Python数据分析工具Jieba是一款用于中文文本分词的第三方库，它支持三种分词模式，并提供了词性标注、关键词提取等功能。以下是Jieba的具体用法示例：

一、安装Jieba

首先，确保已安装Jieba库。可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

二、分词功能

Jieba提供了三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。

精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析。

import jieba  
sentence = "我喜欢上海东方明珠"  
words = jieba.cut(sentence, cut_all=False)  # 或者使用 jieba.cut(sentence)，因为默认是精确模式  
print("精确模式:", '/ '.join(words))

输出：

精确模式: 我/ 喜欢/ 上海/ 东方明珠

全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义。

words = jieba.cut(sentence, cut_all=True)  
print("全模式:", '/ '.join(words))

输出：

全模式: 我/ 喜欢/ 上海/ 上海东方/ 海东/ 东方/ 东方明珠/ 方明/ 明珠

搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

words = jieba.cut_for_search(sentence)  
print("搜索引擎模式:", '/ '.join(words))

输出：

搜索引擎模式: 我/ 喜欢/ 上海/ 东方/ 方明/ 明珠/ 东方明珠

三、词性标注

Jieba提供了词性标注功能，可以标记单词在句子中的语法角色。

import jieba.posseg as pseg  
sentence = "我爱北京天安门"  
words = pseg.cut(sentence)  
for word, flag in words:  
    print('%s %s' % (word, flag))

输出：

我 r  
爱 v  
北京 LOC  
天安门 LOC

四、关键词提取

Jieba提供了基于TF-IDF和TextRank算法的关键词提取功能。

from jieba import analyse  
sentence = "你好，我是来自中国的小明"  
keywords = analyse.extract_tags(sentence, 3)  # 提取3个关键词  
print(keywords)

输出：

['小明', '中国', '你好']

注意：实际输出的关键词可能会根据算法的实现和文本内容有所不同。

五、添加自定义词典

Jieba允许用户添加自己的自定义词典来提高分词精度。

jieba.load_userdict('path/to/your/dict.txt')  # 指定自定义词典的路径

自定义词典的格式是一个以utf-8编码的.txt文件，每行描述一个单词及其相应的参数（如词频、词性等）。

六、统计词频

可以使用Jieba结合Python的collections模块来统计文本中每个词的词频。

from collections import defaultdict  
text = "mississippi"  
d = defaultdict(int)  
for k in text:  
    d[k] += 1  
print(list(d.items()))

输出：

[('m', 1), ('i', 4), ('s', 4), ('p', 2)]

以上示例展示了Jieba在Python数据分析中的基本用法，包括分词、词性标注、关键词提取等功能。通过结合其他Python模块和工具，可以进一步拓展Jieba的应用场景和数据处理能力。