韓國Whatsapp地址
描述性統計：計算訊息計數、字數、平均訊息長度和情緒分數等指標。
視覺化：使用 matplotlib
相關性分析：辨識不同變數之間的關係，例如訊息長度和情緒之間的相關性。
自然語言處理（NLP）
如果您的分析涉及 韓國Whatsapp 文字數據，則可以應用 NLP 技術：
或 seaborn 等函式庫
情緒分析：使用 NLTK、TextBlob 或 spaCy 等函式庫來確定訊息的情緒（正面、負面、中立）。
建立視覺化效果
主題建模：使用潛在狄利克雷分配 (LDA) 等技術識別訊息中重複出現的主題或主題。
例如直方圖長條圖
命名實體識別 (NER)：從文字中提取名稱、位置和組織等實體。
網路分析
散佈圖和詞雲
如果您有興趣 粉絲數據 分析 WhatsApp 對話形成的社群網路：
建立圖表：將對話表 美國手機號碼細節 示為圖表，其中節點是用戶，邊代表訊息。
以直觀地表示資料
分析網路指標：計算度分佈、中心度量和社區偵測等指標以了解網路結構。
時間序列分析
如果您的資料具有時間成分（例如，隨時間變化的訊息）：
時間序列分解：將時間序列分解為趨勢、季節性和殘差成分。