词云图应该怎么做，我体验了大概20多款，有些在使用上很鸡肋，有的要付费，从其中挑选了5种词云图的制作工具分享给大家，人人都能学会
网上很多在线词云生成网站，毕竟在线网站不用下载软件，用起来快捷方便，对比几款之后，我感觉这两个平台还算相对好用：
1. WordArt
网址：https://wordart.com/
优点：不需要注册就能使用，而且对热词数量没有限制，支持设置字体、形状等个性化配置，在线词云支持交互查看。
缺点：操作界面是英文的，这一点比较鸡肋，而且是国外网站，网页加载速度特别慢。只有一种字体支持中文，而且因为权限的问题没办法添加本地字体。
制作效果如下,各别中文有乱码：
2. 微词云
网址：https://www.weiciyun.com/
优点：支持自动文本分析，提供了大量的形状模板，也支持自定义模板。字体支持种类很多，图片颜色种类也很多，还有渐变色，操作也比较简单
缺点：要注册，免费的图片有水印，而且对词汇数量有限制
两个常用的数据分析工具，分别实操一下如何制作炫酷又装逼的词云。
1、安装Python运行环境和套装
这个不必多说，推荐下载的套装是anaconda，做词云很好用。下载完毕后，配置好运营环境后，执行安装文件就行了。
2、准备数据
下面是我随便找了一篇英文文章，作为要进行词云制作的数据基础：
我把其中的正文文字部分拷贝了下来，存储为一个文本文件，叫做yes-minister.txt，把这个文件挪动到我们的工作目录demo里，这样数据就准备好了。
3、开始做词云了
做词云的核心步骤只有两个——输入文本和呼唤词云包。
首先，在命令行下，输入：
浏览器会自动开启，并且显示如下界面——Jupyter的主页面，我们点击New按钮，选择Python 2选项。
然后就出现了一个空白的笔记本，供我们使用了。我们在网页里唯一的代码文本框里，输入以下3条语句，输入后，按Shift+Enter键，就可以执行了。
显示的结果如下图所示。
文本就出现了，然后我们呼唤(import)词云包，利用mytext中存储的文本内容来制造词云。
此时，制作词云最核心的两步就完成了。
4、调出词云，完成
输入下面4行语句：
运行结果如图所示：
这样一个简单的词云图就做好了，想要将词云图做的更加美观，还需要调节各种参数，这里就不一一讲解了，感兴趣地可以自己慢慢去探索。
相比于Python，用FineBI最大的好处就是不用编写代码，简单易用，毫无数据和编程基础的人都能够轻松做出好看的词云。
1、下载安装FineBI，准备数据
为了方便起见，我这里就直接用FineBI自带的数据了
2、组件设置
新建组件并选择样式数据业务包下的搜索词汇统计表，将待分析区域维度下的字段“搜索词”拖入横轴中，将指标下的字段“搜索次数”拖入纵轴中，在图表类型下选择词云图。
3、大小、文本、颜色的优化
选择该图表类型后，图形属性下形状自动切换为文字，维度字段被添加到文本中，指标字段添加到大小属性中，如下图：
4、词云完成
通过进行词云分析，我们可以看的出来哪些数据是出现频次最多的，我们的关注点是哪些。这次演示做的词云也很简单，后续在研究研究让它更美观一些，精准一些。
