基于新浪微博海量用戶行為數(shù)據(jù)、博文數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析：包括綜合指數(shù)、移動(dòng)指數(shù)、PC指數(shù)三個(gè)指數(shù)
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項(xiàng)目介紹
- 微指數(shù)是基于海量用戶行為數(shù)據(jù)、博文數(shù)據(jù)，采用科學(xué)計(jì)算方法統(tǒng)計(jì)得出的反映不同事件領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r的指數(shù)產(chǎn)品。
- 微指數(shù)對(duì)于收錄的關(guān)鍵詞，在指數(shù)方面提供微博數(shù)據(jù)層面的指數(shù)數(shù)據(jù)，包括綜合指數(shù)、移動(dòng)指數(shù)、PC指數(shù)三個(gè)指數(shù)。
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項(xiàng)目舉例
以‘中興’這一關(guān)鍵詞為例，要求獲取中興的三個(gè)指數(shù)數(shù)據(jù)。微指數(shù)的數(shù)據(jù)收錄時(shí)間有范圍，范圍表現(xiàn)在：
1）整體趨勢(shì)：2013-03-01-至今
2）移動(dòng)趨勢(shì)：2014-01-06-至今
3）PC趨勢(shì)：2014-01-06-至今
本例子設(shè)定start_date = ‘2016-05-29’，end_date = ‘2018-05-29’， 原始結(jié)果如下：
1.原始綜合指數(shù)
2. 原始移動(dòng)/pc指數(shù)
- 實(shí)現(xiàn)流程
'''主函數(shù)'''
def index_main(self, word, start_date, end_date):
# 打開(kāi)數(shù)據(jù)頁(yè)面
print('step1, open page....')3
driver = self.search_index(word)
# 構(gòu)造請(qǐng)求，獲取指數(shù)json數(shù)據(jù)
print('step2, get data....')
data = self.get_data(driver, start_date, end_date)
# 判斷數(shù)據(jù)返回類型，若微博沒(méi)有收錄改詞，則退出，顯示退出信息
if data['zt']:
print('step3, save data ...')
self.output_data(word, data)
print('finished....')
else:
print('not be record...')
#關(guān)閉瀏覽器對(duì)象
driver.close()
- 執(zhí)行
def demo():
start_date = '2016-05-29'
end_date = '2018-05-29'
sina = SinaIndex()
search_word = '中興'
sina.index_main(search_word, start_date, end_date)
demo()
3.效果展示
將得到的數(shù)據(jù)文件，進(jìn)行本地可視化，效果如下：
3.1 綜合指數(shù)
3.2 移動(dòng)指數(shù)
3.3 PC指數(shù)
3.4指數(shù)對(duì)比
5.總結(jié)
1、微指數(shù)的采集難度介于百度指數(shù)與阿里指數(shù)之間，兩個(gè)特點(diǎn)：1)指數(shù)有js動(dòng)態(tài)請(qǐng)求而成，可以通過(guò)構(gòu)造請(qǐng)求，解析獲得。2)無(wú)需用戶登錄。
2、微指數(shù)收錄的日期比阿里指數(shù)要廣，較百度指數(shù)要窄，但基于微博這一層面得到的數(shù)據(jù)，對(duì)于相關(guān)研究還是有一定新意的。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-619556.html
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到了這里，關(guān)于基于新浪微博海量用戶行為數(shù)據(jù)、博文數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析：包括綜合指數(shù)、移動(dòng)指數(shù)、PC指數(shù)三個(gè)指數(shù)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
