python微博数据分析_python数据分析的一般步骤是什么

⑴ 怎样用 python 进行数据分析

做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，
之后再学怎么分析。

⑵ python数据分析的一般步骤是什么

下面是用python进行数据分析的一般步骤：
一：数据抽取
从外部源数据中获取数据
保存为各种格式的文件、数据库等
使用Scrapy爬虫等技术
二：数据加载
从数据库、文件中提取数据，变成DataFrame对象
pandas库的文件读取方法
三：数据处理
数据准备：
对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等操作
pandas库的操作
数据转化：
类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等
pandas库的操作
数据聚合：
分组（分类）、函数处理、合并成新的对象
pandas库的操作
四：数据可视化
将pandas的数据结构转化为图表的形式
matplotlib库
五：预测模型的创建和评估
数据挖掘的各种算法：
关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等
六：部署（得出结果）
从模型和评估中获得知识
知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值
更多技术请关注python视频教程。

⑶ python数据分析师需要掌握什么技能

首先是基础篇
1、首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等，而且能实现更高级的功能，包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。
2. SQL（数据库）

我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
3. 统计学基础
数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。
4、掌握可视化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。
进阶阶段需要掌握的：

1、系统的学好统计学
纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现，但是统计一直就强调“可解释性”。比如说，针对今天微博股票发行就上升20%，你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上，然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。
数据挖掘相关的统计方法（多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等）
定量方法（时间轴分析、概率模型、优化）
决策分析（多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析）
树立竞争优势的分析（通过项目和成功案例学习基本的分析理念）
数据库入门（数据模型、数据库设计）
预测分析（时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制）
数据管理（ETL（Extract、Transform、Load）、数据治理、管理责任、元数据）
优化与启发（整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发（模拟退火、遗传算法））
大数据分析（非结构化数据概念的学习、MapRece技术、大数据分析方法）
数据挖掘（聚类（k-means法、分割法）、关联性规则、因子分析、存活时间分析）
其他，以下任选两门（社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型）
风险分析与运营分析的计算机模拟
软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）
2、掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。
传统的BI分析能回答过去发生了什么？现在正在发生什么？但对于未来会发生什么？必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型，但是分析师想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系，靠传统工具人工分析是不可能做到的，这时候交由算法去实现，无疑会有更多的惊喜。
其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，个人建议从python入手，拥有丰富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望对你有所帮助

⑷ 如何通过python调用新浪微博的API来爬取数据

1：安装python(这个不多说啦)
2：下载新浪微博SDK的python包，解压为weibopy目录

3：申请AppKey，

流程：

1：通过oAuth认证
按我的理解简化如下：
用户在新浪微博给的页面输入账号密码，然后微博给应用一个PIN码，这样应用通过PIN码才有权限访问该用户的信息，而应用在整个过程中是接触不到密码的，所以用户觉得很安全，后果很满意
2：获得认证之后，就可以使用微博SDK提供的API获得信息啦
3：如果想设计web或者客户端应用的话，那就继续加个GUI好啦(未完成)

代码：

#!/usr/bin/python

import webbrowser

from weibopy.auth import OAuthHandler
from weibopy.api import API

AppKey = '2525355147'
AppSecret = ''

my_auth = OAuthHandler(AppKey , AppSecret)
webbrowser.open(my_auth.get_authorization_url())
verifier = raw_input('PIN: ').strip()
my_auth.get_access_token(verifier)

my_api = API(my_auth)
for comment in my_api.mentions():
object = comment
id = object.__getattribute__("id")
text = object.__getattribute__("text")
print str(id) + " : " + text

⑸ 我要做一个基于Python的微博数据抓取和用户特征分析系统开发如何做爱乐惠

我曾经曾经有做这方面东西的想法，微博API的单位时间调用次数限制成了最大的障碍，至于你想通过爬虫大量爬网页抓取微博信息，我估计微博的安审力量不会那么差。再就是微博HTML页面的数据限制量本来就比较小。最后就是微博现在已经没有市场价值了，大多数人都已经不用微博了。

⑹ 如何利用python进行数据分析

作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
•学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。
•从pandas库的数据分析工具开始。
•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
•处理各种各样的时间序列数据。
•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

⑺ python数据分析是干什么的

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

Python数据分析可以做的事情有很多，具体如下：

第一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

第二，数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_plicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。

第三，数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

第四，数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。

第五，数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。

⑻ 怎样用python爬新浪微博大V所有数据

我是个微博重度用户，工作学习之余喜欢刷刷timeline看看有什么新鲜事发生，也因此认识了不少高质量的原创大V，有分享技术资料的，比如好东西传送门；有时不时给你一点人生经验的，比如石康；有高产的段子手，比如银教授；有黄图黄段子小能手，比如阿良哥哥木木萝希木初犬饼…

好吧，我承认，爬黄图黄段子才是我的真实目的，前三个是掩人耳目的…（捂脸，跑开）

另外说点题外话，我一开始想使用Sina Weibo API来获取微博内容，但后来发现新浪微博的API限制实在太多，大家感受一下：

iTerm

小问题：在我的测试中，有的时候会出现图片下载失败的问题，具体原因还不是很清楚，可能是网速问题，因为我宿舍的网速实在太不稳定了，当然也有可能是别的问题，所以在程序根目录下面，我还生成了一个userid_imageurls的文本文件，里面存储了爬取的所有图片的下载链接，如果出现大片的图片下载失败，可以将该链接群一股脑导进迅雷等下载工具进行下载。

另外，我的系统是OSX EI Capitan10.11.2，Python的版本是2.7，依赖库用sudo pip install XXXX就可以安装，具体配置问题可以自行stackoverflow，这里就不展开讲了。

下面我就给出实现代码（严肃脸）

Python

#-*-coding:utf8-*-

import re

import string

import sys

import os

import urllib

import urllib2

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

from lxml import etree

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf-8')

if(len(sys.argv) >=2):

user_id = (int)(sys.argv[1])

else:

user_id = (int)(raw_input(u"请输入user_id: "))

cookie = {"Cookie": "#your cookie"}

url = 'd?filter=1&page=1'%user_id

html = requests.get(url, cookies = cookie).content

selector = etree.HTML(html)

pageNum = (int)(selector.xpath('//input[@name="mp"]')[0].attrib['value'])

result = ""

urllist_set = set()

word_count = 1

image_count = 1

print u'爬虫准备就绪...'

for page in range(1,pageNum+1):

#获取lxml页面

url = 'hu/%d?filter=1&page=%d'%(user_id,page)

lxml = requests.get(url, cookies = cookie).content

#文字爬取

selector = etree.HTML(lxml)

content = selector.xpath('//span[@class="ctt"]')

for each in content:

text = each.xpath('string(.)')

if word_count >= 4:

text = "%d :"%(word_count-3) +text+" "

else :

text = text+" "

result = result + text

word_count += 1

#图片爬取

soup = BeautifulSoup(lxml, "lxml")

urllist = soup.find_all('a',href=re.compile(r'^mblog/oripic',re.I))

first = 0

for imgurl in urllist:

urllist_set.add(requests.get(imgurl['href'], cookies = cookie).url)

image_count +=1

fo = open("/Users/Personals/%s"%user_id, "wb")

fo.write(result)

word_path=os.getcwd()+'/%d'%user_id

print u'文字微博爬取完毕'

link = ""

fo2 = open("/Users/Personals/%s_imageurls"%user_id, "wb")

for eachlink in urllist_set:

link = link + eachlink +" "

fo2.write(link)

print u'图片链接爬取完毕'

if not urllist_set:

print u'该页面中不存在图片'

else:

#下载图片,保存在当前目录的pythonimg文件夹下

image_path=os.getcwd()+'/weibo_image'

if os.path.exists(image_path) is False:

os.mkdir(image_path)

x=1

for imgurl in urllist_set:

temp= image_path + '/%s.jpg' % x

print u'正在下载第%s张图片' % x

try:

urllib.urlretrieve(urllib2.urlopen(imgurl).geturl(),temp)

except:

print u"该图片下载失败:%s"%imgurl

x+=1

print u'原创微博爬取完毕，共%d条，保存路径%s'%(word_count-4,word_path)

print u'微博图片爬取完毕，共%d张，保存路径%s'%(image_count-1,image_path)

⑼ 如何用python进行数据分析

利用python进行数据分析

链接: https://pan..com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ

?pwd=3nfn 提取码: 3nfn

本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

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python微博数据分析

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