Python 财经新闻词云分析
Python 财经新闻词云分析是通过使用 Python 语言对财经新闻进行文本分析和数据挖掘，以词云的形式直观地展示财经新闻的关键信息。该分析过程主要涉及到数据获取、数据清洗、词云生成三个步骤。
数据获取
在该实验中，我们使用了 tushare 库来获取财经新闻数据，tushare 是一个免费的数据开源包，提供了股票、期货、宏观、基本面等数据。通过使用 tushare 库，我们可以获取到财经新闻的标题、内容、时间等信息。
数据清洗
在获取到财经新闻数据后，我们需要对数据进行清洗，以便进行后续的词云分析。在该实验中，我们保留了标题和阅读次数两个字段，以便后续的词云生成。
词云生成
在词云生成步骤中，我们使用了 jieba 库对新闻标题进行分词，并生成词云。jieba 库是一个中文分词工具，可以将中文文本分割成单个关键词。在该实验中，我们使用了 WordCloud 库来生成词云，并将其展示在中国地图的背景上，以便更好地展示财经新闻的关键信息。
词云分析
通过词云分析，我们可以快速地过滤掉不必要的信息，并将财经新闻的关键信息直观地展示出来。在该实验中，我们生成了财经新闻的词云，展示了财经新闻的关键信息。
结论
Python 财经新闻词云分析可以帮助我们快速地获取财经新闻的关键信息，并将其直观地展示出来，以便更好地了解财经新闻的趋势和热点。该技术可以广泛应用于财经新闻分析、文本分析等领域。
知识点：
1. Python 语言
2. 财经新闻词云分析
3. 数据获取（tushare 库）
4. 数据清洗（保留字段）
5. 词云生成（jieba 库和 WordCloud 库）
6. 文本分析
7. 数据挖掘
相关技术：
1. Python 语言
2. tushare 库
3. jieba 库
4. WordCloud 库
5. pandas 库
6. matplotlib 库
7. plt 库
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"""
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Created on Wed Apr 22 18:08:04 2020
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