【2020.12.25，第八次更新】首先，明确学习目标--用Python来做数据分析很重要！作为目前的全球第一编程语言，Python几乎无所不能，从软件开发、Web开发、数据库开发、系统开发，到游戏开发，网络爬虫，再到让Python傲视群雄的机器学习。不同的学习目标，当然就对应着不同的学习路径。说到数据分析，R语言其实之前一直走在Python的前面。R语言约等于统计学，说它是第一统计语言一点都不为
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2024-01-31 17:31:56
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本次分析内容:分析所有书籍评分情况热门书籍TOP20书名高频词汇作者出版书数量TOP20每年出版书籍数量分布热评作者TOP20每年出版最受欢迎的类别书籍最多的分类TOP20热评分类TOP20为了每段代码都可复制直接使用,所以每段代码都重复导入一次pyecharts 模块…# 首先导入需要用到的模块
import pandas as pd
import numpy as np
import pymy
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2024-06-26 10:05:53
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前言Hello,大家好，今天又到了我们用数据说话的时候了，今天小编给大家带来的是从豆瓣5500部电视剧看中国40余年电视剧发展史，从而了解这背后的故事，好了，废话不多说，我们快快进入此次的正题吧。数据采集此次采集的数据来源是豆瓣电视剧版块，当然有的同学可能会问，为什么采集的是豆瓣网？那么小编就来告诉你，豆瓣在书评和影视评论这些方面在国内还是很有权威性，不同于其它平台评分水分较大，豆瓣的评分标准是比
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2024-01-10 22:19:24
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一、观察网页（一）观察单页1、打开Google浏览器，找到豆瓣电影Top250的网址（https://movie.douban.com/top250）。2、确定要爬取的这个html页面是动态页面还是静态页面，静态页面是可以直接爬取的，动态页面需要从js或者XHR里面去找动态的json数据。本次爬取的网页本质上还是静态的，因为内容都在页面里，我们不需要去js或者xhr里面找数据。（二）观察翻页规律翻
目录一、实验（实训）目的二、实验（实训）原理或方法三、仪器设备、材料四、实验（实训）步骤五、实训记录及结果<----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------->一、实验（实训）目的 &nbs
# Python数据分析豆瓣电影教程
## 1. 整体流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个数据分析豆瓣电影的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定数据来源 |
| 2 | 数据采集 |
| 3 | 数据清洗 |
| 4 | 数据分析 |
| 5 | 结果展示 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤1：确定数据来源
在进行数据分析之前，
原创
2024-05-12 06:39:32
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前言对于爬虫很不陌生，而爬虫最为经典的案例就是爬取豆瓣上面的电影数据了，今天小编就介绍一下如果爬取豆瓣上面电影影评，以《我不是药神》为例。基本环境配置版本：Python3.6系统：Windows相关模块：（1）requests：用来简单数据请求。（2）lxml：比BeautiSoup更快更强的解析库。（3）pandas：数据处理神器。（4）time：设置爬虫访问间隔。（5）random：生成随
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2023-11-30 15:13:11
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# 使用 Python 实现豆瓣电影数据分析
在本教程中，我将向你介绍如何通过 Python 进行豆瓣电影数据分析的基本流程。从获取数据到分析数据，每一步都将提供详细的说明和示例代码。
## 数据分析流程
以下是我们进行数据分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------------------|
1、数据集预览部分数据说明： 豆瓣排名num 评分rating_num 评分人数comment_num 电影时长movie_duration2、查看电影数据集基本数据信息import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('电影排名.csv') #读取数据
#1.查看电
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2024-04-26 10:14:42
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数字资源管理期末报告一、业务需求分析（一）网易云需求分析（二）豆瓣需求分析二、系统功能需求分析（一）分析预测功能（二）系统可视化功能三、系统功能设计（一）、系统设计展示分析（二）、网易云音乐用户、热评的爬取和词云展示（三）、杭州城区豆瓣热评的爬取和词云展示四、系统关键技术实现1）爬虫设计与实现；2）数据分析: 机器学习算法；3）可视化展示（Matplotlib模块）：4）系统窗体设计（安装PyQ
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2024-05-21 15:59:30
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豆瓣数据分析代码的复盘记录
在进行豆瓣数据分析时，我们需要制定全面的备份策略和恢复流程，以确保数据安全和业务连续性。以下内容将详细描述处理豆瓣数据分析相关配置与过程中的各项策略以及工具链集成情况。
### 备份策略
为了高效地管理豆瓣数据，我们首先需要建立一个清晰的备份策略。以下思维导图展示了备份策略的各个组成部分，并呈现了存储架构的设计。
```mermaid
mindmap
ro
# 豆瓣电影数据分析：深入探索电影评价与评分
豆瓣是中国最大的综合性文化社区，涵盖了电影、图书和音乐等多个领域。其中，豆瓣电影的评分系统广受欢迎，成为了用户选片的重要参考。在这篇文章中，我们将通过分析豆瓣电影的数据，探索电影的评分情况、热门影片，以及影评的情感分析等内容。我们还会使用Python中的一些库，结合数据可视化，展示分析结果。
## 数据获取
在开始分析之前，我们需要获取豆瓣电影的
首先，确定要爬取的小组，本次以豆瓣的five组为例。因为是第一次用Java爬虫，所有采取了简答的暴力循环爬取的方法，以后有时间再继续改进。（不过也可能转到Python了）另外，本次尝试采用Spring boot开发。1、爬取所有的帖子的链接1.1、分析网页小组首页更多讨论，然后将地址栏的参数修改成0然后往后一直到最后，就是这个小组的全部帖子了，我们只需要将每一页的链接全部取出来，然后更新地址栏的s
我一直认为，每一种思维模式就像是数据分析的每一根骨头，当每一根骨头组合成一副完整骨架的时候，数据思维才真正搭建完成，有了‘骨架’此次的分析才能真正的立足落地，这时再去给它填上血肉，找到自己所需的算法、模块、方法，最终顺利完成一整个数据分析。作为新手数据分析师或数据运营，在面对数据异常的时候，好多小伙伴都会出现：“好像是A引起的” ，“好像也和B渠道有关”，“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆
1. 前言本节讲解如何抓取豆瓣电影“分类排行榜”中的电影数据（https://movie.douban.com/chart），比如输入“犯罪”则会输出所有犯罪影片的电影名称、评分，效果如下所示：剧情|喜剧|动作|爱情|科幻|动画|悬疑|惊悚|恐怖|纪录片|短片|情色|同性|音乐|歌舞|家庭|儿童|传记|历史|战争|犯罪|西部|奇幻|冒险|灾难|武侠|古装|运动|黑色电影|
你想了解什么类型电影:犯
在今天的博文中，我们来聊聊“大数据分析豆瓣电影数据分析”的过程。我将带你一步步走过从环境预检到迁移指南的整个流程，希望对你有帮助。
## 环境预检
首先，我们要对我们的环境进行预检。合理的硬件和软件配置是成功的基础。以下是我们需要的系统要求：
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
| ----------- | ----------
前几天有个粉丝找我，说花699报了一门数据分析课程，还有实战项目，让我帮她看看她做的数据分析。项目的名称叫：豆瓣高分电影分析。她写了一大堆内容，我也没细看，截取几张可视化图表给大家，大家觉得有什么问题呢？其实我看完项目标题，就想说“妹妹，你被割韭菜了。”这个项目可以称为优秀的python爬虫实战项目，但要说数据分析项目的话，多少有点扯了。到处可见的“数据分析”培训课都快把人都带跑偏了，今天再给大家
目的：利用python爬虫爬取豆瓣电影的短评等数据，完成数据的清洗及可视化。步骤：1、抓取数据； 2、数据处理； 3、数据可视化。本文会以《楚门的世界》为例，通过爬取短评、评分、时间等数据来进行探索。首先导入模块import requests
import re,time
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import cs
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2023-07-02 14:10:31
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利用Python抓取豆瓣的影评数据，我们以【美丽的人生】作为例子来进行抓取；抓取过后可以对影评数据进行词频统计，得到对于此电影的评价关键词。环境安装我的开发环境是windows;1.下载软件Anaconda，下载完成后进入控制台：conda install scrapy;2.Faker是一个可以让你生成伪造数据的Python包，安装pip install faker开始项目因为使用的scrapy，
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2023-09-05 10:21:35
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# 豆瓣电影导演数据分析指南
在今天这个快速发展的数据科学时代，利用数据进行分析已成为一种重要的技能。本文将为你介绍如何对豆瓣电影的导演数据进行分析。我们将分步进行，从数据获取到处理，最后到数据分析，甚至可视化。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据获取 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据处理 |
| 4
