使用 Node.js、Mongo 和 D3 创建一个工具来分析 Twitter 用户信息（1）

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作为一名用户体验设计师，我需要了解人们使用我帮助设计的产品的动机。设计良好的用户体验会提高产品在市场上的竞争能力。
我想我可以通过社交媒体了解给定用户群的方方面面。我决定从一个产品的 Twitter                帐户对推文和用户的个人信息进行采样，以便了解关注者们如何描述他们自己，看看这是否能够帮助我理解他们关注一款产品的动机。

“想想人们今天在 [社交媒体]                    上做什么……他们在建立自己的形象和身份，这实际上是他们的商标。他们在联系他们想要联系的受众。”
Mark Zuckerberg

在查阅一些个人信息后，我采样的个人信息中的详细信息让我大受鼓舞。但是，如果我手动完成该任务，只能采样小批量的关注者                并建立一般性的记忆图像。我感觉这是一种很有前途的想法 —                个人信息是开放的，可揭示一种有趣、富含洞察的用户形态或竞争分析。目前似乎很少有工具帮助我们参照社交媒体，从而理解我们在其他人心目中的形象。
我希望看到一千个左右关注者的个人信息的词汇云，突出显示其中最常出现的词汇，但我没有找到一个免费的、容易使用的、从个人信息中建立词汇云的工具。
我找到了一个商用工具来列出关注者个人信息中出现最多的 5                个词汇，但我需要付费使用它，而且它并不完全符合我的要求。我怀疑一些次要的词汇也存在一定的价值，而且这种模式可从更广泛的数据中显现出来。
所以我在 IBM Bluemix                云平台上创建了一个应用程序来帮助演示此数据。以下是来自该应用程序的输出示例。它是我的关注者的个人信息中最常出现的词汇组成的词汇云。您可以采用相同的想法对一款产品关注者的个人信息进行采样，还可以对来自一款产品的                Twitter 帐户的推文进行采样。
可以使用词汇云工具执行以下操作：

• 检查和修改您自己的身份
• 比较竞争产品或人员的关注者
• 评估新关注者或您想要关注的潜在人员

在 Scott Rich 的这篇优秀文章中，他介绍了如何在 Bluemix 上建立一个 Node、express 和 Twitter                基础。我的应用程序的基础类似于 Scott 的应用程序，但我扩展了 Node.js 上的一个基本的 Twitter 应用程序，使用了 Twitter                身份验证，集成了一个 Mongo 数据库并将原始数据转换为更复杂的信息图。
我给出了集成 Mongo 和 Node                的一般步骤，提供了专门用于设置该集成的简单项目的链接，我还链接到了我的词汇云应用程序，您可以在那里看到一个真实示例中集成的 Mongo 和                Node。