关键词统计是一种非常重要的网络分析方法，它可以帮助我们分析出在网页或文章中出现频率较高的关键词，进而了解这些网页或文章所涵盖的主题和内容。比如，对于一篇讲述“保护环境”的文章，我们可以通过关键词统计，快速计算出“环保”、“垃圾分类”等词语在文章中的出现频率，从而了解作者想要强调和传递的信息和理念。

关键词统计的基本原理是：将一篇文章中的各个词语统计出现的次数，并找出出现次数最高的前若干个词语，这些词语就可以被认为是这篇文章的关键词。通常来说，我们会将一个词语在整个文章中出现的频率与其在其他文章中出现的频率作比较，如果这个词语在当前文章中出现的频率远高于其在其他文章中的频率，那么就可以认为这个词语具有一定的特殊性和重要性，可以作为该篇文章的关键词。

关键词统计在网络信息检索、自然语言处理、文本挖掘等领域具有广泛的应用。例如，在搜索引擎中，我们可以通过搜索某个关键词（例如“保护环境”），找到相关主题和内容的网页；在自然语言处理中，可以通过分析文章的关键词，了解文章所涉及的主题、内容和情感等信息；在文本挖掘中，可以通过关键词统计挖掘出文本中隐藏的信息和规律，进而做出更为科学的分析和研究。

关键词统计并非完美无缺，它也存在一些局限性和缺点。例如，在处理中文文章时，词语的切分、文章的长度、词语的重复等问题都可能对关键词统计的结果产生影响；同时，关键词统计并不能反映出文章的结构、语义和逻辑关系等信息，它只反映出文章中出现频率较高的词语，因此我们需要在其他方法的帮助下，来实现对文章的更全面分析和理解。

总之，关键词统计是一种十分重要的文本分析方法，它可以帮助我们快速获取文章的关键信息和主题内容，同时也为其他方法做出更高水平的分析和研究提供了有效的基础。在今后的信息时代，我们将需要大量地运用关键词统计等文本分析方法，来更加深入地了解和掌握信息世界中的各种内容和规律。