一次完整的python數據分析流程是怎么樣的？

使用python從網站抓取數據，并將這些數據保存到SQLite數據庫中，然后對數據進行清洗，最后對數據進行數據可視化分析。

可是熟悉的人應該知道，python爬取簡單，但是分析起來是很困難的，SQL語句、Pandas和Matplotlib這些十分繁瑣，一般人也不會。

于是我想到了用一種更簡單的方式進行數據分析，那就是python爬取+BI分析。什么是BI就不用我多做介紹了吧，python強大的數據獲取能力，配合敏捷BI簡單快捷的數據可視化操作，分析效果那肯定是杠杠的！

那這次我們就來看看“人均985，年薪百萬”的知乎背后，到底有什么秘密？話不多說，開爬！

一、我們想要哪些數據？

知乎用戶的學校和公司肯定是首當其沖的，我想看看到底這些人是編的還是真的哈哈哈。

其次就是性別，職業，地理位置，活躍程度等，統統扒個遍。

二、爬取的過程

知乎現在改用https請求了，數據加密，但是問題不大，重要的是網頁數據改動了，而且在請求時后臺會對爬蟲做一些判斷，因此在每次請求是都需要加上request header，盡可能接近瀏覽器請求的樣子。

得到列表頁的源碼后，你可以從其中獲取到每個問題的鏈接：

每頁有20個問題，所以你可以獲得到20個問題的鏈接，之后就是對每個問題的處理：

能實現到這一步，剩下的就是循環、判斷和一些細節了。

最終一部分的代碼如下：

import requests

import pandas as pd

import time

headers={

'authorization':'',#此處填寫你自己的身份驗證信息

'User-Agent':''#此處填寫你自己瀏覽器的User-Agent

}

user_data = []

def get_user_data(page):

for i in range(page):#翻頁

url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/excited-vczh/followees?include=data%5B*%5D.answer_count%2Carticles_count%2Cgender%2Cfollower_count%2Cis_followed%2Cis_following%2Cbadge%5B%3F(type%3Dbest_answerer)%5D.topics&offset={}&limit=20'.format(i*20)

response = requests.get(url, headers=headers).json()['data']

user_data.extend(response) #把response數據添加進user_data

print('正在爬取第%s頁' % str(i+1))

time.sleep(1) #設置爬取網頁的時間間隔為1秒

if __name__ == '__main__':

get_user_data(10)

df = pd.DataFrame.from_dict(user_data)#以字典保存數據

df.to_csv('zhihu.csv',encoding='utf_8_sig')#保存到用戶名為zhihu的csv文件中，encoding='utf_8_sig'參數是為了解決中文亂碼的問題

print(df)

更多源代碼見文末！

在Python代碼中我并沒有采取線程池，而是采用了開起10個main()方法去抓取，即10個進程，歷時4個小時，爬取了57w+數據。

三、用BI進行數據可視化分析

現在我們已經進行到最后一步用BI開始做數據可視化了，揭秘知乎的時刻就要到來了。

市面上的BI工具有很多種，國外的Tableau和國內的FineBI都是BI領域的領先者，但早就聽說Tableau適合有基礎的數據分析師，對于小白很不友好。再加上我前天偶然間看到了IDC的報告，發現帆軟的市場占有率是第一，為了避免回爐重做，我選擇了FineBI這款敏捷工具，事實證明，我的選擇是對的。

首先在官網下載FineBI，雖說是企業級的數據分析平臺，但是它對于個人是永久免費的，文末給大家準備了下載鏈接~

然后直接通過FineBI提供的數據配置端的功能，添加SQL數據集(或者直接添加表也行)，查看和驗證剛剛爬取并且入庫的數據是否已經真正成功入庫到MySQL中了。

忘了說，FineBI的一大特點就是自助分析。什么叫自助分析？就是我自己拖拖拽拽數據，就可以有和Matplotlib一樣的效果，你也許還會想到Excel，但一般幾萬行的數據以上，excel基本就無能為力，很卡。但是FineBI處理大數據依然可以行云流水，效率高幾十倍上百倍都有可能。

同時VBA有個致命弱點是，它只能基于excel內部進行自動化，其他方面就沒辦法了。

我在寫這篇文章之前，分析過房價和銷售額，特地把它做成了動圖供大家參考：

四、知乎的數據可視化

FineBI的儀表板可自行拖拽調整組件位置，配上多種類型的柱狀圖、餅圖、雷達圖，數據可視化就是這么輕而易舉，只有你想不到，沒有它做不到。

1、哪個城市的知乎用戶最多？

從云詞圖中我們可以看出，城市越繁華，知乎的用戶人數就越多(文字越大，比重越大)。所以也可以看見北上廣深四個一線城市處于最中心，新一線城市緊隨其后，換句話說：知乎的人大部分在一線城市或者新一線城市，果然是見多識廣！

再來看看具體的排名吧：

杭州處在第三名了，果然互聯網的發源之地之一不是吹的，阿里網易起到了很大的作用，為什么這么說？等你看到職業就明白了。

2、他們都是哪些學校的？

你看看，你看看，這學歷真的很高，誰說人均985都是吹的？

不過也不奇怪，知乎主打的就是高知識份子的聚集地，而且學生比起上班族，有更多的時間玩手機。

既然分析到學校了，我們肯定要來看看各個高校上玩知乎的男女比例：

不用我說你們就可以猜到，藍色代表的是男生，女孩子要么在逛街，要么就在學習，低頭玩手機的肯定是男孩子哈哈哈(雖然我也是男的)。

我們再來看看各地區有哪些高校是知乎重度用戶，顏色越深代表該學校的知乎用戶越多：

別說了，知乎人均985實錘了，我流下了羨慕的淚水，我想請問同學，是怎么做到玩和學習同時兼顧的？你如果教教我，我高考距離清華的錄取分數線可能就更近一點了....

3、知乎的職業比例

除去學生之后，我們發現知乎的人都是....

產品經理最多，這是最近幾年最火爆的職業吧，不過話說你的文檔寫好了？需求畫好了？是不是知乎的頁面交互你不太滿意？不然還不去干活？

可以看到，除了一些互聯網公司的常見職位外，教師和律師用戶在知乎中也占據不小的比重。

我們再用一張熱力圖來觀察知乎主流職業(前四名)在各個地區的分布情況，顏色越深，代表該職業在該地區的人數越多：

總結

我分析了這么多，不是想告訴你們知乎的用戶到底怎么怎么樣，而是想說如果想做數據分析，FineBI確實是一款很好用的工具，對個人和對企業都是這樣。

當然了，上面才只是FineBI的冰山一角，更多的東西還得你們自己去探索。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据比例_知乎人均985？Python爬50W数据，BI做出可视化后，我有了答案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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