{"id":169872,"date":"2023-02-26T15:13:20","date_gmt":"2023-02-26T14:13:20","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=169872"},"modified":"2026-02-06T07:04:30","modified_gmt":"2026-02-06T06:04:30","slug":"wordcloud-definition","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/wordcloud-definition","title":{"rendered":"Wordcloud: Definition und Funktion"},"content":{"rendered":"

Die Wordcloud oder Wortwolke ist ein Visualisierungswerkzeug, das es erm\u00f6glicht, anhand eines Bildes sehr schnell zu erkennen, welche W\u00f6rter in einem Text oder einem Textkorpus am h\u00e4ufigsten vorkommen. In diesem Artikel zeigen wir dir, wie das funktioniert.<\/strong><\/p>\n

Wordcloud: Wozu dient sie ?<\/h2>\n

Das Prinzip der Wordcloud<\/strong> oder Wortwolke ist folgendes: Innerhalb eines Textes wird die H\u00e4ufigkeit der W\u00f6rter, aus denen er besteht, berechnet. Je h\u00e4ufiger ein Wort vorkommt, desto mehr wird es hervorgehoben!<\/p>\n

Es gibt drei Arten, um die Wordcloud oder Wortwolke anzupassen: ihre Gr\u00f6\u00dfe, ihre Farbe und ihre Form.<\/em><\/p>\n

Wordcloud Vorteile<\/h2>\n

Der Hauptvorteil der Wordcloud <\/strong><\/p>\n

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"
<\/figcaption><\/figure>\n

Wordcloud Nachteile<\/h2>\n

Obwohl sie sehr praktisch ist, ist die Wordcloud<\/strong> nicht immer das relevanteste und damit effektivste Werkzeug f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Textanalysen<\/a>. Sie ist weniger genau als ein Balkendiagramm oder Bar-Chart<\/strong>, das spezifischere Angaben zur Worth\u00e4ufigkeit liefert und einen effektiven Vergleich der H\u00e4ufigkeit des Auftretens von W\u00f6rtern<\/strong> im Text erm\u00f6glicht.  Daher ist die Genauigkeit der Informationen, die es vermittelt, gering. Au\u00dferdem ist es nicht einfach, den Kontext, in dem die W\u00f6rter vorkommen, zu \u00fcbersetzen. Beispielsweise wird es schwierig sein, S\u00e4tze mit einer Verneinung zu interpretieren.<\/p>\n

Die Phrase „Nicht zufrieden“ wird nicht unbedingt so wiedergegeben, da die H\u00e4ufigkeit der W\u00f6rter<\/strong> individuell analysiert wird.<\/p>\n

Wordcloud & Sentimentsanalyse<\/h2>\n

Ihre Verwendung ist jedoch oft relevant f\u00fcr eine Stimmungsanalyse.<\/strong> Nehmen wir ein Beispiel aus der Marketing-Fallstudie.<\/p>\n

Es k\u00f6nnte f\u00fcr ein Kundenserviceteam interessant sein, abwechselnd zu sehen, welche W\u00f6rter in den positiven und negativen Kommentaren zu einem Produkt am h\u00e4ufigsten vorkommen.<\/strong><\/p>\n

Dies erm\u00f6glicht sowohl eine bessere Kommunikation als auch eine bessere Reaktion auf verschiedene Anfragen.<\/p>\n

Nachdem sie eine Stimmungsanalyse<\/strong> der ihnen zur Verf\u00fcgung stehenden Kommentare durchgef\u00fchrt haben, unterst\u00fctzt die Wordcloud diese erste Analyse, indem sie den Teams erm\u00f6glicht, zu sehen, welche W\u00f6rter am h\u00e4ufigsten vorkamen und zu ihrer Klassifizierung gef\u00fchrt haben.<\/p>\n

Wenn der Kundendienst beispielsweise feststellt, dass die W\u00f6rter, die in den negativen Kommentaren am h\u00e4ufigsten vorkommen, einen starken Bezug zum Lieferservice haben: „Lieferzeiten“, „Geb\u00fchren“, „Porto“. Dies wird auf sehr einfache Weise die nachgelagerte Arbeit leiten und die Entscheidungsfindung<\/strong> beeinflussen, wie z. B. die Entscheidung, die Versandkosten zu senken oder den Spediteur zu wechseln.  Mithilfe der Wordclouds k\u00f6nnen diese Teams ihre Entscheidungen leicht und ohne zus\u00e4tzliche Arbeit gegen\u00fcber anderen Teams begr\u00fcnden.<\/p>\n

Du bist neugierig gewprden ? Erfahre, wie Du Wordclouds mit Python<\/a> erstellen kannst.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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