Python爬虫爬取数据后用spss数据分析(python爬取数据分析心得)

python的kstest和spss结果不一样

1)统计工具： 比如像Excel/Tableau/PowerBI都属于统计工具，此类工具的很简单，是基于统计(比如分类汇总)的分析工具，通过统计指标，查看业务的规律、变化、趋势等等，来作出对业务的判断并给出合适的业务策略。

所以，此类工具侧重于业务的描述性分析(业务规律、业务变化、业务周期)，常用有的分析方法有：对比分析、分布分析、结构分析、趋势分析等等。

2)挖掘工具： 像SPSS/SAS类就属于挖掘工具。此类挖掘工具侧重探索隐藏得比较深的业务知识和模式，挖掘工具侧重于业务的影响因素分析、预测性分析等等，讲究分析模型(比常规的分析方法要复杂)，在分析模型中不见得有统计指标，而是模式。

常用的分析模型：影响因素分析(相关/方差/列联分析)、数据预测模型(回纳灶归预测/时序预测)、分类预测模型(决策树、神经网络、支持向量机等)，当然还其它更多的模型，比如聚类、关联等等。

理论上，使用高级的数据挖掘工具也是可以进行常规的数据统计分析的，即Excel能够实现的，理论上SPSS也可以实现。但坦白地说，用挖掘工具来做统计工洞李扮具分析，其效率反而没有统计工具高。

不过，当前绝大多数公司，都是在用Excel/SQL来做数据分析，可见他们并没有什么复杂的业务问题需要用到更高级的分析工具，简单的工具已经足以胜任平时的业务数据分析了。

最后再来说分析语言Python/R。

当然你也可以认为分析语言本身也是一种分析工具。只是这种分析工具与Excel/SPSS相比不一样，Excel/SPSS只需要通过拖拉就能够实现数据分析结果，但Python/R则需要通过写脚本写代码的方式来运行分析。

作为工具，Excel/SPSS中已经内置和封装了很多常用的分析方法、分析模型，所以你不需要花太多的时间去弄明白是怎样实现的，甚至你有时不需要知道数据公式和原理(如果知道的话就更好了)，你只需要聚焦在业务层面，就可以实现业务数据分析，得到良好的分析结果。

但是，如果你们公司需要一些特殊的分析模型，或者需要对原有的模型进行修改或优化，而分析工具又不支持的话，那么此时你就得要使用分析语言Python来实现自定义的分析流程了。

而且，当你使用Python分析语言时，你就得必须了解分析模型的原理及实现，还得懂编程的一系列技能，那么你得花大量的时间在如何实现模型上，无法聚焦在业务问题的解决上了。

所以，比起用分析工具，用Python的好处是可以任意修改或定制化模型、可以自动化实现分析流程，但坏处也是显而易见的(分析复杂、周期较长、效果不一定好)。你拥有了定制化，就失去了简洁;你拥有强的功能，就增扰岩加了复杂度，此即有得就必有失了。

python如何进行文献分析？

Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：

1. 使用Python的自然语言处理烂裂(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。

2. 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。

3. 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。

4. 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。

总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。

举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台差历旅来获得。

接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等操作，以便发现其中的热点和重点。

然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。

通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和虚凳准确的结果，提升研究效率和成果。

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，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。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。

类型（推荐学习：Python视频教程）

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析

建议大家使用python进行数据分析，原因有以下四点：

python语言非常的简单、易学，适合初学者作为入门语言

Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习。举个例子，假如我们在处理数据的时候，希望把用户性别数据数值化，也就是变成计算机可以运算的数字形式，我们可以直接用一行列表推导式完成，十分的简洁，

python拥有强大的通用编程能力

不同于R或者matlab，python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这物橘就使公司使用一种技术完成全部服务局卖成为可能，有利于各个技术组之间的业务融合。比如，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处理，最后使用python的web框架django给用户作展示，这一系列任务可以全部用python完成，能大大提高公司的技术效率。

Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区

Python在数据分析和交互、探桐蚂逗索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面，python拥有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库。

python是人工智能时代的通用语言

在人工智能火热的今天，python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持python语言编程，比如当今最火热的深度学习框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python语言支持最好。

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怎么用spss分析数据？

1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。

2、从总体上来看、X和Y的趋势有一定的一致性。

3、为了解决相枣碧似性强弱用SPSS进行分析、从分析-相关-双变量。

4、打开双变量相关对话框，将X和陆洞Y选中导入到变量窗口。

5、然后相关系数选择Pearson相关系数，凳悉举也可以选择其他两个。

6、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果。

如何使用python数据特征分析与可视化

如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面

1、为什么用Python做数据分析

首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方春缺面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。

2、为什么用R做数据分析

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散扒陆辩点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。

在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面悉携已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。

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：蚂斗贺

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. zhihu .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，我觉得爬虫是销穗一件非常有意思的事情，在这个内容消费升级的年代，如何在广阔的互闷派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。