Создать облако слов: Облако слов — создать онлайн

Содержание

Облако слов. Обновляем инструменты — Дидактор

Популярность Облака слов как дидактического инструмента, кажется, снизилась по сравнению с несколькими годами ранее. Тем не менее, «облака» все еще полезны в предоставлении хорошего способа визуализировать наиболее часто используемые слова в тексте. 

Помимо опубликованных в Дидакторе вариантов использования данного инструмента, читатели предложили и свои:

  • найти слова-паразиты
  • характеристики учеников
  • изучение русского языка как иностранного
  • подведение итогов опросов, дидактических игр
  • и др.

Между тем, моя проверка описанных в Дидакторе сервисов показала, что  некоторые из них не работают, с другими появились определённые проблемы.

Это прежде всего касается Wordle, вероятно, самого популярного инструмента для создания облаков слов.  Его разработчики сообщили, что онлайн версия больше не работает для абсолютного большинства браузеров (за исключением 

Firefox). Взамен предложено установить настольную версию для компьютеров Mac или Windows.

Рассмотрим альтернативные варианты подобных сервисов.

В WordClouds.com вы можете создавать облака слов в различных формах и размерах с широким спектром цветовых схем.

Пользуясь панелью инструментов, вы можете вставить облако слов разными способами:

  • вставить свой текст в окно
  • загрузить файл WORD
  • загрузить файл PDF
  • вставить ссылку из браузера.

Результат мгновенный.

Результат сохраняется в любых форматах, в том числе и встраиванием в блог или сайт.

 

WordWanderer

 пытается отличаться от других инструментов создания облака слов, позволяя перетаскивать слова, чтобы изменить внешний вид ваших облаков слов. Кроме того, WordWanderer включает инструмент поиска, который можно использовать для поиска слова. Контекст выбранного вами слова показывается под самим облаком слов.

То есть вы сами формируете своё облако, выделяя самое главное по вашему мнению слово, перетаскивая его куда угодно.

Правда, я так и не нашёл функции сохранения, в просто сделал скриншот.

Вставьте свой текст в Analyze My Writing, и он сгенерирует много информации о данном тексте. Этот сервис не покажет вам красивое облако, но сделает подробный анализ по пяти позициям:

  • базовая текстовая статистика
  • общие слова и фразы
  • удобство чтения
  • лексическая плотность
  • страдательный залог

Надеюсь, филологи оценят все возможности текстового анализа в данном сервисе.

Популярный детский портал ABCya!  предлагает хороший генератор облака слов. Как и в других генераторах, вы просто копируете и вставляете фрагменты текста в текстовое поле, чтобы создать облако слов. Весь интерфейс легко доступен и внешне привлекателен для детей.

Вы можете редактировать стиль шрифта, настроить цветовые схемы, подобрать фигуры для облака.

Word It Out  создает облака слов из любого текста, вставляемого в генератор облаков слов. После создания облака слов можно настроить размер и цветовую схему облака. Вы также можете настроить шрифт, используемый в облаке слов.


«rybka»
Click on the link above to see this word cloud at WordItOut. You may also view it on this website if you enable JavaScript (see your web browser settings).

Word cloud made with WordItOut

Особенность Word it Out, что больше всего привлекает, заключается в возможности при желании удалить любые слова, которые вы сочтёте нужным. Затем они не появятся в облаке слов.

Разумеется, целью статьи не было описание всех имеющихся сервисов по созданию облака слов. Но, надеюсь, вы найдёте много полезного в описанных выше генераторах.

5 способов создать облако слов, сколько вы использовали?


Вступление:Что касается визуализации данных, облако слов всегда было средством сильного визуального воздействия.Семантическая сегментация выполняется для входящего текста для получения словаря с различной частотой, а затем высокочастотные слова отображаются нерегулярным и концентрированным образом с размером шрифта, пропорциональным частоте слова, что является кратким, интуитивно понятным и эффективным.

Хотя облако слов — это хорошо, сделать его должно быть легко.В этой статье исследуются 3 типа (всего 5) способов создания облаков слов:

  • Онлайн-инструменты

  • программные инструменты

  • Инструменты программирования

Автор: luanhz

Источник: Decimals (ID: Датажи)

00 источник данных

Во время Весеннего фестиваля легендарная суперзвезда НБА Коби Брайант разбился и случайно погиб, заставив бесчисленное количество поклонников бесконечно сожалеть. Чтобы выразить свое уважение, я написал небольшой сканер, сканирующий информацию о комментариях к набору документальных фильмов Коби о Дубане в качестве источника данных для анализа текста.(Дубан поиск «Человек, идущий Кобе« Прощай »»)

01 Онлайн-инструмент для создания облака слов

Поищите инструменты онлайн-создания облака слов, и вы получите множество результатов, в том числе на отечественных и зарубежных веб-платформах. По сравнению с несколькими онлайн-инструментами в верхней части поиска, есть более или менее недостатки в использовании. Некоторые веб-страницы загружаются медленно, некоторые необходимо регистрировать перед использованием, некоторые имеют плохую поддержку шрифтов, а некоторые должны платить.

Конечно, в конце концов, им удобно и эффективно пользоваться, а лучше быть бесплатным. После сравнения я считаю, что эти две платформы относительно просты в использовании:

1. WordArt

преимущество:

  • Можно использовать без регистрации;

  • Нет ограничений на количество горячих слов;

  • Поддержка персонализированной конфигурации, включая горячие слова, шрифты, формы и т. Д .;

  • Облако слов в Интернете поддерживает интерактивный просмотр.

Недостатки:

  • Интерфейс работы английский, некоторым пользователям неудобно пользоваться и медленно загружается;

  • Плохая поддержка шрифтов. Поддерживается только один шрифт для китайского языка, а местные шрифты могут не добавляться из-за проблем с разрешениями.

▲ В библиотеке шрифтов по умолчанию есть только один шрифт, поддерживающий китайский

2. Микро-облако слов

преимущество:

  • Поддержка автоматического анализа текста;

  • Существует большое количество шаблонов фигур, также поддерживаются пользовательские шаблоны;

  • Картинка имеет различные цвета, в том числе градиентные;

  • Поддержка большого количества шрифтов;

  • легко использовать.

Недостатки:

  • Его можно использовать после регистрации;

  • Бесплатно скачать картинки с водяными знаками;

  • Количество горячих слов ограничено.

▲ Поддержка большого количества индивидуальных конфигураций

Результаты облака слов, созданные двумя онлайн-платформами:

▲ Онлайн-создание WordArt (у некоторых китайцев все еще есть искаженные символы)

▲ WeChat Cloud создается онлайн (на самом деле в середине есть водяной знак)

02 Программные средства для создания облаков слов

Нет существенной разницы между веб-онлайн-инструментами и настольным программным обеспечением в задаче создания облаков слов.Даже многие платформы поддерживают как онлайн-генерацию, так и программное обеспечение для настольных компьютеров.

3. Tableau

Чтобы отличаться от способа создания облака слов в Интернете на веб-страницах, Tableau, инструмент анализа бизнес-аналитики, выбран в качестве представителя программного обеспечения для настольных компьютеров для создания облака слов. несмотря на то что,

Возможно, слово «облако» — не главное занятие Tableau.

Создавать визуальные диаграммы с помощью Tableau всегда было относительно просто, и создание облаков слов не исключение. После загрузки источника данных в интерфейс Tableau просто нажмите «Настройки».

▲ «Горячие слова» — все этимологии, «число» — частота.

Фактически, входными данными для создания облака слов с помощью Tableau является не текст, а два столбца данных результата после обработки. С этой точки зрения способ генерации словесных облаков в Tableau является даже низкоуровневым, строго говоря, это можно назвать только визуальным отображением текста после фильтрации и статистики.

Однако легко представить себе очень удобные сценарии его применения, такие как предоставление данных о нескольких названиях продуктов и их продажах, а размер названий продуктов в облаке слов можно использовать для интуитивно понятного отображения соответствующих пропорций доходов.

Преимущества и недостатки создания облака слов с помощью Tableau:

преимущество:

  • Операция чрезвычайно проста;

  • Интерфейс облака слов является интерактивным, что облегчает вторичный просмотр.

Недостатки:

  • Источник ввода требует завершения статистики частоты слов;

  • Степень персонализации невысока;

  • Плохая контрастность размера слова.

Предоставьте данные горячих слов после статистики и используйте Tableau для создания результатов облака слов:

▲ Облако слов, созданное Tableau, не выдающееся

03 Инструмент программирования для создания облака слов

Многие инструменты программирования могут создавать облака слов, и Python не исключение.

4. WordCloud

WordCloud — это сторонняя библиотека, специально используемая Python для создания облаков слов. Ее необходимо установить перед использованием, и этот процесс установки часто скрывает некоторые неровности. Использовать WordCloud для создания облака слов очень просто, и вы можете персонализировать эффект облака слов с помощью большого количества настроек параметров.

Хотя WordCloud имеет собственные возможности обработки сегментации слов, учитывая его общий эффект сегментации, он часто сопровождается использованием библиотеки jieba для сегментации., А затем соединитесь с пробелами(WordCloud предпочтительно использует пробелы в качестве разделителей при сегментации)。

Пример исходного кода:

import jieba
import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
 word_list = jieba.lcut (words) # заикание сегментация банка слов
 word_list = [слово в слово в word_list если len (word.strip ())> 1] # Очистить слово из слов
word_clean=" ".join(word_list)
import imageio
mask=imageio.imread(r'kobe.jpg')
 wc = wordcloud.WordCloud (font_path = "simkai.ttf", # укажите тип шрифта
 Background_color = "white", # указать цвет фона
 Max_words = 200 # Максимальное количество слов, отображаемых в облаке слов
 Max_font_size = 255, # Укажите максимальный размер шрифта
 Маска = маска # указанный шаблон
 wc = wc.generate (word_clean) ## Создать облако слов
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()
 "" "Подробные настройки параметров Wordcloud
def __init__(self, font_path=None, width=400, height=200, margin=2,
    ranks_only=None, prefer_horizontal=.9, mask=None, scale=1,
    color_func=None, max_words=200, min_font_size=4,
    stopwords=None, random_state=None, background_color='black',
    max_font_size=None, font_step=1, mode="RGB",
    relative_scaling='auto', regexp=None, collocations=True,
    colormap=None, normalize_plurals=True, contour_width=0,
    contour_color='black', repeat=False,
    include_numbers=False, min_word_length=0):
"""

Проверяя официальные документы WordCloud, вы можете обнаружить, что его встроенные настройки параметров очень управляемы, например, следующие полезные функции:

  • font_path:Установить шрифт

  • mask:Установить шаблон облака слов

  • stopwords:Список стоп-слов

Предложите WordCloud 3 различных способа создания результатов в виде облака слов:

▲ Использование текста для прямого создания облака слов

▲ Используйте jieba для создания облака слов после сегментации слов

▲ Эффект после установки маски шаблона облака слов

5. PyEcharts

В дополнение к сторонней библиотеке WordCloud, специально используемой для создания облаков слов, диаграмма другой библиотеки визуализации Python также поддерживает создание облаков слов.То есть подкласс WordCloud в библиотеке pyecharts.

Однако аналогично тому, как Tableau генерирует облака слов, диаграмма также требует фильтрации входных данных и статистических данных.Например, результаты, полученные после сегментации слов jieba + статистики счетчика, могут быть очень удобны для использования диаграмм для создания облаков слов. а также,Со всеми диаграммами круговых диаграмм можно взаимодействовать, и диаграмма облака слов не является исключением, что также является одним из ее преимуществ.

Пример исходного кода:

import jieba
from collections import Counter
from pyecharts.charts import WordCloud

word_list = jieba.lcut (words) # Сегментация слова
word_list = [word.strip() for word in word_list if len(word.strip())>1]
wordCount = Counter(word_list)
wc = WordCloud()
wc.add("", wordCount.items(), word_size_range=[20, 100])
wc.render(r'kobe.html')
"""
def add(
    self,
    series_name: str,
    data_pair: types.Sequence,
    *,
    shape: str = "circle",
    word_gap: types.Numeric = 20,
    word_size_range: types.Optional[types.Sequence] = None,
    rotate_step: types.Numeric = 45,
    tooltip_opts: types.Tooltip = None,
    itemstyle_opts: types.ItemStyle = None,
):"""

Проверьте его метод добавления, вы можете понять некоторые параметры настройки создания облака слов, но по сравнению с библиотекой WordCloud параметры настройки WordCloud pyecharts слишком ограничены.

Предоставьте статистический массив и используйте результаты облака слов, сгенерированные диаграммами:

Изображение облака слов, созданное диаграммами, выглядит слишком «обычным» с одним углом поворота шрифта.(Устанавливается параметром rotate_step), Сравнение размера шрифта недостаточно очевидно.

04 Заключение

  • Как распространенный метод визуализации данных, облако слов имеет сильное визуальное воздействие и гибкие методы производства.

  • Обычные потребности в создании облака слов можно эффективно удовлетворить, полагаясь на онлайн-инструменты, и соответствующие инструменты доступны в стране и за рубежом.

  • В качестве программного обеспечения для анализа бизнес-аналитики Tableau лучше справляется с созданием облака слов, но при этом он чрезвычайно быстрый и удобный.

  • Программирование на Python для создания облака слов может быть настроено для большого количества персонализированных настроек, включая сегментацию слов, фильтрацию, шаблоны изображений и настройки текста, имеется большое количество параметров для настройки

  • В дополнение к WordCloud для создания облаков слов суббиблиотека WordCloud pyecharts также имеет хорошие эффекты и поддерживает взаимодействие.

Есть что сказать????

Q: Что ты использовал? Что еще вы хотите порекомендовать?

Добро пожаловать, чтобы оставить сообщение, чтобы поделиться со всеми

Думаю, ты хочешь увидеть????

Более захватывающим????

В официальном диалоге аккаунтаВведите следующееКлючевые слова

Узнайте больше о премиальном контенте!

PPT | чтение | Список книг | Хардкор | Галантерея 

Большое количество данных | Секрет | Python | Визуализация

AI | искуственный интеллект | 5G | а

Машинное обучение | Глубокое обучение | Нейронные сети

партнер 1024 | Великий бог | математика

По статистике, 99% больших порций кофе завершили эту волшебную операцию.

????

Сервисы, позволяющие создать облако тегов

В данном материале мы приведем сервисы, которые позволяют создать облако тегов. Частота слов в тексте, наиболее важные термины, популярность упоминаний в статье – все это важные данные. Следить за ними позволяет облако слов. Для его организации могут использоваться приложения онлайн-сервисы.

Word It Out

Этот сервис позволяет создать облако тегов с невероятной простотой и без необходимости проходить процесс регистрации. Достаточно ввести ссылку или текст. В настройках при желании можно поменять цвета фона и слов, а также подобрать другой шрифт. Присутствует также генератор облака тегов, который выдает вариант со случайными настройками. К сильным сторонам сервиса можно отнести поддержку кириллических шрифтов. После того как объект будет создан, его можно сохранить в форме изображения или поделиться им, посредством ссылки.

Tagxedo

Этот сервис также позволяет создать облако тегов без регистрации. В настройках пользователь может изменить цветовую схему, пространственную ориентацию и параметры текста. Создать облако слов можно различной формы, выбрав подходящий вариант из имеющейся библиотеки. Текст для анализа можно загрузить на сайт либо указать ссылку на него. Кириллица в данном сервисе отображается корректно. После создания готового объекта, его можно загрузить на свой компьютер в виде изображения в формате png или jpg. При этом можно указать параметры качества.

Через социальные сети

Если вас интересует программа для создания облака тегов, обратите внимание на сервис Tagul. Он позволяет сформировать необходимый объект непосредственно в окне браузера. Особенность его заключается в том, что регистрация в данном случае происходит посредством одного из аккаунтов, в предложенных социальных сетях. Текст добавляется вручную либо путем указания ссылки на него. Настройки дают возможность изменить различные параметры облака. Также в данном сервисе реализована библиотека форм, которая позволяет создать уникальный объект. Для верного отображения кириллицы потребуется выбрать, один из выделенных синим цветом, шрифт. Когда облако будет создано, его можно скачать на компьютер. Готовый файл получит формат png. Также поделиться созданным объектом легко, скопировав ссылку на него. Если навести курсор на определенное слово, он увеличится. Полная версия сервиса позволяет также скачать объект в векторном формате svg.

Другие сервисы

Создать облако тегов поможет сервис Word Cloud. В нем можно установить угол расположения слов. Кроме того, функции сервиса включают смену шрифта, указание количества слов в объекте. Результат можно сохранить в формате svg или png. У этого сервиса есть и свой минус, слова на кириллице отображаются не вполне корректно. Способ загрузки стандартен: можно указать ссылку или ввести текст.

Сервис Wordcloud pro также позволяет создать облако тегов. Также с его помощью можно сделать постер, рекламный баннер или открытку. Для использования предложенных возможностей, достаточно выполнить определенную последовательность действий.

Сперва проходим регистрацию на ресурсе сервиса. Далее выбираем понравившийся шаблон. Добавляем нужные слова, для этого можно воспользоваться имеющейся на ресурсе коллекцией. Сохраняем дизайн для социальных сетей или передачи на печать. Бесплатный тариф открывает доступ к базовым функциям. В нем можно использовать коллекцию эскизов. Этот вариант подойдет для коммерческих и личных целей.

Еще один сервис, который позволяет решить поставленную задачу, называется Wordart. Она дает возможность разработать облако тегов, задав ему определенную форму. Шаблоны легко применить, загрузив их из специальной библиотеки. Пользователи могут вручную вписать желаемый текст, или указать ссылку на ресурс с ним. Доступны настройки ориентации слов, шрифта, выбор цветовой схемы, а также ряд других параметров. Итоговое изображение можно сохранить, как отдельную картинку. Ее качество мы можем подобрать самостоятельно. Для использования описанных возможностей, придется пройти регистрацию, но она предельно упрощена.

Для начала работы, на главной странице ресурса кликаем Create now. Перед нами открывается окно редактора. Окно Words создано для обработки слов. Чтобы добавить новый элемент, используем функцию Add. Слово в данном случае, предстоит ввести вручную. Чтобы удалить лишний элемент, применяем функцию Remove.

Используем word clouds на занятиях английского

Облака слов или, как мы привыкли, word clouds — это изображения, которые формируются из списка слов. Обычно, чем чаще слово появляется в списке, тем большего размера или чаще оно будет встречаться в облаке слов. Word cloud необязательно имеет форму облака. В зависимости от программы, в которой его создали, изображение может выглядеть как сердце, дерево и т. Шрифт, цветовую схему и ориентацию можно настроить и создать уникальный дизайн.

Использование облака слов — одна из многих стратегий активного обучения, которую преподаватели могут применять для привлечения visual learners. Облака слов можно использовать как визуализацию идей или мыслей студентов, а так же как изображения, которые учитель может готовить заранее.

Приложения для создания word clouds

Существует множество приложений, с помощью которых можно создавать облака слов. Вот самые популярные среди них:
WordClouds – бесплатный онлайн-генератор облаков, который может работать на вашем ПК, планшете или смартфоне. Вставьте текст, загрузите документ или откройте URL-адрес, чтобы автоматически сгенерировать облако слов или тегов. Настройте облако с помощью форм, тем, цветов и шрифтов. Вы также можете редактировать список слов, размер облака и размер зазора. Wordclouds.com также может генерировать кликабельные облака слов со ссылками (карта изображений). Когда облако готово, сохраните изображение или поделитесь им в Интернете.

AnswerGarden – это ресурс, в котором можно строить совместное облако слов в реальном времени в качестве обратной связи от аудитории. Чтобы создать свой AnswerGarden, нужно ввести новую тему на странице Create New AnswerGarden. Следующий шаг — поделиться своим AnswerGarden с другими людьми. Используйте его во время занятий в классе, на лекции или на конференции. Когда студенты начнут публиковать свои ответы на ваш вопрос, вводя собственные ответы или кликая на существующие ответы, они будут отображаться в вашем AnswerGarden в форме растущего облака слов.

Среди других приложений, в которых можно создавать облака:

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Как мотивировать детей и подростков изучать английский: лайфхаки для учителей и родителей

Что делать с облаками на занятиях английского?
  • Актуализация предварительных знаний. Вы можете задать тему урока и попросить студентов вспомнить все слова на английском, связанные с этой темой. После того как все слова будут добавлены в облако, попросите студентов обсудить слова, которых они не знают в парах или небольших группах, или поискать их в онлайн-словаре.

  • Изучение синонимов и словообразования. Такой навык необходим всем, кто готовится к экзаменам по английскому, например, ЕГЭ, FCE, IELTS и не только. Нам очень нужны синонимы, особенно на письме. Используя AnswerGarden, вы можете попросить учеников подумать над синонимами к словам или задать слово, из которого нужно создать новые части речи.

  • Изучение слов, которые трудно запоминаются. В конце урока, на котором вы изучали новую лексику, попросите студентов перечислить слова, которые, по их мнению, им трудно использовать. Вместе создайте облако слов и разместите на стене в аудитории, чтобы вы могли позже к нему возвращаться.

  • Отслеживать прогресс. Вместе учениками можно сравнить два облака слов. Первое облако создайте вместе с ними перед изучением новой темы или юнита. По завершении сформируйте новый список слов, связанных с темой. Сравните эти облака. Какие изменения произошли в знаниях учащихся по теме? Увеличился ли их словарный запас? Знают ли они больше понятий, связанных с темой? Было ли проще формировать список перед преподаванием темы или после завершения? Разместите второе облако слов в классе, чтобы celebrate the learning.

  • Голосования. С помощью word cloud ученики могут голосовать за определенную идею. Например, выбирать тему для эссе, соглашаться или не соглашаться с доводами, решать что-то вместе. Вам нужно лишь предложить несколько опций, а когда студенты будут вписывать свои ответы. Самая популярная будет выделена наибольшим размером и шрифтом.

  • Опросы. Поскольку AnswerGarden простой и быстрый в использовании и не требует регистрации, студенты могут использовать его для создания собственных небольших опросов. Затем они могут поделиться ими в классе или через свои социальные сети и представить ответы в классе.

  • Получить фидбэк. Использовать облако — лучшая идея, ведь все ответы анонимны. В конце урока или темы вы можете спросить студентов о том, что нового в полезного они выучили или о том, над чем, по их мнению, им придется еще работать.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Graded readers на занятиях английского

«Облако слов» при обучении конспектированию: marjulia — LiveJournal

Как использовать облако слов на уроках РКИ

Другая интересная технология – создание облака слов из предложенного текста. Облако тегов – это визуальное представление списка категорий (ключевых слов, понятий, концептов и под.). Такое представление удобно для восприятия и распределения терминов по значимости друг относительно друга.

Как известно, умение выделить ключевые слова является одним из важнейших навыков при обучении конспектированию, реферированию, аннотированию, составлению номинативного и вопросного плана. При обучении научному стилю речи широко применяется задание «сжать» объёмный текст до нескольких предложений. Безусловно, такому сжатию должно предшествовать выделение ключевых понятий. Не всегда данный навык выработан у учащихся в необходимой степени даже на родном языке. Но его важность трудно переоценить для совершенствования как рецептивных (чтения и аудирования), так продуктивных (письма и говорения) видов речевой деятельности. Плодотворно обучать студентов делать заметки по методу Корнелла. Использование системы Корнелла помогает фиксировать материал при чтении и на лекциях, обобщать и анализировать его. На наших занятиях мы предлагали для аудирования образцы лекций из учебного пособия «Русский язык будущему инженеру» (авторы: Е.В. Дубинская, Т.К. Орлова и др.). Студенты слушали текст лекции два раза в медленном и нормальном темпе и одновременно записывали его. Затем извлекали ключевые слова и составляли вопросы. На заключительном этапе излагали содержание текста в пяти-шести предложениях (изначальный объём текста – 20 – 25 предложений) и презентовали его в аудитории. Составленные вопросы студенты задают друг другу. Одногруппники контролируют правильность ответов. Таким образом, в процесс обучения вплетается технология “peer teaching” (взаимообучение, основанное на совместной работе). Преподаватель мониторит деятельность группы, делает пометки и резюмирует работу студентов: выделяет их достижения, указывает на ошибки и на что нужно обратить внимание в дальнейшем. При такой форме работы прогресс можно отслеживать на каждом занятии, повышается успеваемость, студенты оказываются более подготовленными на итоговом экзамене.

Онлайн-сервис Word It Out worditout.com – программа, в которой можно создать облако слов на русском языке. Регистрация на сайте не требуется. Сгенерированные облака слов можно использовать для оформления презентаций, для визуализации информации, в качестве вспомогательного средства во время поиска и выделения ключевых понятий. Можно выбирать, как в генерируемом облаке будет представлен текст: наиболее часто встречающиеся слова имеют другой цвет и размер шрифта. Фон, цвет и размер легко меняется. Процесс создания таких облаков может по-настоящему увлечь. А параллельно достигается основная цель обучения: запоминание слов, установка ассоциативных и логических связей. Со словами из облака можно придумывать свои примеры, составлять цельный рассказ. Причём делать это можно всей группой, по принципу «снежного кома». Ученики могут сравнить шаблоны, которые у них получились: обменяться результатами, обсудить, согласны ли они с таким наполнением облака, почему согласны или не согласны, что следует убрать, а чем, наоборот, дополнить. Помимо этого, студенты могут изобразить собственное облако слов на бумаге, сопоставить с тем, что предложит веб-приложение и выбрать наиболее удачный вариант. Рутинная работа с терминологией превращается в весёлую игру.

Облако слов «Нефть»

Современные компьютерные технологии качественно изменяют образовательный процесс: они способствуют активизации мыслительной деятельности, улучшению процесса обучения и, что немаловажно, самообучения, увеличению количества форм представления материала, повышению результативности. Студенты всегда с большим энтузиазмом приступают к таким формам работы и с удовольствием отмечают свой прогресс в изучении русского языка. Дополняя, а иногда заменяя традиционные методы преподавания, новейшие приёмы организуют новую обучающую среду. Комплексное применение различных способов передачи знаний позволяет обеспечить нашим учащимся наиболее комфортные условия обучения, мотивирует их, представляет сложную информацию в простой, ясной и увлекательной форме.

Также для обучения конспектированию рекомендуют книгу В.П. Павловой «Обучение конспектированию (теория и практика)». В теоретической части книги дается психологическое обоснование необходимости выработки определенных навыков конспектирования. Рекомендуемая система упражнений позволяет освоить эти навыки в нужной последовательности и объеме.
Предназначается преподавателям, обучающим иностранцев русскому языку как в условиях русской языковой среды, так и вне ее, и может быть использована в качестве руководства при обучении конспектированию на русском языке.

1. Определение облака тегов: материал из Википедии

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D0%BA%D0%BE_%D1%82%D0%B5%D0%B3%D0%BE%D0%B2 Дата обращения: 14.03.2017

2. Как делать заметки по методу Корнелла

http://ru.wikihow.com/%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B0%D1%82%D1%8C-%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B8-%D0%BF%D0%BE-%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%83-%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B0 Дата обращения: 14.03.2017

Облака слов в таблице: быстро и просто.

Дата публикации Feb 20, 2019

Облако слов,также известный какТегоблако, представляет собой визуальное представление текстовых данных, обычно используемых для изображенияметаданные ключевых слов (теги)на веб-сайтах или для визуализации текста в свободной форме [Википедия]. Облака слов — популярный тип
инфографики, с помощью которого мы можем показать относительную частоту слов в наших данных. Это может быть отображено либо размером, либо цветом выбранных полей в данных. Они довольно мощная функция, чтобы привлечь внимание к вашей презентации или истории


живописная картинаэто инструмент для анализа данных и визуализации, широко используемый в отрасли сегодня. Tableau предоставляет встроенную функцию для создания облаков Word с помощью нескольких щелчков мыши. Это будет довольно короткая статья с акцентом на шаги, необходимые для создания облака слов в Таблице. Если вы хотите, чтобы более подробная статья начиналась с Tableau, обязательно просмотрите мою статьюВизуализация данных с помощью Tableauпервый,

Несмотря на то, что эта статья посвящена облакам слов, я бы также упомянул некоторые визуальные рекомендации по использованию облаков слов. Облака слов выглядят круто, но есть и лучшие заменители, которые передают то же сообщение, но более четко и точно.


https://rogermooresmovienation.files.wordpress.com/2017/09/box1.jpg?w=640

данныеОтносится к 20 лучшим фильмам 2018 года в США, которые были ранжированы по доходам отечественных кассовых сборов в миллиардах долларов. Данные также содержатMetacriticбаллы за каждый фильм. Metacritic — это веб-сайт, которыйагрегаты отзывымедиа-продуктов, включая фильмы.

Все рабочие листы и рабочие таблицы Tableau доступны из соответствующиххранилищеВот,


Фильмы согласно их внутреннему валовому доходу

  1. Откройте Tableau Desktop и подключитесь к источнику данных. Вы можете выбрать любой формат данных, но здесь мы используемфайл Excelкоторый имеет желаемые данные.
  2. Перетащите нужное измерение вТекстнаМеткикарта. Здесь я собираюсь перетащитьНазвание фильмак тексту, так как я хочу знать, какой фильм показывал хорошие результаты с точки зрения кассовых сборов.
  3. ПеретащитеВнутренний валовой доходнаРазмернаМеткикарта.
  4. Теперь перетащитеВнутренний валовой доходнацветнаМеткикарта, так как мы хотим, чтобы цвет отражал схему заработка.
  5. Изменить тип марки савтоматическаявТекст,
  6. Затем вы можете скрыть заголовок, изменить вид и фон по своему вкусу, и у вас есть готовое облако слов.
рабочая тетрадь

Фильмы в соответствии с их метакритическим счетом

Шаги остаются такими же, как указано выше, за исключением того, что мы используемМетакритическая оценкавместо заработка.


Приведенные выше примеры имеют дело с простым и усовершенствованным набором данных, имеющим ограниченные поля. Что если данные содержат абзац или какой-то отрывок из книги, и мы должны были создать облако слов для этого. Давайте посмотрим на пример такого случая.

Dataset

Для демонстрации я взял весь отрывок из одного из моихсредние статьи, Я скопировал весь текст независимо от содержания и поместил его вtext.txtфайл. Затем я запустил небольшой скрипт на python, чтобы сохранить слова и их частоты в файле CSV. Вы можете использовать любой набор данных по вашему выбору.

from collections import Counter
def word(fname):
with open(fname) as f:
return Counter(f.read().split())print(word_count("text.txt"))
import csv
my_dict = word_count("text.txt")
with open('test.csv', 'w') as f:
for key in my_dict.keys():
f.write("%s,%s\n"%(key,my_dict[key]))

text.csvэто файл, который содержит наш набор данных и будет выглядеть так:

Теперь переключитесь на Tableau.

  • Создайте облако слов, как описано выше, используя слова вtext.csvфайл.
  • Если вы хотите ограничить количество записей, вы можете использовать количество слов в качестве фильтра и показывать только слова с минимальной частотой.
  • Удалить наиболее распространенные слова —Даже после фильтрации по количеству слов мы видим, что есть такие слова, как ‘’,‘ вИ т. Д., Которые не имеют большого значения, но появляются по всему листу. Давайте избавимся от них. Мы начнем с созданиясписок общих слов на английском языкек которому можно получить доступ изВот, Список содержит слова, имеющие связанный с ними ранг, который мы будем использовать в качестве меры для фильтрации.
общие слова на английском
  • Теперь давайте добавим этот лист в нашу книгу. Два листа будут смешаны ссловастолбец, так как это является общим для обоих источников.
  • Создайте новый параметр и назовите его «Слова должны быть исключены»Со следующими настройками:
  • Показать элемент управления параметрами и исключить наиболее распространенные слова из облака путем фильтрации.
рабочая тетрадь

Теперь измените настройки, и у вас получится более качественное облако слов с параметрами фильтра.

До | После

Гостевой пост Марти А. Херста«Что случилось с облаками тегов»стоит прочитать при обсуждении облаков слов Облака слов, безусловно, привлекают внимание и предоставляют своего рода обзор или первое понимание, и, поскольку они довольно популярны, люди обычно имеют один или два в своих презентациях.

С другой стороны, облака слов не дают четкого различия между словами одинакового размера, в отличие от гистограммы. Кроме того, слова, принадлежащие к одной и той же категории, могут находиться далеко друг от друга, а слова меньшего размера могут не учитываться.

Альтернативы Word Cloud

Древовидная карта

Карта дерева может дать лучшую, но не лучшую идею по сравнению с облаком слов.Древовидные карты иногда считаются прямоугольными кузенами круговой диаграммыи не может быть идеальным при отображении подробной информации.

сортированная гистограмма

Сортированная гистограмма определенно обеспечиваетлучше и точнееинформация, поскольку она дает основу для сравнения.


Облака слов, несомненно, бросаются в глаза и помогают лучше представить презентацию, но когда дело доходит до серьезного анализа данных, существуют лучшие инструменты, которые можно опробовать. Однако главной целью этой статьи было показать, как создавать облака слов в Таблице с минимальными усилиями. Таким образом, вы можете попробовать создать свои собственные облака слов с данными по вашему выбору.

Оригинальная статья

Как использовать облака слов для поисковой оптимизации и SEO

Каждый оптимизатор, когда создает любой контент для сайта, постоянно держит в голове список релевантных ключевых слов, но насколько точно вы представляете, как Google «видит» ваш сайт? Чтобы увидеть это более ясно, можно использовать облака слов. Облака слов могут стать отличным инструментом, чтобы помочь вам быстро и интуитивно понять, как ваш контент видят поисковые роботы. Пока еще облака слов не очень часто используются в SEO, но они могут стать незаменимым инструментов для сеошников.

Для тех, кто не знает, что это, поясним: облака слов трансформируют кусок текста в картинку, на которой размер каждого слова соответствует тому, сколько раз это слово встречается в тексте. Чем чаще используется слово, тем больше оно будет в облаке слов. Например, на этой картинке вы можете увидеть облако слов для статьи из Википедии про маркетинг:

Как облака слов могут пригодится в SEO

Облака слов помогают вам понять, что видит Google

Поисковая оптимизация — это деятельность, направленная на то, чтобы структурировать веб-страницы таким образом, чтобы поисковые системы:

  1. Могли определить, о чем эта страница
  2. Правильно определили тематику сайта
  3. Поставили сайт в поисковую выдачу по релевантным запросам
В дополнение к тому, чтобы помочь поисковикам индексировать ваш сайт, не менее важно сделать так, чтобы пользователи, зайдя на сайт, могли легко и быстро получать ответы на интересующие их вопросы. Это также будет влиять на ранжирование в поиске по фактору пользовательского поведения на вашем сайте.

Облака слов помогают вам понять поискового робота

Поисковые роботы сканируют любую доступную им информацию в интернете (веб-страницы, картинки, ссылки) и затем хранят результаты сканирования в базе данных. Таким образом, они не ищут по всему интернету каждый раз, когда вы вводите запрос в строку поиска, а обращаются к своей базе данных (индексу), что гораздо быстрее и легче).

Как поисковики видят текст

Когда поисковый робот находит веб-страницу, он не сканирует ее целиком. В конце концов, это просто машина, которая не может читать. Поисковый робот воспринимает ваши страницы с помощью анализа текста. Кстати, именно поэтому при добавлении изображений на сайт их нужно помечать тэгом Alt, чтобы поисковый робот знал, что обозначает эта картинка.

Таким образом, облако слов может дать вам общее представление, как Google видит содержимое вашей страницы. Облака слов не имеют отношения к техническим моментам SEO, таким как внешние ссылки, заголовки и мета-тэги, но они дают более правильно понимание контента страницы.

Как можно использовать облака слов для SEO

Несмотря на то, что статьи на вашем сайте должны быть, в первую очередь, интересны посетителям, небольшая поисковая оптимизация может быть также полезна. И облака слов могут помочь визуализировать оптимизацию под ключевые слова.

Например, облако слов, которое приведено ниже, поможет оценить насколько точно данная статья оптимизирована под основные ключевые слова данного сайта:

Это облако можно найти на странице Статья Как использовать облака слов для SEO

Таким образом, следующий раз, когда вы закончите написание очередной статьи для сайта, создайте облако слов, чтобы увидеть, какой смысл «увидит» в ней Google. Если облако слов не совсем точно передает тематику статьи, возможно, стоит заменить некоторые слова. Ведь на самом деле даже гениальный текст окажется абсолютно бесполезным, если никто не может его найти и прочитать. Дайте шанс поисковикам правильно понять ключевой смысл вашего текста.

Источник — https://thrivehive.com/how-to-use-word-clouds-to-improve-your-seo/

Как создать облако слов

Для создания облаков слов существуют различные инструменты. Один из них – это сайт http://облакослов.рф

На этом сайте можно создать облако слов с разными цветовыми палитрами, а также задать стоп-слова и количество слов в облаке.

Также вы можете сгенерировать облако слов с помощью расширения для Chrome.

лучших бесплатных генераторов облака слов для визуализации данных

Что такое облако слов?

Облака слов (также известные как облака тегов или word art) используются для визуализации и обобщения всех видов данных, от отзывов клиентов до научных статей и всего, что между ними.

Существует множество генераторов облака слов на выбор, каждый со своим уникальным дизайном и возможностями настройки.

В этом руководстве мы собрали 10 лучших бесплатных генераторов облака слов, чтобы вам было проще выбрать инструмент для рисования слов, соответствующий вашим потребностям.Хотя большинство перечисленных ниже генераторов облака слов являются бесплатными, некоторые взимают плату за использование более продвинутых функций.

Начните создавать искусство облака слов, чтобы украсить свои проекты и презентации.

[Небольшая заметка о Wordle: Wordle был прекращен в этом году (2021). Это был один из первых генераторов облака слов на сцене и фаворит среди пользователей облака слов, поэтому он определенно заслуживает упоминания здесь.]

1. Генератор WordCloud от MonkeyLearn

Генератор WordCloud от MonkeyLearn полностью бесплатен и оснащен искусственными интеллект (AI) для получения более точных и уникальных результатов, чем другие инструменты облака слов.

Он автоматически обнаруживает словосочетания (слова, которые часто идут вместе) в предложениях, абзацах и документах, предлагая больше контекста, чем облака слов с помощью всего лишь отдельных слов. Взгляните на это облако тегов выше и обратите внимание на такие фразы, как «приятный персонал» , «дружелюбный персонал» , дающие вам более глубокое представление о персонале отеля.

Генератор облака слов MonkeyLearn также сокращает слова до их корневой формы, процесс, известный как выделение корней, и определяет, какие слова наиболее релевантны, путем измерения того, насколько редким, описательным и длинным является слово — вместо того, чтобы просто измерять частоту слов.

Вы также найдете множество вариантов настройки.

Измените шрифты, цветовые схемы, количество слов и тему, затем загрузите свой Word Art с высоким разрешением в форматах PNG и SVG и загрузите необработанные данные (оценки частоты и релевантности) в файл CSV.

Хотите пойти дальше облаков слов? Попробуйте этот анализатор настроений, также созданный MonkeyLearn.

2. WordArt.com

WordArt, ранее называвшийся Tagul, — это популярный генератор облаков слов, известный своим широким спектром дизайнов.Вы можете настраивать шрифты, макеты и цвет, а также выбирать из произвольных форм. Этот инструмент также предлагает некоторые параметры предварительной обработки, такие как выделение корней и удаление общих слов и чисел.

После того, как вы создали свою словесную графику, вы можете редактировать количество и плотность слов, которые появляются в облаке слов, вращать слова, добавлять ссылки и т. Д.

WordArt предлагает бесплатную модель, но вам нужно будет перейти на платную версию генератора облака слов, если вы хотите загрузить высококачественное художественное произведение, что может быть полезно, если вы планируете распечатать свое облако слов.

3. WordClouds.com

WordClouds.com — это очень удобный инструмент для создания облака тегов с множеством опций для настройки ваших словесных облаков. Выбирайте из множества тем, цветов, шрифтов, размеров и нестандартных форм для создания впечатляющего художественного слова.

Помимо множества параметров форматирования, WordClouds.com позволяет вручную редактировать список слов. У вас также есть возможность анализировать веб-страницы, просто вставив URL-адрес в поле источника — отличная функция, которая поможет вам обнаружить наиболее частые ключевые слова, которые используют ваши конкуренты!

4.WordItOut

WordItOut — это простой и эффективный генератор облака слов. Он распознает смайлики и различные символы и позволяет редактировать список стоп-слов, чтобы отфильтровать слова, которые вы не хотите включать в свое облако слов. Вы также можете выделить пары слов или фразы, добавив между словами дефис или тильду (~). Например, «слово ~ облако ~ с ~ фразами» будет отображаться как «облако слов с фразами» в последнем облаке слов. .

Измените шрифт, цвет, макет, размер слова, чтобы настроить облако слов, затем сохраните и отправьте облако слов прямо на электронную почту.

5. Джейсон Дэвис

Джейсон Дэвис — это генератор облака слов в стиле Wordle, написанный на JavaScript и доступный на GitHub под лицензией с открытым исходным кодом как d3-cloud.

Его алгоритм компоновки фокусируется на позиционировании слов без перекрытия, что позволяет настраивать такие параметры, как масштаб и угол наклона.

Создавайте макеты архимедовой или прямоугольной спирали, изменяйте количество слов, а затем экспортируйте облако слов в SVG.

Хотя он предоставляет уникальные облака слов, генератор облака слов Джейсона Дэвиса гораздо менее удобен для пользователя, чем другие создатели облака слов в списке, и у вас нет возможности изменить цвет облака слов.

6. TagCrowd

TagCrowd был разработан выпускником Стэнфордского университета. Этот генератор облака слов ценит эффективность и точность выше эстетики, поддерживает более 10 языков и автоматически группирует похожие слова с помощью алгоритма Porter Stemming — «процесс удаления общих морфологических и флексионных окончаний из слов в английском языке» .

Вы можете установить критерии частоты для вашего облака слов, указать слова, которые вы хотите исключить, и выбрать отображение значений частоты рядом с каждым словом.

7. Abcya

Abcya — любимец детей и учителей. Это весело, весело и делает создание облака слов невероятно простым. Вы можете выбрать количество слов, которые вы хотите отображать, изменить шрифты, выбрать цветовую палитру и изменить макет (есть несколько основных вариантов) ваших облаков слов.

Этот генератор словесности также включает фильтр для стоп-слов и позволяет «рандомизировать» слова (реорганизовывать слова случайным образом).

8. Tagxedo

Tagxedo — это онлайн-инструмент облака слов, который позволяет пользователям создавать словесные аналитические данные из URL-адресов, твитов, блогов и многого другого.Параметры настройки включают изменение шрифтов, тем, ориентации и форм. Вы также можете импортировать свои собственные шрифты и изображения для создания пользовательских форм облака слов.

Чтобы использовать генератор облака слов Tagxedo, вам необходимо загрузить Microsoft Silverlight, который поддерживается только в Internet Explorer, Firefox и Safari.

9. Mentimeter

Mentimeter, хотя и не является генератором облака слов, включает в себя встроенную функцию облака слов в своей интерактивной платформе.

Это одна из самых популярных презентационных функций Mentimeter, которая позволяет аудитории вводить ответы из одного или двух слов на такие вопросы, как «как вы себя чувствуете сегодня?», Чтобы создавать облака слов в реальном времени.

Функция облака слов используется для визуализации опросов в режиме реального времени в презентациях, позволяя аудитории отвечать на такие вопросы, как «как вы себя чувствуете сегодня?», И видеть, как их ответы появляются в облаке слов в режиме реального времени.

Функция облака слов — отличный интерактивный инструмент для бизнеса и отличный способ развлечь вашу аудиторию.

Просто зарегистрируйтесь в Mentimeter, выберите бесплатный тариф и начните создавать живые облака слов со своей аудиторией.

10. Облака слов в Python

Если вы ищете задачу и знаете, как кодировать, почему бы не создать собственное облако слов с помощью инструментов облака слов с открытым исходным кодом на Python?

Библиотека wordcloud, разработанная Андреасом Мюллером, позволяет вам создать базовое облако слов, настроить цвет, размер и количество текста, а также изменить форму облака слов.

Следуйте этому руководству, чтобы получить более подробные инструкции по созданию облака слов в Python.

Создать облако слов

Готовы создать свое первое облако слов? Вот как создать облако слов за 4 простых шага с помощью генератора облака слов MonkeyLearn:

  1. Загрузите свои данные в виде файла CSV или вставьте текст прямо в MonkeyLearn WordCloud Generator.
  1. Нажмите «Создать облако», чтобы создать облако слов.
  1. Настройте облако слов.Измените тему, шрифт, цвет и количество слов.
  1. Загрузите изображения облака слов, а также оценки частоты и релевантности.

Выберите генератор облака слов

Генераторы облака слов — отличный способ упростить и представить качественные данные. Они упрощают понимание данных и помогают быстро анализировать текстовые данные.

Существует множество генераторов облака слов на выбор, независимо от того, нужно ли вам создавать художественные облака слов или настраивать художественное оформление для презентации.

Хотите визуализировать темы, которые чаще всего упоминаются в ваших данных? Создайте облако слов с помощью генератора облака слов MonkeyLearn для быстрого обзора.

Облака слов — это только начало вашего путешествия по анализу текста. Если вы хотите получить более ценную информацию из своих данных, посетите MonkeyLearn и откройте для себя инструменты расширенного анализа текста, которые расширят ваши возможности в облаках слов.

Похожие сообщения

Инструменты для создания облаков слов — Teq

Если вы ищете отличное визуальное занятие для учащихся, попробуйте проект «Облако слов»! Облака слов — это невероятно визуальное отображение слов и фраз. Хотя они довольно легко адаптируются к любой тематике и многим различным проектам, в этом блоге мы рассмотрим их через призму ELA.Мы будем использовать облака слов, чтобы проиллюстрировать слова, фразы и образцы написания, которые помогут нам проанализировать частоту употребления слов и стиль письма учащегося.

Рекомендуемые генераторы облака слов

Существует несколько отличных инструментов для создания облаков слов, но три из них наиболее рекомендуются. Нашим фаворитом является Word Art, потому что он позволяет вам формировать облако слов в релевантные и забавные формы и включает в себя более продвинутые функции. Однако два других веб-сайта также отлично подходят для творчества и простоты использования.

Создание облака слов
  • Соберите текст (копию) из ввода ученика или письменного источника.
  • Перейдите на сайт, например упомянутый выше, где вы можете создать облако слов.
  • Вставьте (вставьте) текст в соответствующую область и создайте!
  • Если вы используете Word Art, вы можете выбрать шрифты, цвета и формы, чтобы настроить облако слов.

Заполнение облака слов
Идея №1

Один из способов сделать это — поделиться документом Google со своим классом и попросить учащихся отвечать на вопросы, вводя свои слова или фразы в специально отведенных местах (ячейках таблицы).Затем вы можете скопировать текст и создать на его основе облако слов. Недостатком является то, что учащиеся будут видеть другие ответы, и это может не привести к получению лучшей выборки. Вот образец Google Doc, который вы можете скопировать, отредактировать и использовать: Word Cloud Generator — Google Doc.

Идея №2

Еще один простой проект — открыть документ (Word, PDF) на вашем компьютере или в Интернете и выбрать образец текста из рассказа, статьи или веб-сайта.

Идея № 3

Лучшее решение — отправить учащимся форму Google, чтобы они могли отвечать на несколько вопросов, не зная, как ответили их одноклассники.Вот ссылка на Google Form, которую вы можете редактировать и отправлять студентам (после создания копии): Word Cloud Generator — Google Form. После того, как учащиеся заполнят форму, перейдите к электронной таблице ответов и скопируйте / вставьте столбец с их ответами. Это будет выглядеть так:

Теперь вы можете вставить или вставить их ввод в Word Art или на другие упомянутые выше сайты, чтобы создать свое облако слов.

Облака слов — отличный инструмент для студентов, и в этом блоге мы коснулись только некоторых основ.Какой инструмент вы будете использовать? Как вы включите другие предметы или концепции в облака слов для учащихся? Как можно использовать создание облака слов в качестве неформальной оценки? Есть много вариантов с этим замечательным занятием, добавленным в ваш инструментарий.


Дополнительные советы, приемы и инструменты для обучения в классе и за его пределами можно найти в других статьях в нашем блоге.

Мы также предлагаем виртуальное профессиональное развитие, обучение и поддержку дистанционного обучения для преподавателей с помощью OTIS для преподавателей.Изучите технологии, инструменты и стратегии, которые могут способствовать успеху учащихся — независимо от того, где происходит преподавание или обучение.

Семь инструментов для создания облаков слов

Сегодня утром я получил электронное письмо от читателя, который искал альтернативу генератору облака слов ABCya. Генератор облака слов ABCya оказался неплохим. К сожалению, он больше не доступен. Вот еще несколько инструментов облака слов, которые можно попробовать.

Использование облаков слов:

Генераторы облаков слов могут быть полезны в предоставлении учащимся удобного способа визуализировать наиболее часто используемые слова в отрывках текста, которые они читают или пишут.В контексте анализа собственного письма облака слов могут помочь учащимся определить слова или фразы, которые они могут использовать слишком часто.

Мне также нравится использовать облака слов, чтобы получить представление о настроении моего класса. Как я писал около месяца назад, если ученики ответят на опрос, содержащим пару слов, описывающих, что они думают по какой-либо теме, это хороший способ оценить настроение в онлайн-классе.

Семь бесплатных генераторов облаков слов

MonkeyLearn — это бесплатный инструмент для создания облаков слов из предоставленного вами текста.Как вы можете видеть в моем видео, которое встроено ниже, MonkeyLearn позволяет вам настроить отображение облаков слов перед их загрузкой в ​​виде файлов PNG. MonkeyLearn не просто создает облака слов. Вы можете использовать его для извлечения ключевого слова из документа. Вы также можете использовать его для анализа тональности документа.

На WordClouds.com вы можете создавать облака слов различных форм и размеров с широким спектром цветовых схем. Я даже использовал его, чтобы создать облако слов о кошках в форме кошки.В моем видео, размещенном ниже, я демонстрирую возможности WordClouds.com.


Word Cloud Generator — это бесплатная надстройка Google Docs для создания облаков слов на основе ваших документов Google. В видео ниже я демонстрирую, как быстро создать облако слов в Документах Google.


WordWanderer пытается отличаться от других инструментов создания облаков слов, позволяя перетаскивать слова, чтобы изменить внешний вид облаков слов. Кроме того, WordWanderer включает инструмент поиска, который можно использовать для поиска слова.Контекст выбранного вами слова отображается под самим облаком слов.

Вставьте свой текст в Analyze My Writing, и он сгенерирует массу информации о вашем письме. Analyze My Writing даст вам разбивку читабельности вашего письма по пяти показателям. Анализ будет включать в себя списки наиболее употребляемых слов и наиболее часто встречающихся пар слов в вашем письме. Список того, как часто вы используете знаки препинания и типы пунктуации, включен в анализ, предоставленный Analyze My Writing.Наконец, в конце анализа вашего письма добавляется облако слов. Облако слов и графики можно сохранить как изображения.

Word It Out создает облака слов из любого текста, который вы вставляете в генератор облака слов. После создания облака слов вы можете настроить размер и цветовую схему облака. Вы также можете настроить шрифт, используемый в вашем облаке слов. Особенность Word It Out, которая мне нравится больше всего, заключается в том, что вы можете выбрать, чтобы Word It Out игнорировал любое слово или слова, которые вы выбираете.Игнорирование слов не позволяет им попасть в облако слов.

Tagxedo позволяет очень легко настроить дизайн ваших словесных облаков. Вы можете выбрать одну из множества форм для отображения слов или создать свою форму для облака слов. Вы можете ввести текст в генератор облака слов вручную или просто ввести URL-адрес, по которому Tagxedo будет генерировать облако слов. Как и в случае с другими генераторами облаков слов, у вас также есть варианты исключения слов из облаков слов.

Облако слов: визуализация частотности слов

Облака слов используются для визуализации наиболее распространенных слов в тексте.Они идеально подходят для изучения больших объемов текста и создания информативных визуализаций для презентаций.

Создание облака слов

Облака слов можно создавать для отдельных документов, групп документов, наборов документов или для всех документов в проекте. Щелкните правой кнопкой мыши уровень в «Браузере документов», для которого вы хотите создать облако слов, и выберите запись Облако слов .

Кроме того, вы также можете открыть функцию «Облако слов» с помощью одноименного значка на вкладке Visual Tools .Затем откроется диалоговое окно, в котором вы можете выбрать соответствующие документы.

Совет: Вы можете создать облако слов из слов, наиболее часто используемых в отображаемых извлеченных сегментах. Для этого щелкните значок на панели инструментов окна «Полученные сегменты». Будут проанализированы только слова, перечисленные в окне «Полученные сегменты».
Стоп-список: исключение слов из облака слов

Чтобы ваше облако слов не состояло в основном из несущественных слов или слов, несущих очень мало значения, вы можете создать стоп-лист из этих слов.Самый простой способ сделать это — открыть функцию Word frequency на вкладке Start . В появившейся таблице будут перечислены все слова в тексте в порядке их частоты.

Двойной щелчок по зеленому значку перед определенным словом помещает его в стоп-список, что означает, что оно не будет учитываться для облака слов. Вы также можете выбрать несколько слов в списке (используя Ctrl + или cmd + левая кнопка мыши или Shift + левая кнопка мыши для области в списке), а затем щелкните правой кнопкой мыши и выберите Добавить в стоп-лист , чтобы передать их в стоп-лист.Значок с таким же именем также доступен на панели инструментов.

Когда вы нажимаете кнопку «Обновить» и применяете стоп-список , облако слов создается повторно, исключая слова из стоп-списка.

Совет: Вы всегда можете щелкнуть правой кнопкой мыши одно слово в облаке слов и выбрать Добавить в стоп-список , чтобы исключить его из облака слов. Чтобы воссоздать облако слов без исключенных слов, щелкните значок Переупорядочить .

Редактирование стоп-списка

Параметр Редактировать стоп-список отображает полный стоп-список, используемый для облаков слов в текущем проекте.Вы можете удалить слова из этого списка или добавить новые слова, хотя описанный выше способ сделать это, щелкнув список частот, на самом деле намного проще. Здесь вы также можете сохранять и загружать уже определенные стоп-листы для обмена ими между проектами.

Совет. Пользователи «MAXQDA Plus» и «MAXQDA Analytics Pro» также могут редактировать стоп-лист через MAXDictio> Stop List и легко обмениваться записями между разными списками.

Работа со списком частотности слов

Через Пуск> Частоты слов можно открыть список всех слов, содержащихся в анализируемых текстах.Этот список, помимо прочего, показывает, как часто встречается каждое отдельное слово. Также возможно объединить несколько слов в одно. Для этого щелкните мышью и перетащите одно или несколько слов на другое слово.

Настройка отображения

Вы можете использовать многочисленные параметры на вкладках Start и Display для настройки внешнего вида облака слов, включая количество отображаемых слов, их шрифт, форму и цвет.

Вкладка «Начало»

Частоты слов — открывает список всех слов, содержащихся в анализируемых текстах (без стоп-слов), и показывает их частоту.Слова можно легко перенести из списка частотности слов в стоп-лист.

Редактировать стоп-список — открывает список всех исключенных слов и позволяет импортировать существующие стоп-списки.

слов — Указывает, сколько слов отображается. Вы можете использовать ползунок для постепенного удаления более редких слов. Если несколько слов встречаются с одинаковой частотой, сначала выбираются слова, начинающиеся с более ранних букв в алфавите.

Лемматизировать слова — Когда эта опция активирована, слова возвращаются в их соответствующие базовые формы, так что слова с одинаковым значением объединяются независимо от склонения или регистра.

Минимальная частота — Определяет минимальное количество раз, которое слово должно встречаться для отображения.

Символы, которые не следует учитывать — При нажатии на кнопку с тремя точками открывается небольшое диалоговое окно, в котором вы можете ввести символы, которые должны быть вырезаны из слов и проигнорированы во время подсчета. Выбранные символы затем применяются ко всем функциям на основе слов в MAXQDA и MAXDictio.

Чувствительность к регистру — Если эта опция активирована, делается различие между прописными и прописными словами.Например, слова «земля», «Земля» и «ЗЕМЛЯ» трактуются как три разных слова.

Игнорировать числа — исключает все «слова», состоящие только из цифр.

Параметры языка — Измените язык на японский, чтобы создать облака слов из японских текстов.

Переупорядочить — Восстанавливает облако слов, помещая слова в разные случайные места.

Копировать в буфер обмена — копирует текущее представление в буфер обмена, чтобы вы могли легко вставить облако слов в отчет или презентацию.

Экспорт — экспортирует текущий вид как файл изображения для дальнейшей обработки.

Вкладка «Отображение»

Форма — позволяет определить внешние границы облака слов. На выбор предлагаются различные варианты:

  • предопределенные формы (круг, эллипс, квадрат, треугольник)
  • наиболее частое слово
  • слово, которое вы ввели
  • выбранное вами изображение (преобразуется в черно-белое изображение с заполненной черной областью, поэтому лучше всего подходят черно-белые изображения)

Обратите внимание: Для некоторых выбранных фигур вам нужно увеличить количество слов, чтобы полностью заполнить форму.Также полезно использовать ползунок наименьшего слова для регулировки разницы в размерах слов (и, следовательно, необходимого пространства) для равномерного заполнения форм.

Выравнивание — Позволяет определить выравнивание слов. Доступны следующие параметры:

  • По горизонтали: все слова отображаются по горизонтали
  • По вертикали: все слова отображаются по вертикали
  • По горизонтали и по вертикали: слова случайным образом выровнены по горизонтали и вертикали, наиболее распространенное слово всегда отображается горизонтально
  • 30 / 45 градусов: некоторые слова дополнительно отображаются под выбранным углом по диагонали вверх или вниз.

Цвета — Позволяет выбирать из ряда различных цветовых схем.

Font / Bold — позволяет указать шрифт.

Расстояние между словами — Определяет минимальное расстояние между словами

Наименьшее слово — Определяет размер наименьшего слова. Чем меньше этот размер, тем больше будет разница в размере по сравнению с наиболее распространенными словами.

Размер по — Определяет размер слов.Здесь вы можете выбрать одно из следующих значений:

  • Частота: чем чаще встречается слово, тем оно крупнее.
  • Ранг: чем выше ранг слова в списке частотности слов, тем больше слово. Если вы выберете эту опцию, абсолютная разница между частотами слов не имеет значения.
  • Количество документов: чем больше слово, тем в большем количестве документов оно встречается. Количество документов можно увидеть в списке частотности слов. Этот вариант имеет смысл только в том случае, если вы анализируете несколько документов, иначе не будет разницы в размере между словами.

Масштаб — влияет на разницу в размере между обычными и редкими словами. Доступны следующие параметры, которые относятся к размерам, установленным в разделе «Размер на»:

  • Линейный: размер шрифта линейно пропорционален частоте встречаемости слов.
  • Чаще всего меньше: размер шрифта пропорционален корню частот слов. В результате общие слова выглядят меньше по сравнению с опцией «Линейный».
  • Чаще всего больше: размер шрифта пропорционален квадрату частот слов.Это заставляет общие слова казаться больше по сравнению с опцией «Линейный».

Самое большое слово — позволяет установить расположение самого большого слова: по центру, где-то рядом с краем или произвольно.

Переупорядочить — Восстанавливает облако слов, помещая слова в разные случайные места.

Показать вхождение слова в текстах

Облако слов интерактивно связано с исходными текстами:

  • При нажатии на слово будут перечислены все вхождения этого слова в проанализированных текстах.
  • Если вы наведете курсор на слово, частота этого слова будет отображаться над ним (независимо от выбора, сделанного в «Размер на:…»).

Основы интеллектуального анализа текста и облака слов в R: 5 простых шагов, которые вы должны знать — Easy Guides — Wiki

загрузить текст

Текст загружается с помощью функции Corpus () из пакета text mining ™. Корпус — это список документа (в нашем случае у нас только один документ).

  1. Начнем с импорта текстового файла, созданного на шаге 1

Чтобы импортировать файл, сохраненный локально на вашем компьютере, введите следующий код R.Вам будет предложено выбрать текстовый файл в интерактивном режиме.

  текст  

В приведенном ниже примере я загружу файл .txt, размещенный на веб-сайте STHDA:

  # Прочитать текстовый файл из интернета
filePath  
  1. Загрузить данные как корпус
  # Загрузить данные как корпус
документы  

Функция VectorSource () создает корпус векторов символов

  1. Проверить содержимое документа
  проверить (документы)  
Преобразование текста

Преобразование выполняется с помощью функции tm_map () для замены, например, специальных символов из текста.

Замена «/», «@» и «|» с пространством:

  toSpace  
Очистка текста

функция tm_map () используется для удаления ненужных пробелов, преобразования текста в нижний регистр, удаления общих стоп-слов, таких как «the», «мы».

Информационная ценность «стоп-слов» близка к нулю из-за того, что они так распространены в языке. Перед дальнейшим анализом полезно удалить такие слова. Для «стоп-слов» поддерживаются следующие языки: датский, голландский, английский, финский, французский, немецкий, венгерский, итальянский, норвежский, португальский, русский, испанский и шведский.Имена языков чувствительны к регистру.

Я также покажу вам, как составить собственный список игнорируемых слов, которые нужно удалить из текста.

Вы также можете удалить числа и знаки препинания с помощью аргументов removeNumbers и removePunctuation .

Другой важный шаг предварительной обработки — это создание корня текста , который сокращает слова до их корневой формы. Другими словами, этот процесс удаляет суффиксы из слов, чтобы упростить его и получить общее происхождение.Например, процесс выделения корней сокращает слова «перемещение», «перемещение» и «перемещение» до корневого слова «перемещение».

Обратите внимание, что для выделения текста требуется пакет SnowballC.

Приведенный ниже код R можно использовать для очистки текста:

  # Преобразовать текст в нижний регистр
документы  

Облако слов в Python | Создание настраиваемого облака слов

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon

Введение

В нашем цифровом путешествии мы часто сталкиваемся с дизайнами, наполненными словами, представляющими идею или передающими сообщение.Они бывают разных размеров, форм и цветов, передают идею читателя-автора с частотой или важностью встречающихся слов. Это также известно как облако слов или облако тегов.

Что такое «облако слов» 💡?

Облако слов — это метод визуализации текстовых данных, при котором наиболее часто используемое слово отображается наибольшим размером шрифта. В этом посте мы узнаем, как создать собственное облако слов на Python.

Установка

Начнем с установки указанных пакетов.

Python предлагает встроенную библиотеку под названием «WordCloud», которая помогает создавать облако Word.

Мы можем установить эту библиотеку, используя следующую команду:

! pip установить wordcloud 

Мы также будем использовать базовые библиотеки, как «numpy», «pandas», «matplotlib», «Pillow». Если вы новичок в Python, посетите этот сайт, он будет вам очень полезен.

  • Numpy : Самая популярная библиотека — Numpy . он в основном используется для обработки многомерных массивов и матриц.В этом посте мы будем использовать его для изменения формы изображения облака слов.
  • Pandas: Библиотека Pandas используется для анализа данных, здесь мы используем ее для извлечения слов из группы информации.
  • Matplotlib: Для визуализации python предлагает библиотеку matplotlib , , которая создает графики для собранных данных с помощью pandas.
  • Подушка : библиотека подушек используется для сбора различных изображений для создания облака слов. Используется как PIL.

Для импорта библиотек можно использовать приведенный ниже код:

 импортировать numpy как np
 импортировать панд как pd
 импортировать matplotlib.pyplot как plt
 из PIL импорта изображения
 из wordcloud импортировать WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator 

Набор данных 📦📦📦

В качестве примера набора данных мы будем использовать набор данных классификации Fake News от kaggle.

Создание облака слов ☁️

Давайте перейдем к разделу кода, чтобы сгенерировать облако слов.В этом разделе подробно описаны различные параметры для создания пользовательского изображения облака слов.

Описание функции:

  • wordcloud (): Он был импортирован из библиотеки WordCloud. Эта функция сгенерирует облако слов.
  • .generate метод: В .generation метод содержит один аргумент текстовых данных (которые мы хотим создать в виде облака слов). Синтаксис: .generate (текст)
  • imshow (): Функция imshow отобразит изображение.

А теперь давайте начнем с простого примера облака слов:

 # Создать и сгенерировать изображение облака слов
wordcloud = WordCloud (). generate (текст)
# Показать сгенерированное изображение
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.figure (figsize = [8,10])
plt.axis ("off") 

Вау! мы успешно создали изображение облака первого слова. Это показывает, что в большинстве статей / новостных данных говорится о «козыре», «сказанном», «одном», «людях».

Затем мы можем изменить max_font_size, max_word и background_color облака слов.

 # изменить font_size, max_word и background_color
wordcloud = WordCloud (max_font_size = 50, max_words = 10, background_color = "white"). generate (текст)
# Показать изображение
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.figure ()
plt.axis ("off") 

В приведенном выше коде мы изменили параметр функции WorldCloud .

  • max_font_size: Этот аргумент определяет максимальный размер шрифта для самого большого слова. Если нет, отрегулируйте по высоте изображения.
  • max_words: Указывает максимальное количество слов, по умолчанию 200.
  • background_color: Он устанавливает цвет фона изображения облака слов, по умолчанию цвет определяется как черный.

Для отображения изображения облака слов .imshow () используется метод matplotlib.pyplot.В приведенном выше коде мы используем два параметра:

  • wordcloud: создано на шаге выше
  • interpolation = ”bilinear”: используется для отображения более плавного изображения.

Давайте сгенерируем еще одно облако слов с шириной, высотой, random_state, background_color, цветовой картой облака слов

 # Создать стоп-слово
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
# Создание изображения облака слов
wordcloud = WordCloud (ширина = 3000, высота = 2000, random_state = 1, background_color = 'black', colormap = 'Set2', collocations = False, Stopwords = STOPWORDS).генерировать (текст)
# Показать сгенерированное изображение
plt.imshow (wordcloud, interpolation = 'билинейный')
plt.axis ("выключено")
plt.show () 

Описание следующих аргументов ниже

  • ширина / высота: мы можем изменить размер холста, используя эти аргументы. Здесь мы назначаем ширину 3000 и высоту 2000.
  • random_state: Он вернет цвет PIL для каждого слова, установленного как значение int.
  • background_color: Используется для цвета фона изображения облака слов.Если вы хотите добавить другой цвет, вы можете изучить этот сайт .
  • цветовая карта: с помощью этого аргумента мы можем изменить цвет каждого слова. Цветовые карты Matplotlib обеспечивают потрясающие цвета.
  • collocation: аргумент collocation имеет значение FALSE, чтобы облако слов не содержало биграмм или повторяющихся слов .
  • стоп-слова: « стоп-слова» — это слова, которые обычно используются в английском языке, такие как «мы», «the», «a», «an» и т. Д.таким образом, мы должны исключить эти слова. мы уже импортировали функцию STOPWORDS из библиотеки WordCloud.

Вывод вышеуказанного кода

Двигаясь вперед, мы собираемся создать облако слов произвольной формы.

Для создания произвольной формы требуется маскирующее изображение в формате PNG. На этом изображении будет создан дизайн облака слов. Мы можем искать его, используя такие ключевые слова, как «маскировка изображений для облака слов» в различных поисковых системах. Вы также можете посетить этот набор данных — здесь вы можете изучить различные пользовательские изображения.

В этом посте мы использовали файл «cloud.png» для создания пользовательского изображения.

Для создания произвольной формы функция WordCloud имеет аргумент маски, позволяющий использовать маскируемые изображения. Мы добавляем изображение «cloud.png» с помощью массива NumPy и сохраняем его как переменную маски. Здесь мы меняем еще несколько аргументов, чтобы создать привлекательное облако слов . Описание аргументов:

  • маска: Укажите форму изображения облака слов. По умолчанию это прямоугольник.Как мы знаем, мы создали переменную как маску, назначив ее параметру маски.
  • Contour_width: Этот параметр создает контур маски облака слов. Устанавливаем ширину изображения маски равной 3.
  • Contour_color: Contour_color используется для цвета контура изображения маски. Это может быть строка или цветовой код. Здесь мы используем цветовой код «# 023075».
 # Создать изображение облака слов
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
маска = np.array (Изображение.open ("../ input / input-img / cloud.png"))
wordcloud = WordCloud (стоп-слова = стоп-слова, background_color = 'white', max_words = 1000, mask = mask, contour_color = '# 023075', contour_width = 3, colormap = 'rainbow'). generate ('' .join (df [' text_without_stopwords ']))
# создать изображение как облако
plt.figure ()
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.axis ("выключено")
# сохранить в файл
plt.savefig ("cloud.png", format = "png")
plt.show () 

Отлично !! Мы только что создали облако слов в форме облака.Это похоже на облако, заполненное словами. Давайте создадим еще одно облако слов, используя логотип Twitter в качестве изображения маски.

 # Создать изображение облака слов
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
маска = np.array (Image.open ("../ input / input-img / Twitter.png"))
wordcloud = WordCloud (стоп-слова = стоп-слова, background_color = "white", max_words = 1000, mask = mask) .generate ('' .join (df ['text_without_stopwords']))
# создать изображение в твиттере
plt.figure ()
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.ось ("выключено")
# сохранить в файл
plt.savefig ("twitter.png", format = "png")
plt.show () 

Мы также можем сгенерировать изображение облака слов в словах (комбинация алфавита). Давайте создадим следующее изображение как слово «НОВОСТИ».

 # Создать изображение облака слов
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
маска = np.array (Image.open ("../ input / input-img / News_mask.PNG"))
wordcloud = WordCloud (ширина = 3000, высота = 2000, random_state = 1, background_color = 'white', colormap = 'Set2', collocations = False, Stopwords = STOPWORDS, mask = mask).generate ('' .join (df ['text_without_stopwords']))
# создать раскраску из изображения
image_colors = ImageColorGenerator (маска)
plt.figure (figsize = [20,20])
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.axis ("выключено")
# сохранить в файл
plt.savefig ("news.png", format = "png")
plt.show () 

Выглядит хорошо! снова создаем похожее слово-образ с некоторыми изменениями параметра.

 # Создать изображение облака слов
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
маска = нп.массив (Image.open ("../ input / input-img / News_mask.PNG"))
wordcloud = WordCloud (Stopwords = Stopwords, background_color = "white", mode = "RGBA", max_words = 1000, mask = mask) .generate ('' .join (df ['text_without_stopwords']))
# создать раскраску из изображения
image_colors = ImageColorGenerator (маска)
plt.figure (figsize = [20,20])
plt.imshow (wordcloud.recolor (color_func = image_colors), interpolation = "билинейный")
plt.axis ("выключено")
# сохранить в файл
plt.savefig ("news1.png", format = "png")
plt.показать () 

Поздравляю !!

Мы разработали разные изображения облака слов в виде разных форм. Мы также научились маскировать изображения любым цветом и формой. Вы можете посетить мою учетную запись для получения дополнительных кодов. Поделитесь своим мнением в поле для комментариев ниже.

Носители, показанные в этой статье об облаке слов на Python, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.

Связанные

Использование облаков слов — Amazon QuickSight

Как привлекательный способ показать, как часто слово используется по отношению к другим словам. в наборе данных используйте облака слов.Лучшее использование этого типа визуализации — показать слово или частота фраз. Это также может стать забавным дополнением, чтобы показать популярные элементы или действия. Вы можете использовать фиксированный набор данных в творческих целях. Например, вы можете составить одну из командных целей, мотивационных фраз, различных переводов конкретной слово или что-нибудь еще, на что вы хотите обратить внимание.

Каждое слово в облаке слов представляет одно или несколько значений в измерении. Размер слова представляет частоту появления значения в выбранном измерение пропорционально появлению других значений в том же измерении. Облака слов лучше всего, когда точность не важна и нет большое количество различных значений.

На следующем снимке экрана показан пример облака слов.

Чтобы создать облако слов, используйте одно измерение в Group by поле хорошо. При желании вы можете добавить метрику в поле Размер хорошо.

Облака слов обычно выглядят лучше с 20–100 словами или фразами, но настройки формата предлагают широкий диапазон гибкости.Если вы выберете слишком много слов, они могут стать слишком маленькими, чтобы их можно было разобрать, в зависимости от размера вашего дисплея. К по умолчанию облака слов отображают 100 различных слов. Чтобы показать больше, измените формат настройка для Количество слов .

Облака слов ограничены 500 уникальными значениями для Group by .К избегать отображения слова Другое , отформатируйте визуальный элемент, чтобы скрыть Категория Другое . Для получения дополнительной информации о том, как Amazon QuickSight обрабатывает данные, выходящие за пределы отображаемых значений, см. в разделе «Пределы отображения в визуальных элементах».

Значок облака слов выглядит следующим образом.

Функции облака слов

Чтобы понять функции, поддерживаемые облаками слов, см. Следующие стол.

Создание облака слов

Используйте следующую процедуру, чтобы создать облако слов.

  1. На странице анализа выберите Визуализировать на панель инструментов.

  2. Выберите Добавьте на панели приложения, а затем выберите Добавить визуал .

  3. На панели Визуальные типы выберите облако слов значок.

  4. Из панели списка полей перетащите поля, которые вы хотите использовать в соответствующих промысловых скважинах. Обычно вы хотите используйте поля измерения или меры, как указано в поле целевого поля.Если вы решите использовать поле измерения в качестве меры, Счетчик Агрегатная функция применяется дефолт.

    Чтобы создать облако слов, добавьте измерение в группу по полевой колодец.При желании добавьте меру к Размер полевой колодец.

  5. (Необязательно) Добавьте слои детализации, перетащив один или несколько дополнительных месторождений к скважине Group by field well.Для большего информацию о добавлении детализации см. в разделе Добавление детализации к визуальным данным в Amazon QuickSight.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Авторское право © 2021 Es picture - Картинки
top