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数据分析前端大战

围观之余,想尝试理性地通过数据分析进行舆论统计,从机器的角度对几位核心人物的发言进行观察。 处理流程 首先,通过爬虫获取某条的全部转发,进行以下预处理: 截取 『//』 前面的部分,中 // 后面的为转发原文 去除其中『转发』、『轉發』、『Repost』的部分 去除作者本人的转发 , positive: 0.64318019151688 } 一条是调侃右边的,结果解析成了负面评价,一条是调侃作者的书的,结果被判断成了正面评价。语义分析不是想象中那么容易=。 (下文省略,长) 这是尤小右同学最新的一篇长。截至到统计时,共有 236 条真实转发。 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章

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数据分析入门系列教程-热点

小试牛刀 先来看看对于某个的评论,该怎么做呢 页面分析 我们先进入如下的一个 https://weibo.com/1312412824/HxFY84Gqb? 其实这个过程就是一个一个的删除参数,然后使用 PostMan 发送请求,看看在哪些参数情况下,响应是正常的。 是可以正常返回数据的的,这就省去了我们很多的麻烦。下面就是来分析并解析响应消息,拿到对我们有用的数据。 经过观察可知,这个接口返回的数据中,有一个 UID 信息,是每个用户的唯一 ID,我们可以拿过来留作后面使用。 ? /zhouwei713/DataAnalyse/tree/master/auto_weibo_spider 总结 今天我以爬虫为例,全面的讲解了如何分析网页,如何应对反爬虫,如何使用 M 站等技能。

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    一键备份并导出生成PDF,顺便用Python分析账号数据

    这里再分享下如何快速导出你的所有数据,然后用Python分析某个账号的数据,比如高赞,转发,评论词云,发布时间轴,以及使用的手机。 这个工具只能备份自己的数据,如果想备份其他人的,可以使用下面的Python脚本,它还能分析某个账号的数据。 filter为1表示分析原创,如果分析所有填0即可。since_date为从哪天的开始分析,然后就是把上面复制的cookie填到对应位置。 ? 抓取完毕,开始生成李健的词云图,他的关键词为音乐,北京,朋友,歌手,电影,居然还提到了周杰伦。 ? 每个月转发评论点赞总数图,可以看到2016-2018年的数据是高峰期。 ? 下图是李健转发最高的20条,平均不到1万的转发和评论,点赞倒是都有几万。 ? ps:如果你想分析某个账号,自己又不会使用Python,联系我,包教包会,当然直接给你数据也可以。

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    爬虫课程(十二)|ajax分析法():通过获取api爬取新浪内容数据实战

    一般m站都以m开头后接域名, 我们这次通过m.weibo.cn去分析的HTTP请求。 分析返回的api 我们在右边选择Preview预览一下json,点击cards中任选一个card,其中的mblog标签下就有我们要的内容数据。 四、分析返回的json格式的内容 通过api我们获取到返回的内容数据,我们以其中一个card来分析获取到的数据内容数据在mblog中。 ? 某条详情页 通过多条数据进行验证,我们发现详情页的地址为m.weibo.cn/status/+id,这个id页就是返回的json数据中的"id" : "4177004524361519 五、获取内容的代码实现 我们分析完接口之后就可以开始编写爬虫代码。此处附上完整代码。

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    Flink在新浪的在线机器学习和实时数据分析

    于茜 读完需要 11分钟 速读仅需 4 分钟 Flink Forward,给了我一个绝佳的机会,向全球 Apache Flink 社区介绍如何使用 Apache Flink 在我们的平台上运行实时数据处理和机器学习 最后,我将解释我们如何计划在上扩展 Flink 的用途,并简要了解我们在组织中使用开源技术的经验。 ? 1 什么是 是中国最大,最受欢迎的社交媒体网络平台。 2 的机器学习平台(WML) 如下图所示,的机器学习平台(WML)由多层体系结构组成,从集群和资源管理一直到建模和推理训练组件。 在这里,我们介绍了在线和离线数据上的一些附加功能生成(包括帖子的功能,用户,关系和多媒体内容),以进行其他处理。一旦计算完成,就将结果与我们的样本池服务共享,然后再用于模型训练。 ? 的样本服务将不同的数据源作为过滤和映射功能的输入(UDF 可以由本文前面解释的 WeiLearn 平台引入),如下所示: @Override public boolean filter(Tuple2

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    iG.wxz抽奖小数据分析——男用户和狗不得中奖

    1:112的比例显然是不正常的,尤其是在一个为庆祝S8夺冠的下,中奖者居然全都是女性,LOL游戏的忠实男粉丝却几乎全军覆没。 今天我就来做一次简单的小数据分析。 过程和代码之后会再详细介绍,如果有数据分析能力的人原意继续跟进可以后台私信我,提供数据源和技术支持。 首先是这次中奖的113位用户的性别饼图: ? 还会再放源码和数据,到时候再聊。 这件事呢的老总亲自出来解释了。 ? 也有人在抽奖的高级版里见到了这样的条款: ? 有懂行的人在知乎分析这件事: 大概意思是,美妆主们相比营销号,更在意自己的奖品是否发到了潜在客户手里。所以后期的筛选机制越来越倾向于活跃的女性用户。 最后,听说有人在做了个试验:奖项设立了20000个,最终有15000的转发,开奖却只有9000人中奖,xswl。明天去把这个试验拿出来跑一下数据分析给大家看。

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    物理学博士教你怎样分析数据,怎样涨粉

    实际上是一个非常适合进行数据分析的东西,所以想谈心得,你得用数据说话。 现有的任何相关数据研究也都没有精确的粉丝数随时间变化记录。如果能得到更多像这样的数据,我们完全可以写一篇像本文后面要介绍的那两篇一样重要的论文。 下面这张图就是我在这86天中粉丝的增长情况。 包含 URL 的至少言之有物,总比发条在哪吃饭的状态有可读性。 本文只讨论了个人综合,以上所有分析未必适用于各种专业,比如专门搜集笑话的。也许只发某一方面内容的账号更容易获得粉丝,因为别人对你的内容有固定的期待。 所以再次呼吁有识之士拿国产多做研究。另外,我的账号是 @GK同人于野,欢迎关注! 大数据文摘ID:BigDataDigest 专注大数据,每日有分享 覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一

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    python爬虫之评论爬取提交Cookie信息模拟登录异步加载数据如何爬取代码词云制作及分析总结

    记得2016年的最后一期,里面说到,年终总结只需一个字,而沈梦辰给自己的是一个黑字,2016的她如此招黑,那今天我爬取她2017年的一篇评论,看看2017有什么变化呢? 提交Cookie信息模拟登录 需要爬取登录之后的信息,大家都是望而止步,不要担心,今天呢,给大家提供一个超级简单的方法,就是提交Cookie信息登录,首先,我们找到沈梦辰的网址:http:/ 然后登录自己的账号密码,这时记得打开Fiddler进行抓包,如图所示,提取Cookie做为请求沈梦辰网址的请求头即可。 ? 异步加载数据如何爬取 我在网上看过移动端的数据很好爬,没有异步加载,可是不知道为什么,我的评论数据就是异步加载的,其实异步加载不可怕,找到相应js包即可,如下图为沈梦辰的一条和评论的js包。 csv格式进行分析 词云制作及分析 ?

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    Python爬取+BI分析后,求助患者的眼泪,全被数据看见了

    二、怎么分析 python可以进行数据分析吗?完全可以! 你还可以把它看作数据分析工具,其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表,可以借助FineBI做一些探索性的分析 有了这一款工具之后,IT部门只需要将数据按照业务模块分类准备好,业务部门即可在浏览器前端通过鼠标点击拖拽操作 ,就能得到自己想要的数据分析结果。 这个时间刚好跟爆发的数据相吻合。 新增确诊趋势 2、哪些人在求助? 四、总结 以上便是这些微求助者在上求助的经历。这些数据背后的每一位救助者,都是承受者,他们是每一位平凡普通的人,他们有的等来了救助,有的没有。

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    使用新版话题爬虫抓取到的 50w 武汉疫情数据情感随时间的变化

    为保证良好的阅读体验,文中所有广告位已移除~ 前面几次分享讲到了对新版话题爬虫的优化。 修复话题爬虫时间格式错乱等问题 新版话题爬虫总是爬一些无关数据的原因 本次以武汉疫情为话题,抓取武汉疫情从爆发封城到解封五个月时间线上的相关,去重后共计约 50w 条数据,10 个字段, 接着对着几十万条随机抽样了 1w 条数据,用情感分析,得到正文的情感倾向(或者说极性),正向 pos,负向 neg和中立 neg,情感倾向统计值随日期的演化趋势可视化结果如下。 总体上来看,无论是正向,负向还是中立,这三者的 y 之和越大说明热度越高,武汉是从 2020 年 1 月 23 日开始封城的,而从上图来看也是这一天,上的热度开始从指数级的增长,而且这一时期,网络舆情的负向情感和正向情感能量差不多 话题爬虫本次更新了一些 bug,可去 2021 新版话题爬虫发布 (点击蓝字直达地址)获取 2021 新版话题爬虫文件,下面说一下配置 json 文件的注意事项。

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    【技术贴】物理学博士教你怎样分析数据,怎样涨粉

    实际上是一个非常适合进行数据分析的东西,所以想谈心得,你得用数据说话。 现有的任何相关数据研究也都没有精确的粉丝数随时间变化记录。如果能得到更多像这样的数据,我们完全可以写一篇像本文后面要介绍的那两篇一样重要的论文。 下面这张图就是我在这86天中粉丝的增长情况。 包含 URL 的至少言之有物,总比发条在哪吃饭的状态有可读性。 这两个数据都平淡无奇,完全符合我们的预期。我们真正想发的是那种一出来就被迅速广为传播,乃至一层一层传出去引发爆炸式增长的。 本文只讨论了个人综合,以上所有分析未必适用于各种专业,比如专门搜集笑话的。也许只发某一方面内容的账号更容易获得粉丝,因为别人对你的内容有固定的期待。

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    Python分析三个月热搜数据带你回顾2020不平凡的90天

    因此作者抓取了2020年1月1日至4月2日的每天排名前50条热搜共近5000条数据,通过分析热搜数据带你回顾这不平凡的90天。 Part1 首先我们制作这三个月全部热搜的词云图 可以看到,疫情下的热搜主要以疫情相关词汇组成,我们再根据每一条热搜的热度大小进行排序,得到这三个月中热度最高的十条热搜,猜猜是什么 令人惊讶的的是 当然在这场疫情之下的热搜还有很多值得关注的热搜,比如河南硬核防疫频登热搜、买不到的口罩也曾霸屏、封闭式管理虽受吐槽但是颇有成效 Part4 逆行驰援 可能上面的热搜已经从记忆里淡去,但是你必须要记得的热搜应是全国各地医护人员驰援湖北 以上就是对热搜数据的一些分析,不知是否唤醒了你的某些回忆,如果你也对该数据感兴趣希望挖掘更多的信息可以在后台回复获取。 注:本文所有分析使用的数据均采集于新浪公开数据 ,采样时间为每天23点。

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    Python分析三个月热搜数据带你回顾2020不平凡的90天

    可能你觉得这三个月很快,有些事情已经逐渐忘记,而互联网的记忆不会消失,数据也会说话。 因此作者抓取了2020年1月1日至4月2日的每天排名前50条热搜共近5000条数据,通过分析热搜数据带你回顾这不平凡的90天。 Part1 首先我们制作这三个月全部热搜的词云图 ? 可以看到,疫情下的热搜主要以疫情相关词汇组成,我们再根据每一条热搜的热度大小进行排序,得到这三个月中热度最高的十条热搜,猜猜是什么 ? 当然在这场疫情之下的热搜还有很多值得关注的热搜,比如河南硬核防疫频登热搜、买不到的口罩也曾霸屏、封闭式管理虽受吐槽但是颇有成效 ? 注:本文所有分析使用的数据均采集于新浪公开数据 ,采样时间为每天23点。

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    如何快速了解一款产品(一)

    1、对于自家的产品获取用户的反馈有很多:(1)产品的问题反馈入口 (2)客服平台的反馈 (3)产品的信群 (4)App Store 国内的应用市场 (5)、知乎、贴吧等 2、对于竞争获取竞争对手用户反馈相对来说会少一些 ,上面的前两点的用户反馈是拿不到的,其它几点用户反馈数据是可以抓取的。 从工具中我们获取到知乎最近一次更新版本为: 5.14.2 时间为:2018年4月15日如下图。 ? 通过以上的简单的几点差评我们是不是对目前产品存在哪些问题有了一些了解了呢?是不是知道接下来要做一些什么事情了呢? 除了对App Store进行监控,我们的日常工作要把来自各个渠道的用户信息进行整合分析,这样很多的用户反馈汇聚一起,是不是对产品和用户有了进一步的了解,并且很明确的知道接下来自己的工作重点了。

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    信早报 | 张小龙否认新公众号为信息流;朋友圈与公众号广告能力升级

    礼物社交电商平台「礼物说」披露了端午节期间小程序累计的数据:GMV 突破 1500 万、新增用户数突破百万。「礼物说」小程序于 4 月份正式上线。 信圈 1. 6 月 20 日,张小龙在朋友圈回复关于新版本信息流的讨论,他表示新版本的更新是为了改善公众号的阅读效率,并不理解大家为什么会将此理解为信息流。 ? 2. 新版本发布后,订阅号界面变化较大。腾讯公关总监张军表示,此次改版总体而言,会提升订阅号的阅读效率,并且不好的公号会迅速被用户取关。 3. 2018 年世界品牌实验室「中国 500 最具价值品牌」分析报告发布。国家电网以 4065.69 亿元的品牌价值荣登榜首。前五名中还包括腾讯、海尔、工商银行和中国人寿。 4. 8. 6 月 21 日,在戛纳国际创意节上,腾讯推出「全球数字文开放计划」,向全球博物馆等文机构发出邀请。

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    如何抱市场大腿?【从0开始运营APP之②】

    而运营人员需要准备的步骤如需下—— 1.首发时间的确定(确定渠道给的位置) 2.按照首发要求提前做好包(首发LOGO、截图、信配合、应用内推荐) 3.软件测试 4.传包到首发平台(进行广告宣传,查看首发的位置 ④、活动合作(专题活动、投票活动、评选活动、论坛活动、活动、其他下载活动) 来源:关注开发者活动版块;负责活动渠道负责人;和别家app联合、节日活动、专题活动和小编推荐等 信宣传配合 确认活动位置 A:在本期的文章中,介绍了四种免费的推广方式,前期建议使用新版首发的方式。 Q:所谓的运营第一步建立自己的数据库其实已经是第二步了。 真的第一步的时候并没有大量的用户基础,或者说在前期测试的时候怎么监控用户的数据分析用户的行为,了解玩家的喜好,是通过调研吗? A:没有大量的用户,也要做数据监控,把新增用户和活跃度、留存率结合起来分析,能看出很多问题。

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    《迁移学习导论》第2版,升级内容抢先看!

    作者们也持续秉承精益求精、事无巨细的态度,在信群、信公众号、知乎、GitHub等平台解答读者的疑问;同时,也一直倾听读者的反馈,务求使本书变得更好。 具体而言,新版和初版的不同之处主要有: 新增:“安全和鲁棒的迁移学习”一章,包括安全迁移学习、无需源数据的迁移学习等新主题和联邦学习等更丰富的内容,在新版第12 章; 新增:“复杂环境中的迁移学习”一章 ,在新版第11 章; 调整:全新整理的每章代码和数据集仓库,更好地上手实践复现; 调整:将初版的第2 章、第3 章、第4 章部分内容合并为一章,在新版第2 章; 调整:将初版的第15 章调整到第1 章的应用部分 ——陈光  北京邮电大学副教授,新浪@爱可可-爱生活 烫手新书,粉丝专享六折抢购!   为什么公司对候选人数据库能力的要求越来越高了? 数据分析如何解决商业问题?这里有份超详细攻略 如何做用户画像分析? ▼点击阅读原文,了解本书详情~

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    从未缺席短视频战场,垂直化成新增长点

    短视频是移动互联网的“流量明星”,我们从一组数据,可以更加深刻地感受到短视频于今天的移动互联网多么重要。 已经吃到短视频红利 资本市场一直对短视频也寄予厚望,摩根斯坦利在2017年8月在研报中分析认为,2018MAU将达到4亿。当时MAU才2.8亿。 2016年第二季度至2018年第四季度这两大市场的环比增长率分别为6%和14%,到2018年,假定在短视频市场的份额为20%,在直播市场的份额为10%,的短视频和直播服务将分别吸引3000万和1000 而它对的预测倒成为现实,且依然显得有些保守,3月5日,发布的2018年四季度财报显示,截至2018年底,月活跃用户达4.62亿,连续3年保持同比7000万及以上用户净增长,12月日均活跃用户数突破 正是因为此,内容创作者不论在哪个平台走红,最终一定会回流到,这对的好处有两个: 一方面降低了内容成本,特别是头部优质内容成本。

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    没错,号称中国第一移动产品的信公众平台也有BUG

    新版信公众平台上线,处处体现了张小龙以及信团队的考量和平衡。 更开放的接口,使得更多的企业和组织有机会利用信来做好互动和服务,甚至基于信做好呼叫中心功能。 可以获得用户授权的Auth2.0接口,意味着信将成为移动端的统一ID,就像QQ和在PC端一样。 公众号可以共享授权用户的收货地址,用户的常用收货人以前被保存在淘宝,以后会逐步转移到信。 收货人地址在哪里意味着用户电商消费在哪里。而这只是为了接下来信支付等进一步开放做铺垫。 信可以提供转换后的语音消息。信不做Siri,但是信集成第三方的Siri。 就像键盘一样,尽管它不是最合理的设计,但用户习惯在哪里,最好还是别去改变。 这说明信在敢工,世界上不存在完美的产品。正如软件工程界所说“世界上不存在没有BUG的程序,只有没发现BUG的程序”。 另外有个细节:信PC端的编辑器用了百度开源的UEditor。分析发现,这个BUG与百度无关。 ?

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