网络小说数据爬取与分析

Ⅰ 如何使用python爬取知乎数据并做简单分析

一、使用的技术栈：
爬虫：python27 +requests+json+bs4+time
分析工具： ELK套件
开发工具：pycharm
数据成果简单的可视化分析
1.性别分布
0 绿色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性别不确定
可见知乎的用户男性颇多。
二、粉丝最多的top30
粉丝最多的前三十名：依次是张佳玮、李开复、黄继新等等，去知乎上查这些人，也差不多这个排名，说明爬取的数据具有一定的说服力。
三、写文章最多的top30
四、爬虫架构
爬虫架构图如下：
说明：
选择一个活跃的用户（比如李开复）的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。
抓取内容，并解析该用户的关注的用户的列表url，添加这些url到另一个set中，并用已爬取的url作为过滤。
解析该用户的个人信息，并存取到本地磁盘。
logstash取实时的获取本地磁盘的用户数据，并给elsticsearchkibana和elasticsearch配合，将数据转换成用户友好的可视化图形。
五、编码
爬取一个url:
解析内容：
存本地文件：
代码说明：
* 需要修改获取requests请求头的authorization。
* 需要修改你的文件存储路径。
源码下载：点击这里，记得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何获取authorization
打开chorme，打开https : // www. hu .com/，
登陆，首页随便找个用户，进入他的个人主页，F12(或鼠标右键，点检查)七、可改进的地方
可增加线程池，提高爬虫效率
存储url的时候我才用的set(),并且采用缓存策略，最多只存2000个url，防止内存不够，其实可以存在redis中。
存储爬取后的用户我说采取的是本地文件的方式，更好的方式应该是存在mongodb中。
对爬取的用户应该有一个信息的过滤，比如用户的粉丝数需要大与100或者参与话题数大于10等才存储。防止抓取了过多的僵尸用户。
八、关于ELK套件
关于elk的套件安装就不讨论了，具体见官网就行了。网站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：
从爬取的用户数据可分析的地方很多，比如地域、学历、年龄等等，我就不一一列举了。另外，我觉得爬虫是一件非常有意思的事情，在这个内容消费升级的年代，如何在广阔的互联网的数据海洋中挖掘有价值的数据，是一件值得思考和需不断践行的事情。

Ⅱ 网络数据挖掘与分析有哪些不同

数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。

数据挖掘和数据分析的不同之处：

在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。

在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。

交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析;数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合

数据挖掘和数据分析的相似之处：

数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。

都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。

数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。

Ⅲ 什么是网络数据采集、数据分析、数据挖掘,机器学习、深度学习它们有何不同

他们都属于数据分析领域。
网络数据采集：专门采集网络的数据，比如爬虫。
数据分析：通过已有的数据进行分析，挖掘数据的价值。
数据挖掘：指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
机器学习：通过批量数据进行算法训练，达到智能的功能。
深度学习：主要应用于人脸识别，指纹等等领域。

Ⅳ Python爬取笔趣阁小说返回的网页内容中没有小说内容

思路：
一、分析网页，网址架构
二、码代码并测试
三、下载并用手机打开观察结果
一、分析网页，网址架构
先随便点击首页上的一篇小说，土豆的--元尊，发现在首页上面有如下一些信息： 作者，状态，最新章节，最后更新时间，简介，以及下面就是每一章的章节名，点击章节名就可以跳转到具体的章节。
然后我们按F12，进入开发者模式，在作者上面点击右键--“检查”，可以发现这些信息都是比较正常地显示。
再看章节名称，发现所有的章节都在<div id="list"> 下面的 dd 里面，整整齐齐地排列好了，看到这种情形，就像点个赞，爬起来舒服。
分析完首页，点击章节名称，跳转到具体内容，发现所有的正文都在 <div id="content"> 下面，巴适的很
那么现在思路就是，先进入小说首页，爬取小说相关信息，然后遍历章节，获取章节的链接，之后就是进入具体章节，下载小说内容。
OK，开始码代码。
二、码代码并测试
导入一些基本的模块：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
2.先构建第一个函数，用于打开网页链接并获取内容。
使用的是requests 包的request.get ，获取内容之后用‘utf-8’ 进行转码。
这里我之前有个误区就是，以为所有的网站都是用 'utf-8' 进行转码的，但是实际上有些是用'gbk' 转码的，如果随便写，就会报错。
网络之后，只要在console 下面输入 ‘document.charset’ 就可以获取网站的编码方式。

Ⅳ 如果爬取一个小说网站以后，如何做到更新内容的爬取并且存储

有一个标记库，记录的目标小说网站目标小说的最新文章id，一般url最后一段数字或者页面的html里面包含。

定时去读取这个最新文章页面，如果当前这个页面是最新的文章，没有更新，那么网页上的下一章那个连接是#(也就是页面本身)，有的是跳转到本小说的章节目录，根据情况判断，如果小说更新了，下一章的按钮连接就变话了，根据下一章的id去读取，并更新数据库的标记

Ⅵ 类似“玄派网”一类的网络小说生成器和辅助工具的数据是如何生成的

用爬虫+AI+人工校验得到的数据。

网络小说生成器是一款写小说神器，网络小说生成器的制作原理是将很多篇同类小说的共同特点抽离出来，重新排列组合，形成新的文字。

网络小说生成器软件特点

1、像QQ一样自动隐藏

将网络小说生成器软件移动的屏幕边缘，可以像QQ一样自动隐藏。使用鼠标或者CTRL+F8快捷键方便调出。

2、CTRL+F8快捷方式，可以快速调出窗口，或者将窗口隐藏。

在使用CTRL+F8调出界面之后，可以使用CTRL+按钮前面的字母快速打开窗口。

3、CTRL+F10，可以进入防干扰码字模式。此时任务栏会小时不见，同时扬声器静音。

4、CTRL+F9，可以退出防干扰码字模式。

Ⅶ 如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图

近年来，随着技术的进步、互联网速度提升、移动互联网更新换代、硬件技术不断发展、数据采集技术、存储技术、处理技术得到长足的发展，使我们不断加深了对数据分析的需求。但数据分析本身并不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。如何做好数据分析，简单来说，只需5步。
第一步：明确分析的目标和框架
对一个分析项目，数据分析师应该明确业务目标是什么，初步选定哪些变量作为研究对象，从而为收集数据、分析数据提供清晰的目标，避免无意义的数据分析。同时对项目进行简单的评估，即时调整项目，构建出分析的思路与整体的框架。
第二步：数据收集
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。作为数据分析师，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行规划。
1) 将识别的需求转化为具体的需求，明确研究的变量需要哪些数据。
2) 明确数据的来源渠道，数据的渠道主要有三种，一种是从公司系统数据库直接导出，另一种是通过网络爬虫软件（如火车头、集搜客GooSeeker）从网上抓取数据，也可以直接通过问卷的形式来收集数据。
第三步：数据处理
数据分析的中最重要的一步是提高数据质量，最好的数据值分析如果有垃圾数据将会产生错误结果和误导。因此，对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，数据处理包括数据清洗、数据转化等处理方法。
第四步：数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，通过数据建立模型，进而为商业提供决策参考。
到了这一阶段，为了驾驭数据、展开数据分析，需要涉及到工具与分析软件的使用。
要熟悉数据分析的方法，首先需要良好的统计基础，了解像方差、抽样、回归、聚类分析、判别分析、因子分析等数据分析方法的原理以及使用，才能灵活的根据业务目标以及已有数据来选择分析的方法。
其次掌握几种常用的数据分析软件，如较基础的Excel、SPSS,或SAS、R等较高级的分析软件，保证分析工作的高效进行。
第五步：撰写分析报告
一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点：
1) 要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。
2) 每个分析都有结论，而且结论一定要明确。
3) 分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。
4) 数据分析报告尽量图表化。
5) 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。

Ⅷ 如何用python进行大数据挖掘和分析

毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。
筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。
用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
各种类库
当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。
所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。
希望能帮到你！