在网络购物兴起的时代，电商平台积累了大量用户行为数据，其中重要的组成部分就是产品的评价数据。这些数据反映了消费者对商品实用性、质量、性价比、适用群体等多方面的意见和感受，是电商企业了解用户需求、改善产品和服务、提升市场竞争力的重要依据。
文章中提到的《弟子规》书籍评价数据的获取，正是利用网络爬虫技术实现的。网络爬虫是一种自动化提取网页内容的程序，可以模拟浏览器的行为，向服务器发送请求，并对返回的HTML页面进行解析提取所需数据。这种方式能够高效地从电商平台爬取用户评价文本数据，为后续的数据处理和分析提供原始材料。
在获取数据后，需要进行数据预处理，这是数据可视化前的必要步骤。预处理主要包括文本分词、去除停用词、词频统计等。文本分词是指将连续的文本切分成有意义的单个词语；停用词是文本中频繁出现但是对分析意义不大的词语，例如“的”、“是”、“在”等，需要被过滤掉；词频统计则涉及到统计每个词语出现的次数，从而分析出哪些词语更为重要或常见。jieba是一个常用的中文分词组件，它能够较好地处理中文文本，完成上述任务。
数据可视化是将分析的结果以图形化的方式直观展示出来的过程。本文中采用了词云图（word cloud）的形式。词云图通过将高频出现的词汇以更大的字体或颜色更深的形式显示，使观察者能够快速捕捉到文本中最重要的信息。通过词云图，消费者可以快速了解《弟子规》书籍的用户评价总体倾向，比如哪些方面得到了积极的评价，哪些方面存在不足。
文章还指出，从大量网络评论中提取反映评论褒贬极性的特征词语是非常重要的。这可以帮助消费者和企业过滤掉大量无关紧要的评论噪音，直接获取到关键信息，例如《弟子规》书籍的评价中，哪些积极特质词语被频繁提及，哪些消极特质词语出现较多，从而为消费者购买决策和企业营销策略提供支持。
此外，文章中提到的大数据技术背景，也是本研究得以实施的前提。大数据技术的发展为电商领域带来了新的挑战和机遇，电商企业需要通过技术手段分析海量的用户数据，以便更好地理解消费者需求，提升用户体验，增强市场竞争力。
在人才培养方面，文章提到了西安交通工程学院的人才培养目标和中兴通信学院大数据管理与应用专业的需求，强调了数据可视化在教育教学和实际应用中的重要性。研究者通过这一项目，旨在掌握专业知识，为未来更好地进行教育教学工作打下基础。
文章的研究目标是通过网络爬虫技术获取电商平台的评价数据，经过一系列的数据预处理和分析过程，利用词云图等可视化手段，直观地展示出产品评价数据背后的价值和趋势，帮助消费者和企业做出更明智的决策。这既是一次实践操作，也是对数据分析和可视化技术学习和应用的一次重要演练。
