数据采集与处理：前端使用html、css、JavaScript 等技术，后端使用以python开发语言为主体的网络爬虫(requests)，数据处理的pandas和 numpy，分词处理的jieba，
情感分析：snownlp＋（LDA主题挖掘、TF-IDF 关键词…随便选一个或者其他）情感分析准确率要高一点
可视化：echarts、数据呈现
首页：展示文章发布数量、热度最高文章、城市分布、评论和点赞数量排行榜。
文章占比图：评论用户名称图、评论用户时间占比图、词云展示。
热词统计：热词选择（包括出现次数、热词年份变化趋势）、热词查询表格、评论时间个数统计。
微博舆情统计：包括文章ID、数量、转发数、评论量、类型、内容、发布时间等信息展示及搜索。
文章分析：文章分析页面，展示文章点赞数、评论量区间占比、文章转发分析。
IP分析：地图展示，用于地理位置数据的可视化。
评论分析：评论用户占比图、词云展示。
舆情情感分析：对采集到的数据进行情感倾向分析，并展示分析结果。
综合数据看板：一个综合性的数据展示板块，集成了上述所有数据的可视化展示。
爬虫管理：对爬虫的启动、停止、监控等管理功能。
权限管理：用户权限的配置与管理。
