新闻分类是文本分类中常见的应用场量。在传统分类模式下，往往是通过人工对新闻内容进行核对，从而将新闻划分到合适的类别中。这种方式会消耗大量的人力资源，并且效率不高。我们的任务在于，根据新闻文本中的内容，进行文本预处理，建模等操作，从而可以自动将新闻划分到最可能的类别中，节省人力资源。 具体实现内容包括: ◆能够对文本数据进行预处理。【文本清洗， 分词，去除停用词，文本向量化等操作。】 ◆能够通过Python统计词频，生成词云图。【描述性统计分析】 ◆能够通过方差分析，进行特征选择。【验证性统计分析】 ◆能够根据文本内容，对文本数据进行分类。【统计建模】

这是一个很有用的任务，可以运用到实际中。下面是一些具体的实现步骤：

1. 文本预处理：首先需要对文本进行清洗，去除噪声和无用信息，例如标点符号、数字、特殊字符等。然后对文章进行分词，并去除停用词（如“的”、“是”等），最后将分词后的词语转化为向量表示。

2. 描述性统计分析：可以通过Python中的统计工具库，如pandas、matplotlib等进行词频统计和可视化。可以生成词云图等图表，以便更直观地了解文章的主题和重点。

3. 验证性统计分析：可以采用方差分析等方法进行特征选择，以确定哪些特征对分类任务更加重要。这可以帮助我们提高模型的准确性和效率。

4. 统计建模：最后，可以使用机器学习或深度学习算法进行分类，例如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树等。可以对不同算法进行比较和优化，以提高分类的准确性和效率。

总的来说，这个任务需要结合文本处理、统计分析和机器学习等技术，需要一定的数据处理和编程能力，但是实现起来也是非常有趣和具有挑战性的。