公考申论话题分析；基于词云与主题聚类

受疫情影响而兴起的公考，在原本就已经备受关注的领域里，其热度自然不言而喻。作为一名数据分析师而言，探讨公考内容似乎有些力不从心。毕竟两者之间的关联性又何在呢？ hey, 还真有！嘿！原来如此！确实如此。

之前撰写过一篇深入剖析2020年国考岗位的文章，在研究过程中着重探讨了多条件筛选和岗位分布分析等技术要点。

这次我们聚焦于另一个重要话题——申论考试。通过文本挖掘的方法来识别历年题目的出题重点与趋势。

该网站是一个专门收集了大量申论范文样本的平台，在本次研究中我们采用了该网站获取的所有公开数据作为本次分析的数据来源。

清洗后如表所示：1542条数据，3个字段，上传时间从2012年到2020年，每年的数据数分别为：240、 250 、244、 275、216、97、 92、114、15。

除了2020年的数据量较少外，在过去几年中我们每隔一年都会生成一个