在 Analytics Cloud 里根據業務數據繪制詞云(Word Cloud)

詞云(WordCloud)的概念，據網絡上搜索到的資料，最早由美國一位新聞學專業的副教授提出，對文本中出現頻率較高的關鍵詞予以視覺上的突出，一般采取“出現頻次越高，關鍵詞渲染尺寸越大”的規則。由這些尺寸不一的關鍵詞形成類似云狀的彩色圖形，能幫助瀏覽者一眼掃過圖形，就能領略該詞云背后文本的主旨。

比如周杰倫《雙截棍》歌詞的詞云如下：

其中出現頻率排前三位的詞高亮如下：

詞云除了廣泛應用在互聯網前端外，在SAP領域也能發揮其優勢。比如Jerry在文章 SAP Analytics Cloud和SAP Cloud for Customer的集成 里提到，最近我們做的一個項目，通過微信小程序收集用戶和SAP Conversation AI的聊天記錄，然后使用詞云顯示出這些聊天記錄里的關鍵詞。

起初Jerry在Github找了一些生成詞云的開源工具，有javaScript也有Python實現：

https://www.npmjs.com/package/tag-cloud

https://github.com/amueller/word_cloud

后來了解到SAP Analytics Cloud自身就支持使用R的開發包wordclound生成詞云：

https://www.sapanalytics.cloud/resources-r-packages/

所以我就想嘗試著用SAP Analytics Cloud來實現。

要使用SAP Analytics Cloud上的wordcloud的開發包，需要通過配置將其連接到一個可用的R運行環境。R語言是一種編程語言，在統計分析和各種圖表展示領域里特別具有優勢。

在System配置里，可以選擇使用SAP Analytics Cloud集成的R運行環境或者遠程連接到一個部署在第三方的R運行環境。

繪制詞云的數據源由下面這個csv文件提供：某地區每個超市每個月不同產品的銷售數量。我設定的詞云繪制規則比較簡單，銷售量越大(字段QuantitySold)的產品，其產品名稱出現在詞云中的尺寸越大。

上述Excel文件可以從SAP官網下載：

https://www.sapanalytics.cloud/wp-content/uploads/2018/02/BestRun.xlsx

我對其作了大幅簡化，上傳到SAP Analytics Cloud之后基于該文件創建一個新的Model取名BestRunJerry, 將QuantitySold列設置成Measure.

將Product的Description設置為ProductName，這樣稍后用R繪制出的詞云，顯示的是可讀性更好的Product Name，而不是產品ID.

基于建好的Model創建一個新的Story，插入一個新的R Visualization，這是一個UI控件，負責顯示渲染的詞云：

將Product設置為Rows的一個成員：

而QuantitySold設置成Columns的一員，這樣接下來的R編輯器里，可以通過訪問Product和QuantitySold兩個變量，獲取模型里存儲的對應數據。

現在開始添加R腳本：

四行腳本搞定：

點擊Execute，看到執行效果：

最后生成的效果圖：

4行R腳本的含義：

(1) library(wordcloud):加載SAP Analytics Cloud的R開發包wordcloud；

(2) words <- BestRunJerry

P

r

o

d

u

c

t

：讀取模型

B

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R

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數據，存儲到變量

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Product：讀取模型BestRunJerry的Product數據，存儲到變量words里； (3) frequency <- BestRunJerry

Product：讀取模型BestRunJerry的Product數據，存儲到變量words里；(3)frequency

(4) wordcloud(words, frequency, scale = c(3, 1), rot.per=0.2, colors=brewer.pal(8, “Dark2”))

調用wordcloud開發包，生成詞云。輸入參數的含義參考該開發包的文檔：

https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/wordcloud.pdf

每當我們在SAP Analytics Cloud的R編輯器里點擊Execute按鈕時，可以在Chrome開發者工具里觀測到編輯器發送了一個HTTP請求給R運行環境，該請求包含了當前我們編輯的R腳本和之前插入的R Visualization控件的長和寬。

根據這些輸入，SAP Analytics Cloud的R運行環境進行服務器端的詞云渲染，再將渲染好的詞云內容以png圖片文件的base64格式返回給瀏覽器：

下一步Jerry會研究如何將文本格式的聊天記錄里的關鍵詞提取出來，以詞云的方式顯示在SAP Analytics Cloud里，這也是我目前做的項目需要實現的需求，敬請期待。

javaScript Node.js 大數據

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