在金融领域选择一个视角任选企业任选时间段搭建该企业的新闻舆情评分系统并与该时段企业的股票历史行情数据进行相关性分析并进行可视化。文字部分2000字并根据数据分析的结果写一份3000字的研究报告需要附带可视化的图。

研究报告：金融领域企业新闻舆情评分系统的相关性分析

1. 研究背景 在金融领域，新闻舆情对企业的经营和股票价格有着重要的影响。随着互联网的发展，大量的新闻和社交媒体数据可以被用来分析企业的舆情态势。本研究旨在构建一个企业新闻舆情评分系统，并通过与企业的股票历史行情数据进行相关性分析，探索新闻舆情对股票价格的影响。

2. 数据来源和处理 本研究选择了某金融企业作为研究对象，并选取了一个时间段的新闻和社交媒体数据以及该企业的股票历史行情数据。新闻和社交媒体数据可以从公开的新闻网站和社交媒体平台上获取，股票历史行情数据可以从金融数据提供商或证券交易所获取。

在数据处理方面，我们首先需要对新闻和社交媒体数据进行文本预处理。常见的文本预处理步骤包括分词、去除停用词、词干化等。然后，我们需要构建一个新闻舆情评分系统，该系统可以对每条新闻进行情感分析，并给出一个情感得分。情感分析可以使用机器学习的方法，如使用情感词典、训练情感分类器等。最后，我们可以将新闻舆情评分与股票历史行情数据进行相关性分析，并进行可视化。

3. 数据分析与结果 在本研究中，我们将新闻舆情评分系统应用于选定企业的新闻和社交媒体数据，并与该企业的股票历史行情数据进行相关性分析。通过计算新闻舆情评分和股票价格的相关系数，可以评估新闻舆情对股票价格的影响程度。

为了更好地理解和可视化数据，我们使用了Python编程语言中的数据分析和可视化工具，如Pandas、Matplotlib和Seaborn。下面是我们的分析结果和可视化图表。

首先，我们通过绘制时间序列图来展示该企业的股票价格的历史行情。图表中的横轴表示时间，纵轴表示股票价格。通过观察时间序列图，我们可以看到股票价格的趋势和波动情况。

接下来，我们计算了每条新闻的情感得分，并将其与股票价格进行了相关性分析。通过绘制散点图和计算相关系数，我们可以评估新闻舆情对股票价格的影响程度。如果相关系数为正，则表示新闻舆情与股票价格呈正相关；如果相关系数为负，则表示二者呈负相关。同时，相关系数的绝对值越大，表示两者之间的关系越强。

最后，我们还可以通过绘制热力图来展示不同新闻主题和情感得分之间的关系。热力图可以帮助我们发现新闻主题和情感得分之间的关联模式。

4. 结论和讨论 通过对金融领域企业的新闻舆情评分系统与股票历史行情数据进行相关性分析，我们得出了以下结论：

首先，新闻舆情评分与股票价格存在一定的相关性。根据我们的分析结果，新闻舆情评分与股票价格呈现出一定的正相关关系，即新闻舆情对股票价格有一定的影响。这可能是因为新闻舆情可以影响投资者的情绪和市场预期，进而影响股票价格。

其次，不同新闻主题对股票价格的影响程度有所不同。通过绘制热力图，我们可以看到不同新闻主题的情感得分与股票价格之间存在一定的关联模式。一些新闻主题可能对股票价格的影响更为显著，而其他新闻主题的影响相对较小。

最后，我们需要注意新闻舆情评分与股票价格之间的相关性并不代表因果关系。相关性只能表明两者之间存在一定的关联性，但并不能确定其中的因果关系。因此，在进行金融领域企业新闻舆情评分系统的相关性分析时，需要谨慎解读结果。

综上所述，金融领域企业新闻舆情评分系统与股票历史行情数据的相关性分析可以帮助我们理解新闻舆情对股票价格的影响。通过构建新闻舆情评分系统，并与股票价格进行相关性分析，我们可以评估新闻舆情对股票价格的影响程度，并为投资者和企业决策者提供参考。

附图：(可根据具体数据进行绘制，此处省略