# 账号数据分析 随着社交媒体的不断发展,作为中国最大的社交平台之一,积累了大量的用户数据。对这些数据进行分析,可以帮助我们更好地理解用户行为、优化内容策略、提升用户互动。本文将介绍如何从账号提取数据并进行分析,特别是如何使用Python进行数据处理和可视化。我们将展示一个基本的案例,包括如何提取用户信息、进行数据清洗和生成饼状图来可视化分析结果。 ## 一、数据提取 首先,假
原创 8月前
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记得以前一位同事说过,好的技术人员都是比较懒的,因为懒,他会想尽办法找到解决问题的最有效的方法。 如果不使用Excel函数,完全可以通过人肉的方式从中提取内容,但是,如果数据量很大、需要耗用很多时间怎么办? 为了分析中总共分析了多少条使用“形色”软件识别出的花花草草,采用了以下步骤。 1. 使用的搜索功能,搜索出所有包含“形色”关键
转载 2024-01-19 17:15:44
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作者:周萝卜今天再分享一份超级棒的数据,就是2020年全年的热点数据,说实话,这里面如果认真分析的话,还是可以找到很多有意思,有价值的信息的。但是由于我已经写过一篇2019年热点数据分析的文章了,这里就不再重复了,有兴趣的同学可以点击这里查看2019热点分析这里分享数据出来,希望更多的朋友可以从数据当中挖掘出更多的有价值的信息,大家一起学习进步!下面是一些简单的数据汇总,欢迎大家一起讨
Python实战案例:旅游方面文的数据分析一、旅游方面数据展示数据分析的出现便利了每个人,企业,竞争者。在以前的时候,如果想要了解市场的动向,就设计了调查问卷或者现场采访的方式,以至于被很多人误以为不法之举。而如今如果在想了解市场,我们只需要简单的设计和建立一个数据库,以此来监测人们的行为和动向,一段时间之后,数据结果自然会告知你一切。在很多的时候,爬虫工程师爬取数据之后,都需要进行后续的数
转载 2023-12-15 05:22:17
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目录原始数据数据仓库构建统计需求1.总量和独立用户数2.用户所有被转发的总数,输出前3个用户3.被转发次数最多的前3条,输出用户id4.每个用户发布的总数,存储到临时表5.统计带图片的数6.统计使用iphone发的独立用户数7.中评论次数小于1000的用户id和数据来源,放入视图8.统计上条视图中数据来源“ipad客户端”的用户数目特殊需求1.Hive的UDF应用一2
转载 2024-01-14 20:00:43
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一、web工具篇让我们先来看一下市面上比较成熟的产品。 1、风云榜 [caption id="attachment_1916" align="alignleft" width="364"] 风云榜[/caption] [caption id="attachment_1917" align="alignleft" width="119"] 风云榜菜单[/caption]从菜单栏可以看到
想设计一款新的产品,你了解未来的用户是什么样吗?想提升服务质量,用户调研应该怎么做?想评估新功能上线效果,用户情感偏好你了解吗?有了用户画像,这些问题的答案就变得逐渐清晰起来。 那么关键问题来了,用户数据要从哪里获取呢?你可以从CRM系统中寻找,也可以去各种网站收集用户留下的蛛丝马迹,还可以到中找到用户属性和对产品的情感倾向,下面就以小米Note发布的评论
随着大数据和社交网络的火爆发展,社交网络上产生的数据也越来越有价值,特别是信作为时下最火热的社交平台,如果能对这两个平台上的数据进行深入分析挖掘,那么价值将非常巨大, 要采集的数据为指定城市的所有用户的相关信息。比如名称,地址,数量,粉丝数量,名片等等,进入正题,看看具体一步一步怎么操作来实现的。打开八爪鱼采集器,新建一个任务之后,如下图选择分组:新浪,这里其实随便什么分
情感分析——数据的获取(一) 本人由于研究生的研究方向是自然语言处理、社会舆情分析这个方向的所以本科生毕业设计就选择了情感分析这一方向的题目。主要是完成情感分析这个功能,并把每一步流程都做到。本科生阶段可以说这方面实在知之甚少,所以随着毕业设计进行的过程我也会一直学习,并在这里分享我的学习过程及心得。数据当然是基本了,我选择了python来爬取数据,因为整个系统的重点在分类器的训
01  数据分析与加载1.1 数据分析1. 数据分析与加载数据概览:7000 多条酒店评论数据,5000 多条正向评论,2000 多条负向评论推荐实验:情感/观点/评论 倾向性分析数据来源:携程网原数据集:ChnSentiCorp_htl,由 谭松波 老师整理的一份数据集加工处理:构造平衡数据,即正向评论与负向评论数量接近,各2000多条。数据集详细信息:https://git
# Python爬虫数据分析 ## 引言 是中国最大的社交媒体平台之一,每天都有数以亿计的用户在上面发布和分享信息。这些信息包括了各种各样的话题,从娱乐八卦到时事政治都有涉及。对于研究社会热点、舆论导向、用户行为等方面都有重要的参考价值。本文将介绍如何使用Python编写一个爬虫,以及如何对爬取到的数据进行分析和可视化。 ## 1. 准备工作 在开始之前,我们需要安装一些必要的
原创 2023-08-18 06:00:59
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papi酱数据可视化(截至2020年12月9日)1. 爬取数据 使用爬虫爬取网站时,首选的是m站,其次是wap站,最后考虑PC站,因为PC站的各种验证最多。然而PC站的信息最全,可以使用高级搜索,针对某具体时间段和关键词进行爬取。 此次针对某用户进行数据可视化。(1) 需要的模块import urllib import urllib.request import time impo
hb数据分析系统是一个旨在通过数据分析优化用户体验与运营决策的系统,能够实时监控数据、进行舆情分析,并提供精准的市场洞察。随着业务的不断增长,我们面临着数据量激增、性能瓶颈和技术债务等多重挑战。 ## 初始技术痛点 在系统的初始阶段,我们面临着几个主要的技术痛点: 1. **数据处理效率低**:由于数据访问和处理逻辑不够优化,导致数据统计过程缓慢。 2. **系统可扩展性不足**:初
在当今社交媒体蓬勃发展的时代,数据分析成为了一项必要的技能,尤其是在等平台上。本文将详细介绍如何使用 Python 对内容进行数据分析。通过对数据的提取、清洗和分析,帮助我们获取关于用户行为、话题热度及内容传播的深入洞察。 ```mermaid flowchart TD A[数据收集] --> B[数据清洗] B --> C[数据分析] C --> D[结果展示]
该系统的目的是利用大数据技术,分析新浪的日志数据,从而探索用户行为、内容传播和移动设备等各个层面的特性和动向。这项研究为公司和个人在制定营销战略、设计产品和提供用户服务时,提供了有价值的参考和辅助。利用Hive平台,该系统可以处理和分析大量的数据,为我们提供了关于用户数量、转发数、用户发布的数、含图片数据等多个领域的统计信息。经过数据处理和分析后,我们得出了如下的发现:新浪
文章目录机器学习-数据分析模板ObjectiveData Set Information:Attribute Information:INPUT单特征与缺失值展示Feature Cleaning, Engineering标签转换单变量Feature: AgeFeature: WorkclasFeature: Occupation职业Feature: Native CountryFeature:
 需要工具: python3.6      pandas Flask  china.json echarts.js element.js jQuery.js,map.js,vue.js 需要数据集: 新浪用户数据集.csv 数据集一览:用pandas读入数据集放在内存中,Flask接收到Ajax传入的请求,将数据整理分析打包
最近在学习Python,琢磨着得找点事情实践一下,才能更好地上手。于是看到这篇文章 python机器登陆新浪代码示例,试着跑跑,但是过程也不是那么顺利。首先,Python版本问题,我用的是Python 2.7,原用的貌似3.x。所以这几个模块urllib.parse, urllib.request, http.cookiejar得替换,包括模块中部分方法的调用。rsa模块安装还算顺利后来遇到
文章目录主要数据介绍数据分析项目构建前端展示数据分析结果演示内容热词统计(房价话题)(Fangjia_hotwords.scala)统计数据中粉丝数量前20的用户(Fans_analysis.scala)中国各个省份人口分布统计(PopulationDistribution.scala)某一话题下发布时间分布情况 (Timedistribution.scala)统计发布设备(
  大数据开发、只能硬件和图形图像需求增长最快,需求人员最多。对数据分析平台搭建,以及数据分析平台数据存储模块设计与实现。   最好有一定软件开发方面的知识功底,比如了解网站开发、OA开发、Linux操作系统引言、云端实验室环境基于开源的ambari大数据平台,部署了7个节点: 一、 项目背景企业可能对用户在上的评价内容有监测需求,如活动效果、用户对产品的评价,用户关注于产品的价格还
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