python爬虫 豆瓣电影Top250数据分析与可视化(应用Flask框架、Echarts、WordCloud等技术)爬虫简单的来说就是用程序获取网络上数据这个过程的一种名称。 爬虫的原理 如果要获取网络上数据,我们要给爬虫一个网址(程序中通常叫URL),爬虫发送一个HTTP请求给目标网页的服务器,服务器返回数据给客户端(也就是我们的爬虫),爬虫再进行数据解析、保存等一系列操作。 流程 爬虫可以节省我们的时间,比如我要获取豆瓣电影 Top250 榜单,如果不用爬虫,我们要先在浏览器上输入豆瓣电影的 URL ,客户端(浏览器)通过解析查到豆瓣电影网页的服务器的 IP 地址,然后与它建立连接,浏览器再创造一个 HTTP 请求发送给豆瓣电影的服务器,服务器收到请求之后,把 Top250 榜单从数据库中提出,封装成一个 HTTP 响应,然后将响应结果返回给浏览器,浏览器显示响应内容,我们看到数据。我们的爬虫也是根据这个流程,只不过改成了代码形式。
2023-02-20 14:39:18 127.76MB python 爬虫
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空间分析是地理信息科学研究的一个主要方向,已广泛应用于地理学、地质学、气象学、地图学、生态学以及公共卫生等诸多领域。
2023-02-19 11:12:16 52.87MB 空间分析
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摘要:随着大数据时代的日益发展,数据的获取与分析成为热点。本文通过利用Python抓取豆瓣TOP250的相关数据,并将数据存储在Excel文件中,借助Python功能完备的标准库、Requests、BeautifulSoup等第三方库编写程序实现豆瓣电影TOP250数据的抓取,后利用Jieba、NumPy等第三方库对所需数据进行数据预处理,再借助PyEcharts等第三方库对已处理好的数据进行数据可视化,最终得到词云图、网页动态图等图表,分别在电影类型、发行时间、导演、发行地区、评分及评价人数方面加以分析理解,从而得出数据之间的相关性、国内人群喜爱的电影类型等相关结论。
2023-02-19 08:55:56 975KB python 数据爬取 数据分析 数据可视化
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python商品数据分析可视化系统(带爬虫)京东销售数据分析 计算机毕业设计 源码下载 beautifulsoup4==4.11.1 bs4==0.0.1 certifi==2021.5.30 cffi==1.15.0 charset-normalizer==2.0.12 cryptography==37.0.2 cycler==0.11.0 defusedxml==0.7.1 diff-match-patch==20200713 Django==2.2 django-allauth==0.50.0 django-crispy-forms==1.13.0 django-formtools==2.3 django-import-export==2.7.1 django-reversion==4.0.2 et-xmlfile==1.1.0 future==0.18.2 httplib2==0.9.2 idna==3.3 kiwisolver==1.3.1 MarkupPy==1.14 matplotlib==3.3.4 numpy==1.19.5 oauthlib==3.2.0 odfpy
2023-02-18 17:26:31 16.26MB Python Django框架 MySQL数据库 爬虫
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矢量数据分析包括将shapefile文件转为CAD,将XY坐标点数据转化为空间数据。实例位于code文件夹中,实例数据位于data文件夹中。
2023-02-18 15:57:07 1.54MB C# AE 矢量数据分析
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手机销售数据分析报告十二月份和九月份是手机销售高峰从手机销售数据分析结果上看,销量排名前三位的手机销售量的第一次小高峰出现在2017年12月份,第二次销售高峰出
2023-02-18 12:24:12 194KB 数据分析
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淘宝数据分析报告模板   导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期比照情况,以下为大家介绍淘 宝数据分析模板文章,欢送大家阅读参考!   淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析 的思路,权当做抛砖引玉。   总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据 雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。   1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上 月)同期比照情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与方案的差 距。   2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期比照情况。通过 这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在缺乏。   3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期比照情况,有无 节约控制本钱费用。这里的各项费用是指:员工本钱、能耗、物料及办公用品费用、维 修费用、存货损耗、日常营运费用(包括费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分 析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节 约的费用空间。   4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期比照。"日均橱窗效率"是指" 日均每个橱窗平均销售额",即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。   5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期比照。"本月人均劳 效"计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。   6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销 、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。   7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存构造、库龄情况、周转天数,与去年 同期比照分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,特别是否存在库存积 压现象。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。   8、促销商品业绩评估:主要是促销商品品种数执行情况,促销商品销售情况、占比 情况及与前期销售比照情况分析。"促销商品与前期销售比照分析"即将本档期特价商品 的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进展比照分析,通过以上这组数据的分析 可以看出促销产生的效果以及促销活动存在的问题。   9、流量、客单价分析:主要指本月平均每天流量、客单价情况,与去年同期比照情 况。这组数据在分析客流量、客单价时特别要注重促销活动期间及促销活动前的比照分 析,促销活动的开展是否对于提高客流量、客单价起到了一定的作用。   10、售罄率:指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货 品销售状况的重要指标。在通常情况下,售罄率越高表示该类别货品销售情况越好,但 它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进展及时的调整。   11、库销比:指库存金额同销售牌价额之比例。通常情况下,销售牌价额为1个月的 时间,也可以说库销比是以月为单位的。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多 长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标,合理的标准在3- 5左右。在销售数据正常的情况下,存销比过高或过低都是库存情况不正常的表达。通过 该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。该指标指标 仅对大店或销量日均100以上店铺适用。   (超级数据)   一、超级数据——行业分析   实时了解行业整体销售概况和开展趋势,深入分解行业下品类、品牌和店铺的详细 数据,为商家提供必不可少的市场数据。   1、统筹掌握行业市场销售概况   帮助淘宝卖家/品牌商了解行业整体销售概况,行业下热销类目、品牌、店铺与单品 销售概览。   2、分解热销店铺数据,洞察爆款与趋势   分析热销店铺下的类目、品牌与单品销售数据与飙窜情况,提供一手数据情报。   3、监控类目变化数据,了解市场需求走向   统计哪些类目卖的好、哪些上升的快,并分析对应热销店铺、品牌和单品详情,帮 助了解市场走向,学习前沿店铺。   4、定位品牌数据情报,寻找竞争/典范店铺   帮助淘宝掌柜与品牌商搜索自身品牌销售情况,了解该品牌下热销店铺、类目和   单品详情。   5、知己知彼知天下,百战不殆   支持搜索定位,帮助用户做到知己(自身店铺、类目、品牌),知彼(对应竞争对 手),知天下(行业数据,可查看多行业)。   6、不同品类属性分析,满足个性化需求   支持详细品类下的属性分析,更加深入详细的分析品类的详细数据,挖掘潜在信息 。   二、超级数据——店铺运营   定向监控竞争对手,及时跟踪店铺、产品及运营活动情况,了解对手是如何实现销 售增长,知己知彼方能百战百胜。   1、定向监控竞争/典范店铺与单品详情   帮助淘宝卖家监控
2023-02-18 12:18:30 35KB 文档资料
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内容概要:本论文首先对在线心理健康评测数据分析系统的系统需求进行 分析。进行功能性需求分析时,抽象出系统各个角色及其功能范围, 分别对系统总平台统计分析模块和机构统计分析模块的功能需求进 行分析。然后对系统进行总体设计,根据系统技术选型对系统部署网 络架构进行设计。并根据SpringBoot开发模式设计软件层次架构,将 系统分为表示层、控制层、业务逻辑层、数据访问层、存储层。设计 系统的功能模块,将系统划分为总平台数据统计分析模块、机构数据 统计分析模块、数据获取模块。然后基于系统业务需求设计数据库表 结构并设计系统接口。并基于SpringBoot开发框架、MySql数据库技 术、Vue开发技术、ECharts插件等技术开发系统各个功能模块的后 端服务和前端页面,对控制层、服务层、数据访问层的程序类进行设 计,并对各个模块功能实现的调用过程进行描述。最后选择服务器配 置并搭建系统测试环境,基于系统需求分析设计功能性测试用例对系 统的功能性需求进行测试。 在线心理健康评测数据分析系统已经设计开发完成,通过系统测 评符合系统需求。 适用人群:计算机毕业生 使用场景:毕业设计
2023-02-15 15:29:57 788KB spring boot 后端 java
非常好的通过ELK实践日志分析的PPT
2023-02-13 17:56:17 4.62MB ELK 安全 日志 监控
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从淘管家-已铺货商品列表中导出商品id、导出1688和TB商品的规格匹配关系,存入数据库用作后续的数据分析和商品数据更新 使用步骤: 1.搭建python环境,配置好环境变量 2.配置数据库环境,根据本地数据库连接修改albb_item.py中的数据库初始化参数 3.下载自己浏览器版本的浏览器驱动(webdriver),并将解压后的驱动放在python根目录下 4.将淘管家首页链接补充到albb_item.py的url参数中 5.执行database/DDL中的3个脚本进行数据库建表和数据初始化 6.运行albb_item.py,控制台和数据库观察结果 报错提示: 1.如果浏览器窗口能打开但没有访问url,报错退出,检查浏览器驱动的版本是否正确 2.代码中有红色波浪线,检查依赖包是否都安装完 ps:由于版权审核原因,代码中url请自行填写
2023-02-10 15:02:02 7.9MB 电商工具 爬虫 软件开发 数据分析
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