来完成,如梁、柱、门、窗等等。既然是模拟实际建造,便有着实际建造的一些特点,如掌握建筑各部分精确的尺寸,了解建筑各部分材料的运用,构造做法等等,综合来说,用REVIT建模,必须对你的建筑方案有深入准确的了解,才可以建出一个完善的REVIT模型。这个观念对于一个刚刚接触REVIT的同学来说是很重要的,对自己的建筑方案了解的不够准确细致深入的话,建模的时候会碰到很多困难,让自己不得不停下手中的建模工作,来确定某一部分的尺寸、材料或构造等。REVIT模型的细致程度最终取决于设计者所做的方案的深度和对方案的了解程度。 两个重要的专有名词:

我从官方解释和我个人的理解两个方面来说一下对于REVIT中两个比较重要的专有名词的意思 样板文件: 官方解释:项目样板提供项目的初始状态。 Revit Architecture 提供几个样板,您也可以创建自己的样板。基于样板的任意新项目均继承来自样板的所有族、设置(如单位、填充样式、线样式、线宽和视图比例)以及几何图形。 个人的理解:如果把一个REVIT项目比作一张图纸的话,那么样板文件就是制图规范,样板文件中规定了这个REVIT项目中各个图元的表现形式:线有多宽、墙该如何填充、度量单位用毫米还是用英寸等等,除了这些基本设置,样板文件中还包含了该样板中常用的族文件,如工业建筑的样板文件中,族里面便会包括一些吊车之类的只有在工业建筑中才会常用的族文件。 族文件: 官方解释:族是一个包含通用属性(称作参数)集和相关图形表示的图元组。属于一个族的不同图元的部分或全部参数可能有不同的值,但是参数(其名称与含义)的集合是相同的。族中的这些变体称作族类型或类型。 个人的理解:族文件可算是REVIT软件的精髓所在。初学者常常拿SKETCH UP中的组件来和REVIT中的族来做比较,从形式上来看,两者确实有相似之处,族可以看做是一种参数化的组件,如:一个门,在SKETCH UP中的一个门组件,门的尺寸是固定的,需要不同尺寸的门就需要再重新做一个,而REVIT中的一个门的族,是可以对门的尺寸、材质等属性进行修改的,所以说,族可以看做是一种参数化的组件。 还有一些专有名词会在后面的建模步骤中出现的时候进行解释。

不同物质在水中的溶解能力 教案

《不同物质在水中的溶解能力》 贾汪大吴湖里小学俞妙琴 教学目标:能通过实验比较出小苏打和盐,哪个在水中的溶解能力强。 通过简单的实验知道水中能溶解少量的气体。 教学重点:了解不同物质在水中的溶解能力不同。 实验材料:装50毫升水的烧杯2个、搅拌棒2个、食盐4份(每份2.5克)、小苏打4份(每份2.5克)、汽水1瓶、注射器1个。 【教学过程】 一、揭题示标 1.情景引入:哪些物质能溶解在水中。盐能溶解在水中,在一杯水中不断地加盐,盐会不断地溶解吗?(不会)一杯水中所能溶解盐的多少,这就是盐在水中的溶解能力。 2.(板书:溶解能力) 小苏打和盐在水中的溶解能力一样吗?这就是本节我们要探究的问题。(补充板书:不同物质在水中的溶解能力) 3.出示目标:(1)实验探究比较出小苏打和盐,哪个在水中的溶解能力强。 (2)通过简单的实验知道水中能溶解少量的气体。 二、自主探究

(一)比较小苏打和盐在水中的溶解能力 1.提出问题。我们要探究的问题是什么?(比较小苏打和盐在水中的溶解能力)。猜一猜,谁在水中的溶解能力强? 2.(学生猜测)我们要通过实验进行比较。 3.小组讨论:怎样进行实验?阅读29页实验方法,并回答: (1)盐和小苏打溶解在水中的比较实验中,相同点是什么?不同点是什么?(2)实验操作中,要注意什么。第一小份没有溶解完就加第二小份的做法对吗?加到什么时候为止? (3)如果杯底有剩余的,怎样估计剩余的? (4)提示:小组分工合作:一人放物质,另一人搅拌,其余人观察并作好记录。迅速有序完成后整理好器材,举手示意。 4.汇报交流。 5.自主探究。 6.汇报总结。盐和小苏打在水中的溶解能力一样吗? (二)气体也能溶解在水中 1.设问:气体能不能溶解在水中呢? 2.观察,老师摇晃一下汽水瓶,会有什么现象出现?过一会,又会怎样?你有什么猜想?(气体也能溶解在水中)。气体能不能溶解在水中呢?

用定性数据分析包 RQDA tm 进行文本挖掘

用定性数据分析包RQDA tm进行文本挖掘 Written by Benson Ye (bensonye@https://www.360docs.net/doc/d618186714.html,) Revised by Ronggui Huang (ronggui.huang@https://www.360docs.net/doc/d618186714.html,) First reversion 2010-07-22 Last revision 2010-08-03 在对访谈内容或剧本、小说部分内容进行文本挖掘时,如果用不断的剪粘保存的方法非常繁琐而且容易漏掉一些内容。好在黄荣贵开发的RQDA包可以进行文档管理和内容编码及提取,大大方便了利用tm包进行文本挖掘,既提高了效率又提高了准确性,下面举一个小例子: 对(人民网>> 时政>> 时政专题>> 网友进言)中的公安部回应进行分析 相关链接:https://www.360docs.net/doc/d618186714.html,/GB/8198/138817/index.html 1、安装RQDA包、tm包和中文分词软件; > install.packages(c("rJava","tm", "gsubfn")) > install.packages(c("RQDA","RQDAtm"),repos="https://www.360docs.net/doc/d618186714.html,",type='source') 2、装载RQDA包并建立一个新的工程项目; > library(RQDAtm) 3、输入相关文本文件;

4、进行编码和作标记; 5、双击想要提取的编码即可提取相关文本;

6、运行下面下载的程序进行文本提取、转换、分词、文本挖掘工作。 (以上步骤的结果为RQDA2tm_example.rqda),可直接打开该文件继续如下步骤。 > gg <- RQDA2tm("公安部回应" ) > summary(gg) A corpus with 26 text documents The metadata consists of 2 tag-value pairs and a data frame Available tags are: create_date creator Available variables in the data frame are: MetaID cid fid selfirst selend fname > inspect(gg) ----------------------------------------------- > ## 去掉多余空格####

基于情感文本挖掘和分析的系统设计

摘要:如何对网络中大量的文本数据进行挖掘和分析是大数据应用一个热点的问题,本文提供一种对文本数据进行挖掘和分析的新思路。以汽车口碑的文本数据为例,将采集的数据存入sql server 2008数据库,采用自然语言处理的方法处理数据,结合最大熵算法和支持向量机(support vector machine, svm)算法对数据进一步挖掘和分析。 关键词:文本分析;数据挖掘;汽车大数据;svm 一、研究背景 情感文本挖掘和分析是自然语言处理中的一个研究领域[1]。如何有效地挖掘网络情感文本中的数据,是当今网络舆情分析所面临的关键问题。[2]本文借鉴现有的研究成果,提出一种基于最大熵算法结合svm的文本情感分析新思路,设计出一个基于情感文本挖掘和分析的系统。 二、基于情感文本挖掘和分析的系统设计 (一)数据的采集 (二)数据的预处理 本系统创新地运用了hashset类来存储不重复的对象[3];采用基于ansj的分词算法进行中文分词;使用基于哈工大停用词表的改进型停用词表进行停用词过滤操作。 (三)特征词的提取 针对“知网情感词典”和“台湾大学简体中文极性词典ntusd”合并后的词典,我们通过人工添加新词的方法构建更合理的情感词典,提取评论的特征词。 (四)文本向量化 为了使计算机处理文本数据,我们需要将数据进行向量化。本文使用了著名的权值计算方法――词频-逆向文档频率(term frequency?cinverse document frequency , tf-idf[4])实现汽车口碑的向量化。tf-idf是一种统计方法,用以评估特征词对于汽车口碑中情感倾向的重要程度。 tfidf的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率tf高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。特征词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降。 (五)情感分析 1基于最大熵算法的情感分类 这里我们使用的是softmax回归模型,逻辑回归(softmax)是最大熵对应类别为两类时的特殊情况 [5]。在softmax回归中,类型标记y可以取k个不同的值。于是,对于我们的训练集便有。首先计算softmax回归概率值,其中是模型的参数。这一项对概率分布进行归一化,所有概率之和为1。然后添加一个权重衰减项来修改原代价函数,让参数值保持比较小的状态,这个衰减项会惩罚过大的参数值,得到新的代价函数,利用求偏导数,求最小化,从而实现一个可用的softmax回归模型。 2基于svm的情感细粒度分析 假设存在训练样本,可以被某个超平面没有差错地分开,其中,m为样本个数,为n维实数空间,是分类间隔。因此和两类最近的样本点距离最大的分类超平面称为最优超平面。在条件下对求解一下最大的函数值,为拉格朗日乘子,再根据公式求解最优分类函数,是偏移量,是是共轭表达。从而得到svm分类器[6]。 三、结果分析 本文对网上7种车型的口碑进行爬取,利用最大熵算法的softmax分类器进行情感倾向分类得到结果如下。

revit非常经典的入门实战案例

这是寒假的一个作业,倪伟桥让我把我做的一个REVIT案例的详细过程写下来,所以就写了这么一篇类似教程的东西,既然写了就发上来分享一下,相信对于REVIT初学者还是有一些帮助的。同时希望大家能指出不足呀,我也用REVIT不久,也还有很多要学习的,欢迎分享心得经验~ 写在前面: REVIT作为一款专门面向建筑的软件,它的功能是非常强大的,它可以兼任辅助建筑设计和建筑表现两方面工作,以下所谈到的建模过程指的是建筑表现方面的工作,用REVIT辅助建筑设计需要设计者对REVIT建模有着非常熟练的掌握,相比于辅助建筑设计,对于初学者来说用REVIT来做建筑表现更加容易上手一些。因此以下所谈到的REVIT 建模主要是针对建筑表现方面。 建模观念上的改变: REVIT作为一款BIM软件,它的建模跟我们平时常用到的建模软件,如SKETCH UP,RHINO 等,还是有着不小的差距的,要接受这款软件,在建模观念上就需要有一些改变。 如果把常用的SKETCH UP、RHINO比作手工模型的话,REVIT便可以比作实际建造,SKETCH UP、RHINO等软件的建模是通过形体的组成来完成,而REVIT的建模是通过组合不同的建筑元素来完成,如梁、柱、门、窗等等。既然是模拟实际建造,便有着实际建造的一些特点,如掌握建筑各部分精确的尺寸,了解建筑各部分材料的运用,构造做法等等,综合来说,用REVIT建模,必须对你的建筑方案有深入准确的了解,才可以建出一个完善的REVIT模型。这个观念对于一个刚刚接触REVIT的同学来说是很重要的,对自己的建筑方案了解的不够准确细致深入的话,建模的时候会碰到很多困难,让自

用激情打造语文教学的卓越课堂

用激情打造语文教学的卓越课堂 语文课堂的魅力要靠激情打造。 激情是语文的底色,是语文教学的生命。?激情是语文课堂的魅力。是唤醒、释放与引导学生激情的主阵地。是实现语文在强烈的情感共鸣和审美愉悦中,让学生得到知的丰富,美的陶冶、情的升华的需要。 缺少激情的语文课堂,注定是苍白乏力的,是无力在学生的心灵留下印迹的。 怎样创设富有激情的有效语文课堂呢? 一、激情源于导语 罗丹说,艺术就是感情。语文教学这门艺术同样也离不开感情。我就利用导语的情感因素来奠定课堂情感基调,去叩击学生的心扉,引导他们进入课文情景,使情与景偕,情与理融。四年级课文中的《桂花雨》是一篇回忆童年生活的文章。我的导语是这样设计的:童年是美好的,在每个人记忆的花园里,总会有一些常开不败的花朵,给人留下永久的回忆。同学们,你有过在雨中嬉戏的经历吗?(学生回答)可是你有过在桂花雨中陶醉的经历吗?现在请你们闭上眼睛想一想:每当桂花盛开时,满树生香,花香随风飘逸,弥漫四方,一切都沉浸在花香里。你抱住那桂花树,使劲地摇,尽情地摇,任由桂花像雨点一样纷纷落下来。落在你的头上、脸上、肩上、身上、脚上,落得满身都是。你沐浴在香甜的桂花雨中,整个人都陶醉了,你忘情地喊着:“啊!真像下雨,好香的雨啊!”然后我让他们睁开眼睛顺势引入新课:“今天,就让我们一起走进台湾女作家琦君的童年,去感受一场美丽的桂花雨,和作家共同分享童年的欢乐。” 这段导语从学生已有的生活经验切入,然后用充满感情的语言为学生描述了摇桂花的场景,激起学生对作者童年生活的向往,也唤起学生已有的情感体验,学生的情绪一下子被调动起来了,教学也因为学生的入情而进入了积极的状态。好的导语就是教师精心打造的一把金钥匙,以它放射出的独特光芒,开启了学生智慧与情感的闸门,引领学生走入求知的神圣境界。 二、激情藏于文本 语文教材中许多典范的文本给教师的再创造留下了无限的空间,足以让我们激情奔放,游目骋怀。《观潮》的壮美与豪放,《怀念母亲》的凄婉与伤情,《桥》的悲壮与激昂,《詹天佑》的忠贞与赤诚,《穷人》所彰显的人性的光辉、《地震中的父与子》所表露的父子深情,这些文质兼美的文章,无不浸透着作者情与感的结晶,灵与肉的凝聚,神与思的升华。语文教师倘若不以教学的智慧去挖掘,去表现,不以自己的激情去引发,去点燃,就难以把学生从一个知识的高峰引入另一个知识的高峰,就难以让学生达到心灵境界的一个又一个升华。

eviews3.1基础入门知识

引言 Eviews是怎么用的呢?从来没用过的人真是无从下手,甚至因为陌生的界面而觉得有相当 的距离感。其实呢,什么工具创造出来,其目的都是为了让事情更容易办,是吧? Eviews也不例外,她的基本操作非常简单。特别是对于初学者来说,很有助于动手实践、 亲历亲为,从而在此基础上能够加深对基本知识点的理解。当然,如果你足够猛,觉得Eviews 不够专业(功能不够强),也可以直接用其他的计量软件(比如说:MA TLAB、SPLUS等等) ——事实也正是如此,好多高手都是用这些更为专业的软件。 作为一只成长不久的中年菜鸟,有时候会想起自己当初作为小菜鸟的艰辛…… 所以我就在百忙之中,抽出了这么点时间,开始写这个东东。 谨以下面的工作飨吾辈之后继者! 第一篇 Eviews的初步使用 我们以Eviews3.0进行操作的说明。下面以一个例子来说明一下Eviews的初步使用,这个 例子来自于Gujarati 这位印裔经济学家的《计量经济学教程》(中译本第三版)课后题(3.17)。 该题如下: 下表给出1960-1972年间美国制造业的每百名雇员的辞退率与失业率。(辞退一词指自愿离 职的人。) 美国制造业中的辞退率和失业率 年份每百名雇员的辞退率Y 失业率(%)X 1960 1.3 6.2 1961 1.2 7.8 1962 1.4 5.8 1963 1.4 5.7 1964 1.5 5.0 1965 1.9 4.0 1966 2.6 3.2 1967 2.3 3.6 1968 2.5 3.3 1969 2.7 3.3 1970 2.1 5.6 1971 1.8 6.8 1972 2.2 5.6 资料来源:Manpower Report of the President 《总统的人力报告》,1973,表C-10及表A-18。

Revit入门级小教程-建模日记

Revit入门级小教程 REVIT作为一款专门面向建筑的软件,它的功能是非常强大的,它可以兼任辅助建筑设计和建筑表现两方面工作,以下所谈到的建模过程指的是建筑表现方面的工作,用REVIT辅助建筑设计需要设计者对REVIT建模有着非常熟练的掌握,相比于辅助建筑设计,对于初学者来说用REVIT来做建筑表现更加容易上手一些。因此以下所谈到的REVIT建模主要是针对建筑表现方面。 建模观念上的改变: REVIT作为一款BIM软件,它的建模跟我们平时常用到的建模软件,如SKETCH UP,RHINO 等,还是有着不小的差距的,要接受这款软件,在建模观念上就需要有一些改变。 如果把常用的SKETCH UP、RHINO比作手工模型的话,REVIT便可以比作实际建造,SKETCH UP、RHINO等软件的建模是通过形体的组成来完成,而REVIT的建模是通过组合不同的建筑元素来完成,如梁、柱、门、窗等等。既然是模拟实际建造,便有着实际建造的一些特点,如掌握建筑各部分精确的尺寸,了解建筑各部分材料的运用,构造做法等等,综合来说,用REVIT建模,必须对你的建筑方案有深入准确的了解,才可以建出一个完善的REVIT模型。这个观念对于一个刚刚接触REVIT的同学来说是很重要的,对自己的建筑方案了解的不够准确细致深入的话,建模的时候会碰到很多困难,让自己不得不停下手中的建模工作,来确定某一部分的尺寸、材料或构造等。REVIT模型的细致程度最终取决于设计者所做的方案的深度和对方案的了解程度。 两个重要的专有名词: 我从官方解释和我个人的理解两个方面来说一下对于REVIT中两个比较重要的专有名词的意思 样板文件: 官方解释:项目样板提供项目的初始状态。Revit Architecture 提供几个样板,您也可以创建自己的样板。基于样板的任意新项目均继承来自样板的所有族、设置(如单位、填充样式、线样式、线宽和视图比例)以及几何图形。 个人的理解:如果把一个REVIT项目比作一张图纸的话,那么样板文件就是制图规范,样板文件中规定了这个REVIT项目中各个图元的表现形式:线有多宽、墙该如何填充、度量单位用毫米还是用英寸等等,除了这些基本设置,样板文件中还包含了该样板中常用的族文件,如工业建筑的样板文件中,族里面便会包括一些吊车之类的只有在工业建筑中才会常用的族文件。 族文件: 官方解释:族是一个包含通用属性(称作参数)集和相关图形表示的图元组。属于一个族的不同图元的部分或全部参数可能有不同的值,但是参数(其名称与含义)的集合是相同的。

固体物质在水中的溶解度

固体物质在水中的溶解度 【学习目标】 1、了解固体物质溶解度的涵义。 2、会利用溶解性表或溶解度曲线,查阅相关物质的溶解性或溶解度,能依据给定的数据绘制溶解度曲线。 3、知道影响气体溶解度的一些... 【学习重点】溶解度的涵义、溶解度曲线 【学习难点】溶解度的涵义 【学习过程】 1.探究固体物质的溶解度 【讨论】学生讨论、辨析、纠正错误,认识固体物质溶解度的完整意义。 关键词:一定温度(指条件);100 g溶剂;饱和溶液;克(单位)。 [布置讨论题]"20 ℃时食盐溶解度是36 g"的含义是什么? 2.溶解度曲线 [讲解]在平面直角坐标系中溶解度的大小与温度有关。可以以横坐标表示温度,以纵坐标表示溶解度,画出物质的溶解度随温度变化的曲线,这种曲线叫做溶解度曲线。 [板书]溶解度随温度变化的曲线叫做溶解度曲线。[ 展示教学挂图] 问:影响固体溶解度的主要因素是什么?表现在哪些方面? 答:温度。大多数固体溶解度随温度升高而增大,例如硝酸钠;少数固体溶解度受温度影响不大,例如氯化钠;极少数固体随温度升高溶

解度反而减小,例如氢氧化钙。 [布置学生讨论]从溶解度曲线中我们可以获取什么信息? 归纳: a:溶解度曲线从溶解度曲线中可以查到有关物质在一定温度下的溶解度;可以比较相同温度下不同物质的溶解度以及各物质溶解度随温度变化的趋势等等。 B:从溶解度曲线可以看出,大多数固体物质的溶解度随温度的升高而增大,如硝酸铵、硝酸钾等;有些与温度的变化关系不大,如氯化钠。利用溶解度曲线提供的信息,可以对某些物质组成的混合物进行分离。 [讲解]对大多数物质来说,其溶解度都是随温度的升高而增大的,也有些固体物质,其溶解度是随着温度的升高而减小,氢氧化钙就是这样一种物质。 [展示教学挂图]氢氧化钙溶解度曲线 [板书]气体的溶解度: 通常用"1体积水中所能溶解气体的体积"来表示气体的溶解度。 气体的溶解度随温度的升高而减小,随压强的升高而增大。 [扩展资料] 固体物质的溶解度 1.概念在一定温度下,某固态物质在100g溶剂里达到饱和状态时所溶解的质量,叫做这种物质在这种溶剂里的溶解度。如果不指明溶剂,通常所说的溶解度是指物质在水里的溶解度。例如,NaCl在20℃的

固体物质在水中的溶解度(教案)

§3.2.6 固体物质在水中的溶解度 一.教学提示 “固体物质在水中的溶解度”是上教版九年级化学第一学期第三单元第二节第三课时的教学内容。在进行本单元的教学设计安排时,考虑到同学们对溶质的质量分数内容不陌生(多少有一些了解),所以对教学内容的次序,进行了适当调整。具体安排如下: 11周:§3.1.1水资源与水的组成研究(水污染、过滤、吸附、消毒等净化方法介绍) §3.1.2水的性质研究(物理性质、化学性质) §3.1.3物质在水中的分散(学习、交流三种分散体系、水溶液的某些性质) §3.1.4溶液的酸碱性(石蕊、酚酞、pH试纸的使用) 12周:§3.2.1溶液组成的判断(同时讲解练习) §3.2.2溶液组成的定量表示(用配制1%的食盐水为主线,学习质量分数概念、表示 方法、简单计算) §3.2.3溶液的稀释、配制(稀释原理、浓溶液配稀溶液的方法) §3.2.4学生实验 13周:§3.2.5影响物质溶解性的因素(溶解性概念、影响因素;饱和溶液、不饱和溶液概 念及转化) §3.2.6固体物质在水中的溶解度(概念、影响因素及溶解度曲线) §3.2.7溶解度曲线的运用(溶解度的计算,包括质量分数与溶解度的区别和联系)§3.2.8物质从溶液中析出(结晶、结晶水合物概念,几种典型的结晶水合物介绍)二.设计意图 本节课从比较两种盐的溶解性大小入手,引发并活跃学生思维,设计出合理方案,得出“溶解限量”的影响因素;通过对溶解限量限定因素的认识细化、对溶解限量实质的讨论分析,帮助学生建立固体溶解度的概念;通过对溶解度随温度变化情况的两种表示方法——表格法、坐标法的对比,让学生了解溶解度曲线的涵义,感悟数形结合思想的精妙。 三.学情分析 本次授课的初三(7)班,是我任教班级中基础最差的一个班,男生较女生多一些,化学学习特别优秀的有7位。经过三个月不到的时间的引导、训练、磨合,现在我们师生间的关系融洽,学生学习比较自觉,学习的积极性也比较高,每次的化学作业都能按时完成,学生的成绩在进步之中。一直以来《溶液》单元的教学是一个难点,学生的学习在这时会开始出现所谓的“分化”,所以在之前的质量分数、溶解性等内容的教学中,我尝试了“用学生已有的经验”同化并建构新的认知结构,组织好“活动与探究”,让学生体验学习过程。同时在建立溶质的质量分数的概念之后,对于有关的计算,把握好深度和广度,让学生信心满满地往下学。希望今天的课,在他们的积极“体验下”,能获得预期的效果。 四.教学目标

文本挖掘

文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类:文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析:为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘:在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理

计量实验一Eviews入门操作讲解

1. Eviews 基础 1.1. Eviews 简介 Eviews :Econometric Views (经济计量视图),是美国QMS 公司(Quantitative Micro Software Co.,网址为https://www.360docs.net/doc/d618186714.html, )开发的运行于Windows 环境下的经济计量分析软件。Eviews 是应用较为广泛的经济计量分析软件——MicroTSP 的Windows 版本,它引入了全新的面向对象概念,通过操作对象实现各种计量分析功能。 Eviews 软件功能很强,能够处理以时间序列为主的多种类型数据,进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列分析等基本数据分析以及建立条件异方差、向量自回归等复杂的计量经济模型。 1.2. Eviews 的启动、主界面和退出 1.2.1. Eviews 的启动 单击Windows 的【开始】按钮,选择【程序】选项中的【Eviews 】,单击其中的【Eviews 】;或者在相应目录下用鼠标双击 启动Eviews 5程序,进入主窗 口。如图1.1所示: 图 1.1 菜单栏 命令窗口 工作区 状态栏 路径

1.2.2.Eviews窗口介绍 标题栏 Eviews窗口的顶部是标题栏,标题栏左边是控制框;右边是控制按钮,有【最小化】、【最大化(或还原)】、【关闭】三个按钮。 菜单栏 标题栏下面是菜单栏。菜单栏中排列着按照功能划分的9个主菜单选项,用鼠标单击任意选项会出现不同的下拉菜单,显示该部分的具体功能。9个主菜单选项提供的主要功能如下: 【File】有关文件(工作文件、数据库、Eviews程序等)的常规操作,如文件的建立(New)、打开(Open)、保存(Save/Save As)、关闭(Close)、导入(Import)、导出(Export)、打印(Print)、运行程序(Run)等;选择下拉菜单中的Exit将退出Eviews软件。 【Edit】通常情况下只提供复制功能(下拉菜单中只有Cut、Copy项被激活),应与粘贴(Paste)配合使用;对某些特定窗口,如查看模型估计结果的表达式时,可对窗口中的内容进行剪切(Cut)、删除(Delete)、查找(Find)、替换(Replace)等操作,选择Undo表示撤销上步操作。 【Objects】提供关于对象的基本操作。包括建立新对象(New Objects)、从数据库获取/更新对象(Fetch/Update from DB)、重命名(Rename)、删除(Delete)。 【View】和【Procs】二者的下拉菜单项目随当前窗口不同而改变,功能也随之变化,主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。我们将在以后的实验中针对具体问题进行具体介绍。 【Quick】下拉菜单主要提供一些简单常规用法的快速进入方式。如改变样本范围(Sample)、生成新序列(Generate Series)、显示对象(Show)、作图(Graph)、生成新组(Empty Group)以及序列和组的描述统计量、新建方程和V AR。 【Options】系统参数设定选项。与一般应用软件相同,Eviews运行过程中的各种状态,如窗口的显示模式、字体、图像、电子表格等都有默认的格式,用户可以根据需要选择Options下拉菜单中的项目对一些默认格式进行修改。 【Windows】提供多种在打开窗口种进行切换的方式,以及关闭所有对象(Close All Objects)或关闭所有窗口(Close All)。 【Help】Eviews的帮助选项。选择Eviews Help Topics按照索引或目录方式在所有帮助信息种查找所需项目。下拉菜单还提供分类查询方式,包括对象(Object)、命令(Command)、函数(Function)、矩阵与字符串(Matrix&String)、程序(Programming)等五个方面。 命令窗口 菜单栏下面是命令窗口(Command Windows),窗口内闪烁的“︱”是光标。

【原创附代码】R语言用之进行文本挖掘与分析

论文题目:R语言用之进行文本挖掘与分析 摘要:要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多。词语提取后,还可以做成词云,让词语的频率属性可视化,更加直观清晰。本文利用R语言对2016年政府工作报告进行文本挖掘与分析并使用词云是该报告可视化,统计词频,用图片方式短时间看透文章的重点。 关键词:文本挖掘;R语言;2016政府工作报告;词云;可视化 Abstract:To analyze text content, the most common method of analysis is to extract the words in the text and to count the frequency. After extraction, can also be made word cloud, so that the frequency of the word attribute visualization, more intuitive and clear. This paper uses the R language to carry on the text mining and analysis to the government work report in 2016 and use the word cloud to visualize the report, to count word frequency, and to see the focus of the article in a short time. Key words:Text mining; R language; 2016 government work report; word cloud; visualization

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