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【干货】用大数据文本挖掘，来洞察“共享单车”的行业现状及走势 2017-07-05 09:35来源:人人都是产品经理 原标题：【干货】用大数据文本挖掘，来洞察“共享单车”的行业现状及走势 对于当下共享单车在互联网界的火热状况，笔者想从大数据文本挖掘的角度来做一番分析，主要是从海量的文本数据中找到有价值的讯息和观察视角，透过文本挖掘了解共享单车相关的热门话题和潜在趋势。
2016年底以来，国内共享单车毫无征兆的就火爆了起来，彼时一张手机截屏蹿红网络—在这张截图上，24个共享单车应用的图标霸满了整个手机屏幕，昭示着共享单车市场抢夺大战的激烈和残酷。
再看看一组来自易观千帆的数据：共享单车领域两大巨头—摩拜单车和ofo近一年的客户端用户增长数据，二者的用户增长曲线别无二致，都是一路高歌猛进，共享单车领域的火爆势头在短时间内不会遏止。
同时，在全国各大城市，在街头巷尾，在居民小区和创业园区，排满了各种颜色的共享单车，仿佛一夜之间，共享单车如“千树万树”的梨花一般，盛开到了泛滥成灾的地步了。 与此同时，各种乱象也是接踵而至，触目惊心：人为肆意毁坏单车、车身乱贴小广告、街上随意停放…
对于当下共享单车在互联网界的火热状况，笔者想从大数据文本挖掘的角度来做一番分析，主要是从海量的文本数据中找到有价值的讯息和观察视角，透过文本挖掘了解共享单车相关的热门话题和潜在趋势。 同时，笔者也希望把一些常用的文本挖掘方法介绍给大家，以便大家在做产品和运营的过程中能派上用场。对于文本挖掘的相关知识在这里就不赘述了，可以参考笔者之前写的两篇文章：《数据运营|数据分析中，文本分析远比数值型分析重要！（上）》、《在运营中，为什么文本分析远比数值型分析重要？一个实际案例，五点分析（下）》。 以下是本文的行文路线图和所涉及的文本挖掘方法。
1.数据采集和预处理 在数据采集部分，笔者想采集跟共享单车关联性强的文本数据，笔者没有去写爬虫去爬取数据，而是用到了新浪微舆情“信息监测”中的“数据导出”功能，根据设置的关键词检索逻辑，将所有涉及到共享单车的各类媒体文章的标题、发布时间、媒体名称、正文及正文分词等数据下载下来，省去文本数据的清洗和预处理过程，直接进行文本挖掘部分。 在这里，笔者选取了市场上主流的26个共享单车品牌，再加上关键字“共享单车”，形成如下的关键词检索逻辑： 共享单车+(永安行 |ofo|小鸣单车 |小蓝单车 |智享单车 |北京公共自行车 |骑点 |奇奇出行 |CCbike |7号电单车 |黑鸟单车 |hellobike |酷骑单车 |1步单车 |由你单车 |踏踏 |Funbike单车 |悠悠单车 |骑呗 |熊猫单车 |云单车 |优拜单车 |电电Go单车 |小鹿单车 |小白单车 |快兔出行 |摩拜单车 | 绿游GreenBike)
笔者选取2017-3-1~2017-6-30之间的数据，经由上面的检索关键词，可以得到我们想要的数据，为节省时间，笔者仅选取“新闻”这一信息来源的文本数据作为分析对象，因为这部分的数据比较符合要求，包含的噪音较小。结果显示如下：
导出数据之后，结果如下：
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