2011年小规模试水这一阶段的主要工作是建立了一个小的集群，并导
原创
2023-07-26 10:24:47
54阅读
数据是什么?你的所作所为的一切记录都可以是数据。QQ聊天内容、微博、淘宝搜索商品、购买、在大众点评上对商户的评价……都是数据。在过去十几年发展中，BAT都积累了海量的数据。百度积累了用户搜索行为，这种数据涵盖了医疗、旅行等生活的方方面面；阿里巴巴则积累了跟用户购买行为相关的数据，从决策到购买，以及购买的商品，腾讯则积累了用户沟通的信息。有了基础数据，再采用科学的分析和处理，才能产生用户端的价值。如
大众点评数据采集(2019.06)介绍大众点评是中国领先的本地生活信息及交易平台，也是全球最早建立的独立第三方消费点评网站。大众点评不仅为用户提供商户信息、消费点评及消费优惠等信息服务，同时亦提供团购、餐厅预订、外卖及电子会员卡等O2O（Online To Offline）交易服务。页面分析(以http://www.dianping.com/shop/5717186为例)正常的页面如图通过F12审
转载
2023-07-18 10:57:58
0阅读
# 点评数据分析流程
## 1. 简介
点评数据分析是指通过对用户的点评数据进行收集、整理和分析，帮助企业了解用户需求、产品优化以及市场竞争情况，从而制定相应的策略和决策。本文将介绍点评数据分析的整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(收集点评数据) --> B(数据清洗)
B --> C(数据分析)
改良的用于情感分类的餐馆评论数据集原数据说明字段说明数据集改良1.只保留 rating列 和comment列2.数据集去重去空3.按照rating大小二分类4.均衡正负向评论 原数据说明yf_dianping 说明 下载地址： 百度网盘 数据概览： 24 万家餐馆，54 万用户，440 万条评论/评分数据 推荐实验： 推荐系统、情感/观点/评论 倾向性分析 数据来源： 大众点评 原数据集： Di
数据挖掘案例实战：利用LDA主题模型提取京东评论数据网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品和购物，产生了海量的用户行为数据，其中用户对商品的评论数据对商家具有重要的意义。利用好这些碎片化、非结构化的数据，将有利于企业在电商平台上的持续发展，对这部分数据进行分析，依据评论数据来优化现有产品也是大数据在企业经营中的实际应用。本章主要针对用户在电商平台上留下的评论数据，对其进行
0x00 需求与思路 和老板去天津出差，为老板定制美食攻略。老板要求吃饭的地方最好别离下榻的酒店（位于河东区）太远。 为了体现吃货本质，又来去方便，在点评网上抓取中心城区以内邻近的几个行政区的餐厅信息，通过添加过滤条件初步筛选出符合我们要求的餐厅，再对这些餐厅的一些属性值进行加权，计算每个餐厅的得分并排名。0x01 过滤条件行车距离：以我们住宿的酒店为原点，行车距离半径８公里以内的餐厅星级：
文章目录前言一、确定爬取的url二、开始抓取1.直接抓取2.构造请求头3.抓取信息4.信息解密三、将数据保存到数据库四、总结 前言某旅游城市在今年的十一期间再次火爆了一把，城市的各种美食确实让人垂涎欲滴。因此，个人萌生了爬取该城市美食店铺信息的想法。一、确定爬取的url1.首先用浏览器打开大众点评网站www.dianping.com,然后点击城市链接 ，再点击美食链接进入城市美食页面。 地址为：
信息爬取import requests
from lxml import etree
import time
import json
import pandas as pd
# 获取商户名称和ID
result = []
for i in range(1,51):
print(i)
url = r'http://www.dianping.com/haikou/ch10/p{pag
文章目录1.前言2.爬虫1.1 整体思路1.2 网页爬取和解析1.3 数据存储反爬虫对抗2 探索性分析与文本数据预处理2.1 探索性分析2.2 数据预处理2.3词云展示3 文本的情感分析3.1 先上结果3.2 文本特征提取（TF-IDF）3.3 机器学习建模3.4 最后输出的准确率最后 1.前言今天应同学要求，介绍一篇关于大数据处理的毕业设计，基于大数据挖掘分析的大众点评评论文本挖掘。毕设帮助，
项目背景 案例类型：练习
案例工具：Python、Qgis
案例目的：通过实战进行学习，让大家综合运用基础知识，加深印象巩固记忆。
提出问题
1、通过餐饮数据分析选出最具有竞争力的品类；
2、通过建立综合分数指标的计算公式来挑选出最适合地址。
理解数据
读取数据集后，通过info()和describe()方法来查看一下数据的基本情况。
da
当我们知道影片的发行日期规律、发行国分布规律之后，很自然地，我们就会想要知道在这些影片当中，最受欢迎的影视明星有哪些。不过稍微有丢丢遗憾的是：如同在分析影片发行国分布规律中所遭遇的那种隐藏在内心深处的爱国情怀的影响那样，我们这里分析最受欢迎的明星时，大概率依然会以华人明星占据大多数。估计要是外国佬看了，肯定就会噘嘴不服气，哈哈哈。star = ''
for i in range(100):
文章目录1.简述2.字体反爬处理2.1.获取字体文件链接2.2.创建三类字体与实际字符映射关系3.单页店铺信息解析4.全部页数据获取4.1.获取数据页数4.2.采集全部数据5.总结 1.简述冬天是一个适合滑雪的季节，但是滑雪需谨慎，比如初学者就不要上高级道，能不能滑心里要有点哔数。那么今天，咱们就以滑雪为关键字，演示一下如何用Python爬虫采集大众点评的商铺信息吧。在搜索结果以翻页的形式通过
任务采集 http://www.dianping.com/shanghai/hotel爬虫设计阶段类型问题需要做到1请求网页数据在哪里？发现网址url规律2请求如何获取网页数据？先尝试使用requests成功访问一个url，拿到一个页面数据3解析从html中定位需要的数据使用pyquery对这一个页面的网页数据进行解析4存储如何存储数据使用csv库将数据存储到csv文件中5整理重复2-4for循环
在阿里饿了么与美团战火愈演愈烈之际，阿里再搞出大事情！此次，两家战火燃至“大众点评”，高德版“大众点评”横空出世了。高德版“大众点评”的出现，又展露出阿里什么野心？能否打破本地生活领域竞争的格局呢？大众点评“美化”，高德地图“点评化”这两天，大众点评被美团“美化”的消息炸开了锅，大家感叹着大众点评消失的同时。随之阿里更加狂野地展露出在本地生活上的野心，阿里旗下高德地图“大众点评”出炉了！这意味着，
文章目录一、短信登录1. Session实现2. Redis缓存替代Session二、商户查询缓存1. 给商品添加缓存2. 缓存与数据库一致性问题2.1 理论部分2.2 代码实现3. 缓存穿透3.1 理论3.2 业务实现4. 缓存雪崩4.1 理论5. 缓存击穿5.1 理论5.2 互斥锁业务实现5.3 逻辑过期业务实现6.缓存封装工具类7. 总结三、优惠券秒杀1. 全局唯一ID1.1 理论基础1.
碎碎念：最近一直在忙着科研搞毕设，博客好久木有更新了。某一天妹子突然说要让我帮她写个爬虫，貌似在她眼里，所有和电脑相关的事儿，程序员都能搞的定…….哈哈，作为一个立志要改变世界的程序员，用Python写爬虫当然是so easy的一件事！废话不多说，直接上正文吧。1、目标爬取大众点评上“武汉”这个城市下面所有齿科医院的地址。2、基本思路首先，你先想想自己作为一个人是如何去完成这件事的呢？括号内为爬虫
原创
2021-09-07 14:45:28
3539阅读
大众点评 数据爬取 （字体反爬）项目描述在码市的平台上看到的一个项目：现在已经能爬取到需要的数据，但是在爬取的效率和反爬措施上还需要加强。项目分析1.打开大众点评的首页‘http://www.dianping.com/ ’一般网页会提示选择所在的城市，而根据项目需求发现，我们要爬取的不仅仅是某一个城市的信息，而是所有的信息由此，我们必须要获取到所有城市的url列表[外链图片转存失败(img-PuM
一、项目背景案例类型：练习案例工具：Python、Qgis案例目的：通过实战进行学习，让大家综合运用基础知识，加深印象巩固记忆。二 、提出问题通过餐饮数据分析选出最具有竞争力的品类;通过建立综合分数指标的计算公式来挑选出最适合地址。三、理解数据读取数据集后，通过info()和describe()方法来查看一下数据的基本情况。data.info() —————————————————————————
