本分析中很多的工作都是基于評論數據來進行的，比如：滴滴出行的評價數據、租房的評價數據、電影的評論數據等等，從這些語料數據中能夠挖掘出來客戶群體對于某種事物或者事情的看法，較為常見的工作有：輿情分析、熱點挖掘和情感分析。

       如果想要了解關于文本分類或者是情感分析相關的工作內容，可以閱讀我的《數據建模實戰》專欄文章，下面是鏈接信息：

                                                               《基于文本數據的情感分析系統》

        在之前的工作經歷中，我對微博數據和電影評論數據進行文本分析工作較多，今天的文章主要就是想以影評數據為切入點介紹一些自己文本分析的流程和方法，本文的主要內容包括：豆瓣影評數據采集、文本數據清洗預處理、數據庫存儲、LDA主題挖掘分析、詞云可視化展示等幾個主要部分。

       下面是 本文簡單的實現流程如下圖所示：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于豆瓣影评数据的文本分析系统【数据爬取+数据清洗+数据库存储+LDA主题挖掘+词云可视化】的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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