【让研究更容易】上来DiVoMiner®轻松获取论文中常用的图表

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自动化分析是大数据研究中的必备技能，分析海量数据内容，快速生成一个词云图、趋势图、饼图、柱形图等等，来呈现数据的基本面貌。然而，在社会科学研究中，这些自动化分析结果不足以解决我们的研究问题，我们需要的是这些好看的图表背后究竟说明了哪些本质的问题，这些数据反映的差异和关系是什么。这也是社会科学研究中的两大核心问题。要回答这个问题，需要人机结合和严谨的研究方法来深入挖掘和探索数据背后的意义和洞察。

DiVoMiner（me.divominer.cn）能够快速得出海量数据的统计分析结果和可视化图表，同时提供分析结果的追踪溯源功能，方便研究人员针对图表进行描述和深入解读，无论是您的研究数据“说了什么”，还是“怎么说的”，变量之间的差异和关系都可以在这里回答。

小编介绍一下论文中常用的各类统计分析图表样式，柱状图、折线图、条形图、饼图、词云图、桑基图。我们以DiVoMiner平台上的统计图表为例。

柱状图
柱状图一般用以反映数据的差异，包括每个变量的值和所占比重。除了基本的简单柱状图外，也有堆叠柱状图、百分比堆叠柱状图。小编以柱状图的延伸图表——百分比堆叠柱状图为例，图中显示了小米和华为的品牌特性分布中，小米偏重情感特性，超过六成，华为偏重功能特性，超过五成。

如果我们想知道具体的情感特性或功能特性涉及了哪些方面，我们可以将情感特性进一步分类，作为一个类目进行机器自动编码，快速读出文本中提及的具体情感特性或功能特性类别，强化数据分析的深度。以情感特性的分布为例，图中显示了小米品牌中情感特性占比最多的是创新感，其次是时尚感。华为品牌中占创新感和时尚感占比相近，此外，商务感占比超过两成。

通过人工主导，机器辅助的方式，文本大数据中“说了什么”就一览无遗，您的想法可以通过DiVoMiner轻松实现。

折线图
**折线统计图可以直接显示数据的变化规律，反映出数据随着时间的变化趋势。**如果我们想了解文本中对华为和小米在不同时间的讨论热度，DiVoMiner能自动制作出一个基本的信息量趋势图，如图中清晰的显示了从2018年1月起，对华为和小米的讨论趋势有明显差异，小米的内容在4月后呈明显增长趋势，到7月达到一个高峰，而华为的相关讨论内容在整个时间段中始终保持平稳趋势。

条形图
**条形图类似柱状图，用以显示变量之间的差异。**包括简单条形图、堆叠条形图、百分比堆叠条形图。以百分比堆叠条形图为例，如果想了解讨论的主要内容，可以通过设置相关主题的类目，进行编码，也可以为主题类别设定好关键词，让机器根据关键词进行自动编码，以快速挖掘文本中的主要内容的类别。图中显示华为的相关报道主题集中在产品性能方面，更重视产品性能。而小米的报道主题则集中在公司报道方面。

饼图
**饼图用以显示各项的大小和所占有的比例。**适合各种单一变量的分类展示，例如我们想了解一下手机广告中用了哪些方面的诉求和方式做宣传，那么分布结果如图所示，较多使用的是实证说明，通过一些数据报告、销量报告等来说明产品的受欢迎程度和市场占有率。其次是强调产品所应用的专门技术，例如芯片、系统等突出产品质量。

词云图
词云图是根据词频的多少，对应在图上显示词语的大小，可以直观地观察到文本中提及词汇的多寡，从而推断文本中主要谈及的内容。如图显示，手机相关的文本中，讨论最多的是之智能家居、电视、电脑、可穿戴设备等。尤其是以小米为主的线下体验店——小米之家，展示了各类小米的关联产品，供用户体验。

桑基图
桑基图通常用以展示数据的流动，“边”越宽，表示数值越大。不同的颜色区域表示不同的类别。如图所示，在合作领域方面，小米和华为均集中在物联网领域，在车载领域的合作较少。

温馨提示：

在DiVoMiner上，这些统计分析图中的数据都可以追踪回溯至对应的原文，只需点击图中的某一个数据即可在图表下方显示出该数据来源的原文。供研究者进一步深入解读和挖掘。

除了这里介绍的几类常用的统计分析图外，还有热力图、雷达图、面积图、散点图等，欢迎大家来DiVoMiner上免费试用。同时，我们在DiVoMiner上为大家提供了案例，供大家查阅参考。