案例:利用爬虫技术进行信息分析 1.提出问题:某型汽车要做好销售工作，需要了解用户的关注点 2，确定数据源:采集懂车帝上某型车的用户问题数据 3.获取数据:利用爬虫技术采集 (采集懂车帝(口碑)内容，分析客户的关注点(运用北大(pkuseg)或者清华(THULAC)分词包)逐月可视化关注点。) 具体要求: 1、可以选择自己能够看懂的开放代码，能够获取相应信息即可; 2、汽车品牌型号可自选，有效数据时间为近1年，需要对爬到的数据进行部分截图展示; 3、对爬到的数据进行分词，分词工具上述两者任选其一需列出频率最高的前十个词(仅限名词) 根据词频进行可视化展示(选做)代码

以下是一个可能的 Python 实现代码，仅供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pkuseg
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 确定数据源
brand = "宝马5系"
url_template = "https://www.dongchedi.com/koubei/{}?page={}"

# 获取数据
questions = []
for month in range(1, 13):
    url = url_template.format(brand, month)
    for page in range(1, 11):
        page_url = url + "&sort=1&tp=3&page=" + str(page)
        response = requests.get(page_url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
        items = soup.select(".koubei-list > .item")
        if not items:
            break
        for item in items:
            question = item.select_one(".qcon > a").text.strip()
            questions.append(question)

# 分词
seg = pkuseg.pkuseg()
words = []
for question in questions:
    words.extend(seg.cut(question))
nouns = [word for word in words if word.isalnum() and word[0].isupper()]

# 统计词频
word_count = {}
for noun in nouns:
    if noun not in word_count:
        word_count[noun] = 0
    word_count[noun] += 1

# 可视化
top_n = 10
top_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n]
labels, values = zip(*top_words)
plt.bar(labels, values)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title("Top {} Nouns for {}".format(top_n, brand))
plt.show()

# 词云图
wordcloud = WordCloud(background_color="white").generate(" ".join(nouns))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

其中，我们使用 pkuseg 分词包进行分词处理，使用 Matplotlib 库绘制柱状图展示频率最高的前十个名词，使用 WordCloud 库绘制词云图。

注意，该代码仅供参考，具体的实现方式还需要根据实际情况进行调整和改进。在编写爬虫程序时，需要注意遵守网站的 robots.txt 规定，不要过度频繁地访问同一网站，以免给网站带来过大的负担。