采用Python对提取的数据进行处理，生成对应的词频云，结合词频云对结果进行分析。

好的，下面是一个简单的Python代码示例，用于提取文本数据中的词汇并生成词频云：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

text = "这是一段待处理的文本数据，可以是一篇文章或者一段对话。"

# 使用jieba进行分词
words = jieba.lcut(text)

# 去除停用词
stop_words = ['是', '一段', '可以', '或者', '一篇', '这是']
words_cleaned = [word for word in words if word not in stop_words]

# 统计词频
word_freq = {}
for word in words_cleaned:
    if word in word_freq:
        word_freq[word] += 1
    else:
        word_freq[word] = 1

# 生成词云
wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600)
wc.generate_from_frequencies(word_freq)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

该代码使用了jieba库进行中文分词，去除了一些常见的停用词，并使用了wordcloud库生成词频云。你可以将其应用于你的数据处理中，并根据需要进行修改和扩展。