網路小說數據爬取與分析

Ⅰ 如何使用python爬取知乎數據並做簡單分析

一、使用的技術棧：
爬蟲：python27 +requests+json+bs4+time
分析工具： ELK套件
開發工具：pycharm
數據成果簡單的可視化分析
1.性別分布
0 綠色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性別不確定
可見知乎的用戶男性頗多。
二、粉絲最多的top30
粉絲最多的前三十名：依次是張佳瑋、李開復、黃繼新等等，去知乎上查這些人，也差不多這個排名，說明爬取的數據具有一定的說服力。
三、寫文章最多的top30
四、爬蟲架構
爬蟲架構圖如下：
說明：
選擇一個活躍的用戶（比如李開復）的url作為入口url.並將已爬取的url存在set中。
抓取內容，並解析該用戶的關注的用戶的列表url，添加這些url到另一個set中，並用已爬取的url作為過濾。
解析該用戶的個人信息，並存取到本地磁碟。
logstash取實時的獲取本地磁碟的用戶數據，並給elsticsearchkibana和elasticsearch配合，將數據轉換成用戶友好的可視化圖形。
五、編碼
爬取一個url:
解析內容：
存本地文件：
代碼說明：
* 需要修改獲取requests請求頭的authorization。
* 需要修改你的文件存儲路徑。
源碼下載：點擊這里，記得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何獲取authorization
打開chorme，打開https : // www. hu .com/，
登陸，首頁隨便找個用戶，進入他的個人主頁，F12(或滑鼠右鍵，點檢查)七、可改進的地方
可增加線程池，提高爬蟲效率
存儲url的時候我才用的set(),並且採用緩存策略，最多隻存2000個url，防止內存不夠，其實可以存在redis中。
存儲爬取後的用戶我說採取的是本地文件的方式，更好的方式應該是存在mongodb中。
對爬取的用戶應該有一個信息的過濾，比如用戶的粉絲數需要大與100或者參與話題數大於10等才存儲。防止抓取了過多的僵屍用戶。
八、關於ELK套件
關於elk的套件安裝就不討論了，具體見官網就行了。網站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：
從爬取的用戶數據可分析的地方很多，比如地域、學歷、年齡等等，我就不一一列舉了。另外，我覺得爬蟲是一件非常有意思的事情，在這個內容消費升級的年代，如何在廣闊的互聯網的數據海洋中挖掘有價值的數據，是一件值得思考和需不斷踐行的事情。

Ⅱ 網路數據挖掘與分析有哪些不同

數據挖掘和數據分析都是從數據中提取一些有價值的信息，二者有很多聯系，但是二者的側重點和實現手法有所區分。

數據挖掘和數據分析的不同之處：

在應用工具上，數據挖掘一般要通過自己的編程來實現需要掌握編程語言;而數據分析更多的是藉助現有的分析工具進行。

在行業知識方面，數據分析要求對所從事的行業有比較深的了解和理解，並且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來;而數據挖掘不需要有太多的行業的專業知識。

交叉學科方面，數據分析需要結合統計學、營銷學、心理學以及金融、政治等方面進行綜合分析;數據挖掘更多的是注重技術層面的結合以及數學和計算機的集合

數據挖掘和數據分析的相似之處：

數據挖掘和數據分析都是對數據進行分析、處理等操作進而得到有價值的知識。

都需要懂統計學，懂數據處理一些常用的方法，對數據的敏感度比較好。

數據挖掘和數據分析的聯系越來越緊密，很多數據分析人員開始使用編程工具進行數據分析，如SAS、R、SPSS等。而數據挖掘人員在結果表達及分析方面也會藉助數據分析的手段。二者的關系的界限變得越來越模糊。

Ⅲ 什麼是網路數據採集、數據分析、數據挖掘,機器學習、深度學習它們有何不同

他們都屬於數據分析領域。
網路數據採集：專門採集網路的數據，比如爬蟲。
數據分析：通過已有的數據進行分析，挖掘數據的價值。
數據挖掘：指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。
機器學習：通過批量數據進行演算法訓練，達到智能的功能。
深度學習：主要應用於人臉識別，指紋等等領域。

Ⅳ Python爬取筆趣閣小說返回的網頁內容中沒有小說內容

思路：
一、分析網頁，網址架構
二、碼代碼並測試
三、下載並用手機打開觀察結果
一、分析網頁，網址架構
先隨便點擊首頁上的一篇小說，土豆的--元尊，發現在首頁上面有如下一些信息： 作者，狀態，最新章節，最後更新時間，簡介，以及下面就是每一章的章節名，點擊章節名就可以跳轉到具體的章節。
然後我們按F12，進入開發者模式，在作者上面點擊右鍵--「檢查」，可以發現這些信息都是比較正常地顯示。
再看章節名稱，發現所有的章節都在<div id="list"> 下面的 dd 裡面，整整齊齊地排列好了，看到這種情形，就像點個贊，爬起來舒服。
分析完首頁，點擊章節名稱，跳轉到具體內容，發現所有的正文都在 <div id="content"> 下面，巴適的很
那麼現在思路就是，先進入小說首頁，爬取小說相關信息，然後遍歷章節，獲取章節的鏈接，之後就是進入具體章節，下載小說內容。
OK，開始碼代碼。
二、碼代碼並測試
導入一些基本的模塊：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
2.先構建第一個函數，用於打開網頁鏈接並獲取內容。
使用的是requests 包的request.get ，獲取內容之後用『utf-8』 進行轉碼。
這里我之前有個誤區就是，以為所有的網站都是用 'utf-8' 進行轉碼的，但是實際上有些是用'gbk' 轉碼的，如果隨便寫，就會報錯。
網路之後，只要在console 下面輸入 『document.charset』 就可以獲取網站的編碼方式。

Ⅳ 如果爬取一個小說網站以後，如何做到更新內容的爬取並且存儲

有一個標記庫，記錄的目標小說網站目標小說的最新文章id，一般url最後一段數字或者頁面的html裡麵包含。

定時去讀取這個最新文章頁面，如果當前這個頁面是最新的文章，沒有更新，那麼網頁上的下一章那個連接是#(也就是頁面本身)，有的是跳轉到本小說的章節目錄，根據情況判斷，如果小說更新了，下一章的按鈕連接就變話了，根據下一章的id去讀取，並更新資料庫的標記

Ⅵ 類似「玄派網」一類的網路小說生成器和輔助工具的數據是如何生成的

用爬蟲+AI+人工校驗得到的數據。

網路小說生成器是一款寫小說神器，網路小說生成器的製作原理是將很多篇同類小說的共同特點抽離出來，重新排列組合，形成新的文字。

網路小說生成器軟體特點

1、像QQ一樣自動隱藏

將網路小說生成器軟體移動的屏幕邊緣，可以像QQ一樣自動隱藏。使用滑鼠或者CTRL+F8快捷鍵方便調出。

2、CTRL+F8快捷方式，可以快速調出窗口，或者將窗口隱藏。

在使用CTRL+F8調出界面之後，可以使用CTRL+按鈕前面的字母快速打開窗口。

3、CTRL+F10，可以進入防干擾碼字模式。此時任務欄會小時不見，同時揚聲器靜音。

4、CTRL+F9，可以退出防干擾碼字模式。

Ⅶ 如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖

近年來，隨著技術的進步、互聯網速度提升、移動互聯網更新換代、硬體技術不斷發展、數據採集技術、存儲技術、處理技術得到長足的發展，使我們不斷加深了對數據分析的需求。但數據分析本身並不是目標，目標是使業務能夠做出更好的決策。如何做好數據分析，簡單來說，只需5步。
第一步：明確分析的目標和框架
對一個分析項目，數據分析師應該明確業務目標是什麼，初步選定哪些變數作為研究對象，從而為收集數據、分析數據提供清晰的目標，避免無意義的數據分析。同時對項目進行簡單的評估，即時調整項目，構建出分析的思路與整體的框架。
第二步：數據收集
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。作為數據分析師，需要對收集數據的內容、渠道、方法進行規劃。
1) 將識別的需求轉化為具體的需求，明確研究的變數需要哪些數據。
2) 明確數據的來源渠道，數據的渠道主要有三種，一種是從公司系統資料庫直接導出，另一種是通過網路爬蟲軟體（如火車頭、集搜客GooSeeker）從網上抓取數據，也可以直接通過問卷的形式來收集數據。
第三步：數據處理
數據分析的中最重要的一步是提高數據質量，最好的數據值分析如果有垃圾數據將會產生錯誤結果和誤導。因此，對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，數據處理包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
第四步：數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，通過數據建立模型，進而為商業提供決策參考。
到了這一階段，為了駕馭數據、展開數據分析，需要涉及到工具與分析軟體的使用。
要熟悉數據分析的方法，首先需要良好的統計基礎，了解像方差、抽樣、回歸、聚類分析、判別分析、因子分析等數據分析方法的原理以及使用，才能靈活的根據業務目標以及已有數據來選擇分析的方法。
其次掌握幾種常用的數據分析軟體，如較基礎的Excel、SPSS,或SAS、R等較高級的分析軟體，保證分析工作的高效進行。
第五步：撰寫分析報告
一份好的數據分析報告很重要，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，好的分析報告應該有以下一些要點：
1) 要有一個好的框架，層次明了，讓讀者一目瞭然。
2) 每個分析都有結論，而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。

Ⅷ 如何用python進行大數據挖掘和分析

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
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，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解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。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！