輿情情感傾向簡單分析（詞頻） 使用指南
輿情情感傾向詞頻分析工具對文本做詞頻統計與正負情感傾向簡單判別，輸出高頻詞與傾向，適合輿情監測與傳播效果初判。
功能說明
輿情情感傾向詞頻分析工具對文本做詞頻統計與正負情感傾向簡單判別，輸出高頻詞與傾向，適合輿情監測與傳播效果初判。
典型使用場景
- 輿情監測日報表裡收集到一批單條微博/新聞的情感打分（如 −100~+100 或 1~100），用描述統計看整體均值、波動與極值。
- 對比兩個時間視窗（如危機前 vs 危機中）的情感均值與標準差，判斷輿論是否顯著惡化。
- 把 min/max 與極差結合看：若極差很大而均值溫和，說明存在少量極端負面帖，需單獨處置而非只看平均。
算例參考
- 統計量口徑：樣本量 n；總和；算術均值 = 總和 ÷ n；中位數（n 奇數取中間值，偶數取中間兩數均值）；最小值、最大值與極差；方差按總體口徑 = Σ(x − 均值)² ÷ n；標準差 = √方差。輸入支援逗號、空格或換行分隔，自動忽略非數字。
- 算例：8 條輿情情感得分 10、20、30、40、50、60、70、80：n = 8，總和 360.00，均值 45.00，中位數 45.00，最小 10、最大 80，極差 70.00，方差 525.00，標準差 22.91。均值=中位數說明分佈對稱；但標準差 22.91 相對均值 45 變異係數約 51%，說明單條情感分波動極大——若只看均值 45 會掩蓋個別極端負面（10）或極端正面（80）事件，應配合極差與 max/min 一起讀。
注意事項
本工具純前端執行，輸入內容不上傳伺服器；結果為按上述口徑得到的理論估算值。實際應用受裝置引數、測量條件與當地規範影響，請以裝置銘牌、檢測報告與現行標準為準，重大決策建議諮詢專業人士。
- 均值和標準差哪個更能反映輿論風險？
- 均值告訴你整體情緒傾向，標準差告訴你分歧有多大。危機研判裡兩者都關鍵：均值驟降說明整體轉負；標準差驟升說明輿論撕裂、存在對立陣營。本工具只做描述統計，要下「顯著性」結論（如兩個視窗是否真的不一樣）需另做 t 檢驗或 Mann-Whitney U 檢驗。
- 為什麼方差除以 n 而不是 n−1？
- 除以 n 是總體方差，用於把這 8 條當作全部觀察物件、只描述其離散程度；除以 n−1 是樣本方差，用於由樣本推斷總體。本工具採用總體口徑，若要把這 8 條當樣本估計總體波動，自行按 n/(n−1) 換算即可（本例 525.00 × 8/7 = 600.00，標準差約 24.49）。