我們常見的資料主要是以數位方式存在的， 而在現在大資料爆發時代， 資料不僅僅包括數位， 還包括一些非結構化資料， 如文字、語音、圖片等， 今天我們介紹一種Power BI 的視覺化物件， 用於表達文字頻率的效果——詞雲圖。
1、詞雲圖簡介
詞雲是詞的頻率和值的視覺表示， 使用它可以立即洞察資料中最重要的術語。
借助於繁瑣中的 "雲" 的交互體驗, 您不必再通過大量的文本挖掘來找出哪些詞是突出的或普遍的。 您可以簡單地將它們視覺化為 Word 雲, 並立即獲得大圖片和使用者電源 BI 的交互性, 以進一步切片和骰子, 以揭示文本內容背後的主題。
詞雲圖， 也叫文字雲， 是對文本中出現頻率較高的“關鍵字”予以視覺化的展現， 詞雲圖過濾掉大量的低頻低質的文本資訊， 使得流覽者只要一眼掃過文本就可領略文本的主旨。
2、資料準備
按照慣例， 我們先準備一組資料， 如下圖所示：
資料包括兩個欄位， 為關鍵字（Words）以及詞出現的頻次（Value）， 我們就先用這組簡單的資料， 看看如何更好的表達我們想要看到的核心詞。
我們先將這組資料導入到Power BI Desktop 中， 效果如下圖所示：
3、插入視覺化物件
我們這次使用的視覺化物件， 並為Power BI Desktop 預設安裝包括的物件，
設置完畢後， 效果如下圖所示：
我們在報表中創建這個詞雲圖物件， 效果如下圖所示：
將資料中的Words 欄位拖拽到Category 編輯欄上， 操作方法如下圖所示：
從上圖我們可以看到， 資料表中的詞已經可以在這個圖示中展示出來， 而且每個詞的顏色不一樣， 還是分散的。 但是有一個問題， 這些詞看起來並沒有突出哪個詞的重要性， 所以我們就要考慮到頻次， 讓詞的重要性突出出來。
我們再將資料中的Value 欄位拖拽到物件中的Value 編輯方塊中， 操作方法如下圖所示：
此時我們就可以看到每個詞和之前就不一樣了，不僅僅顏色有變化，而且每個詞的顯示大小（字型大小）也不一樣，通過觀察，頻次大的那個詞，字型大小也大一些，以此類推。而且詞的分佈也和之前不一樣了，比之前更加緊密，出現頻次大的詞稍微靠近中間的位置，而邊緣上的詞，出現頻次都比較低。
為了美觀，我們還可以旋轉詞顯示的角度，操作方法如下圖所示：
4、自動解析拔詞
這個視覺化物件，出來上述對於固定的詞和出現的頻次展示出雲圖外，我們還可以根據句子來讓這個物件説明我們解析詞出現的頻次。
如下圖所示，我們先準備幾個句子，裡邊有很多個片語成。
將這組資料導入到Power BI Desktop 中，效果如下圖所示：
為了對比效果圖，我們新創建一頁，並在這一頁報表中創建一個詞雲圖物件，操作方法如下圖所示：
將Article 這個表中的Article 欄位拖拽到Category 編輯欄上，操作方法如下圖所示：
此時我們就可以看到，詞雲圖物件可以幫忙我們解析每個句子中的詞，以及出現的頻次，並在圖中顯示出來，如上圖所示，這些句子中，出現很多個英文單詞，且出現頻次最大的是The這個詞。
需要注意的是，這個視覺化物件解析句子的功能目前僅僅對英文有效，對漢字還沒有效果。
這個視覺化物件，對於網站中的SEO和SEM的應用效果很大，通過這個方法，我們可以很直觀的看到哪些詞是訪問用戶關注的，針對這些關鍵字，我們就可以更好的維護。
作者：梁才
ExcelHome技術論壇版主
此時我們就可以看到每個詞和之前就不一樣了，不僅僅顏色有變化，而且每個詞的顯示大小（字型大小）也不一樣，通過觀察，頻次大的那個詞，字型大小也大一些，以此類推。而且詞的分佈也和之前不一樣了，比之前更加緊密，出現頻次大的詞稍微靠近中間的位置，而邊緣上的詞，出現頻次都比較低。
為了美觀，我們還可以旋轉詞顯示的角度，操作方法如下圖所示：
4、自動解析拔詞
這個視覺化物件，出來上述對於固定的詞和出現的頻次展示出雲圖外，我們還可以根據句子來讓這個物件説明我們解析詞出現的頻次。
如下圖所示，我們先準備幾個句子，裡邊有很多個片語成。
將這組資料導入到Power BI Desktop 中，效果如下圖所示：
為了對比效果圖，我們新創建一頁，並在這一頁報表中創建一個詞雲圖物件，操作方法如下圖所示：
將Article 這個表中的Article 欄位拖拽到Category 編輯欄上，操作方法如下圖所示：
此時我們就可以看到，詞雲圖物件可以幫忙我們解析每個句子中的詞，以及出現的頻次，並在圖中顯示出來，如上圖所示，這些句子中，出現很多個英文單詞，且出現頻次最大的是The這個詞。
需要注意的是，這個視覺化物件解析句子的功能目前僅僅對英文有效，對漢字還沒有效果。
這個視覺化物件，對於網站中的SEO和SEM的應用效果很大，通過這個方法，我們可以很直觀的看到哪些詞是訪問用戶關注的，針對這些關鍵字，我們就可以更好的維護。
作者：梁才
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