㈠ 從電影網站爬取數據並進行可視化分析會用到哪些數據
從電影網站爬取數據並進行可視化分析會用到的數據如下。
1、beautifulsoup、re、urllib庫。
2、SQLite包，數據可視化方面主要用到flask框架、echarts和wordcloud等。
3、此類數據可以搭建簡單的數據可視化網站。
㈡ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表
推薦個很好用的軟體，我也是一直在用的，就是前嗅的ForeSpider軟體，
我是一直用過很多的採集軟體，最後選擇的前嗅的軟體，ForeSpider這款軟體是可視化的操作。簡單配置幾步就可以採集。如果網站比較復雜，這個軟體自帶爬蟲腳本語言，通過寫幾行腳本，就可以採集所有的公開數據。
軟體還自帶免費的資料庫，數據採集直接存入資料庫，也可以導出成excel文件。
如果自己不想配置，前嗅可以配置採集模板，我的模板就是從前嗅購買的。
另外他們公司不光是軟體好用，還有自己的數據分析系統，直接採集完數據後入庫，ForeSpider內部集成了數據挖掘的功能，可以快速進行聚類分類、統計分析等，採集結果入庫後就可以形成分析報表。
最主要的是他採集速度非常快，我之前用八爪魚的軟體，開伺服器采，用了一個月采了100萬條，後來我用ForeSpider。筆記本採的，一天就好幾百萬條。
這些都是我一直用前嗅的經驗心得，你不妨試試。
建議你可以下載一個免費版試一試，免費版不限制功能，沒有到期時間。
㈢ bilibili(1)-爬取視頻信息進行數據分析
感謝@雄哥和@遜哥的幫助才得以完成這篇文章，不然，還不知怎麼應對IP限制。
項目地址： https://github.com/UranusLee/bilibili_spider
通過chrome可以看出來B站視頻統計信息是通過js載入，打開開發者工具可以到stat?aid=31的json文件。
再分析json文件的載入方式，基本可以得到所需要的headers參數。
因為之前一直都在爬取豆瓣、知乎、拉勾這些有特殊headers的網站，所以，為了省事，還是全部headers都加上。
進行爬取的時候，發生了一點問題，通過不斷測試，基本可以斷定B站有IP訪問限制，基本上是1分鍾150次以下不會封IP，封閉IP一次為5分鍾，所以考慮用代理IP，拿著買好的穩定的IP，刻不容緩的加入進來。
總共爬取下來710多W條數據，用了三四天的時間，期間網路斷掉，或者IP地址停用，一直耽擱，之所以不準備繼續下去是因為數據還准備做一個B站每年數據分析，所以選用了aid=11883351這條數據作為截止可以比較好的對應上每年7月初的一個數據對比分析
發現有播放數為-1的值，總共占數據總量的2%，故而刪除。
可以看出基本上播放量，彈幕，評論回復，收藏，硬幣，分享基本就是長尾數據，有大量的小數值的數據，但是整體的平均值受極值的影響較大。相比較而言view播放量更加有研究性。
1.播放量佔比分析
總共分為<500,500-1000,1000-5000,5000-20000,>20000。
播放量整體還是大量的淹沒視頻，播放量小於500的達到了整體視頻的48.8%，而播放量20000以上的只佔到5.4%，按照「二八原則」，視頻達到3338以上的播放量即達到B站視頻實際效用的界限。
2.分年份分析B站視頻增長速度
以每年7月份為周期分析
通過aid可以查到所有爬下的數據所屬的時間，再按照概率分析大概的時間就可以得出每一年7月份的視頻量。
整體的視頻數量增長速度實際上是大致按照每年翻倍的速度來增長，整體增長曲線拋開10-11年，整體增長平和。
2010-2011年之間，必定是發生了事才會導致視頻量突增，才會導致視頻總量增長率超過800%。通過查詢，基本確實如之前所假設一樣，10年因為Ac fun（A站）確實發生了嚴重的幾次彈幕沖突，A站關閉了彈幕系統，加上很多人打出「ACG滾出ac」的標語，大量的A站up主轉移至B站，開始了B站的逆襲。
14年一年視頻增長率唯一一次跌至94%，是因為14年動畫版權問題，禁止了私自上傳動畫，視頻量比預期下跌了大概8W左右。今年更加誇張的是2018年還沒有到07月份，視頻總量已經達到2200W左右。
3.參與率分析用戶活躍度
彈幕成本是最低的，大概平均27.8人次觀看，就會出現一次彈幕（包括非會員的觀看次數，但是無法發彈幕，提高了彈幕成本），分享成本不僅僅是會員，非會員沒有登陸也可以分享，這確實42.58人次的成本僅僅高於彈幕成本，說明B站整體視頻風格更加多元化。121.58的投幣成本受限於B站的投幣系統，B幣少，並且獲得有難度，導致投幣成本遠高於其他幾項。
4.投幣分析
B站投幣有「不牛不投，不服不投」的潛性規則，往往一個視頻的投幣量可以反應視頻的質量和B站的流行趨勢。
排名第一的是 【嗶哩嗶哩2017拜年祭】 ，94.1W投幣
排名第二的是 【古箏】千本櫻——你可見過如此兇殘的練習曲 ，79.6W投幣
排名第三的是 【嗶哩嗶哩2016拜年祭】 ，77.2W投幣
然後是敖廠長的兩連擊
【敖廠長】讓你耳朵懷孕的FC游戲 ,74.6W投幣
【敖廠長】打臉!魂斗羅水下八關存在 ,73.0W投幣
其實可以看出前三名中，兩次拜年祭以及用戶群體的自發投幣，整個拜年祭已經成為B站文化的一部分，是每年最核心的一部分。當然也不缺乏敖廠長這種良心up主，每一次對於過往游戲的解疑和介紹，還有那無所不能的哥們，宅男但不失真心，牛逼但非常人親。
文化的多元化才是整個B站撐起一片天的本質原因，我曾經在B站中過《極樂凈土》的毒，看過外國人在中國成了網紅，聽過古箏彈奏魂斗羅、彈奏日本電音。這是一個大熔爐，每個人都可以找到自己喜歡的東西，我突然想起了廣告模塊的一個高分視頻，彈幕量只有300，但是播放量有2000多萬次，我不知道是B站運營人員清空了一部分的彈幕和評論，但是一個廣告在B站，在這個無數個平時看都不看廣告的年輕人，能夠看上2000多萬次，幾乎人均一次。我才覺得我真正的知道。
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數據分析的部分有點意猶未盡，今天實在是困了，今天稍晚或者明天會繼續對於B站各個模塊繼續進行深挖，包括彈幕的語義分析、通過彈幕揣摩劇情、哪種視頻可以火、up主的影響力、視頻質量建模等。
㈣ 數據分析報告有哪些要點
1、確定報告受眾和分析目的
無論寫什麼類型的數據分析報告，都要先搞清楚報告給誰看，不同的受眾對一份數據分析報告的期待是不一樣的。
2、框架、思路清晰
作為數據分析結論輸出最重要的部分，一份優秀的數據分析報告要能夠准確體現你的分析思路，讓讀者充分接收你的信息，所以在製作報告時，框架和思路要清晰。
這里的框架不單指報告的行文邏輯，更多是指數據分析過程的框架，比方說我們拿到一個分析問題，不可能一下子就找到問題背後的原因，需要利用各種手段將問題拆解分析，直到得出最終結論，這時候就可能會用到我們常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架
3、保障數據准確
寫一份報告，獲取和整理數據往往會占據 6成以上的時間。要規劃數據協調相關部門組織數據採集、導出處理數據，最後才是寫報告，如果數據不準確，那分析的結果也沒有意義，報告也就失去價值，因此在收集整合數據時需要注意數據是否靠譜，驗證數據口徑和數據范圍。
4、讓圖表傳達更加直接
圖與表之間，圖與圖之間的聯系如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都是在做數據分析圖表就要弄明白的。很多細心的領導及專門會針對你的數據分析以及結論來提問，因為現狀和未來是他們最關心的。所以數據圖表展現也要體現你的分析思路，而不單單是為了展示數據。
㈤ 如何用Python進行大數據挖掘和分析
如何用Python進行大數據挖掘和分析？快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ？
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身，也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據，這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天，我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析？
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
數據獲取：公開數據、Python爬蟲
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
總結
其實做數據挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!
㈥ 大數據爬取分析數據，需要搭建什麼樣的環境和掌握什麼樣的知識
首先爬取大數據現在一般都是用python，所以你先要在linux上搭python的環境，最專好是3.x的版本。
然後Python有很多屬爬蟲的框架，比較好用，比如scrapy。但是框架有了之後還要有一些其他的知識，比如正則表達式，因為怕下來的數據需要用正則去解析。
解析完之後要對數據清洗，這個工作python的pandas基本都能完成。
清洗完之後要入庫，如果數據量不是太大的話，傳統的資料庫mysql什麼的就可以了，如果數據量很大，還要搭Hadoop，這個就有點麻煩了，還要用sqoop。
基本流程就是這樣，如果有疑問，可以在討論。