CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-8-5 @author: guaguastd @name: analyze_favorite_tweet.py ''' if __name__ == '__main__': # import json #import json # import search from search import search_for_tweet # import get_fri…

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-30 @author: guaguastd @name: friends_followers_analyzer.py ''' if __name__ == '__main__': # import json #import json # import search from search import search_for_tweet # import ge…

我们如何对信息流进行排序? 在引入排序算法之前,信息流的组成非常简单:收集所有由你的关注对象在你最后一次登录Twitter之后发送的推文,再将它们按照时间倒序显示出来.这个看起来很简单,但要为数以亿计的Twitter用户提供这种稳定的体验对我们来说是一个巨大的挑战,它对我们的基础设施和运维能力提出了很高的要求. 在引入排序算法之后,信息流的组成变得更加丰富.在收集推文之后,我们使用相关度模型对它们打分.这个分数是针对每个用户对推文感兴趣程度的预测.具有较高分数的推文被展示在信息流的最上面,其他推…

主要工作: 1.对从网上营业厅拿到的用户数据.xls文件,通过Python的xlrd进行解析,计算用户的主叫被叫次数,通话时间,通话时段. 2.使用matplotlib画图包,将分析的结果直观的绘制出来. 具体步骤: 1.分析须要的内容 excel文件中包含很多信息,我们分析的时候须要用到的包括,通话起始时间.通话时长.呼叫类型,号码. 使用xlrd模块,读取excel中的数据,用列表的形式保存下来. #coding=utf-8 import xlrd def readData(url): da…

01.前言 很多电影也上映,看电影前很多人都喜欢去 『豆瓣』 看影评,所以我爬取44130条 『豆瓣』 的用户观影数据,分析用户之间的关系,电影之间的联系,以及用户和电影之间的隐藏关系. 02.爬取观影数据 数据来源 https://movie.douban.com/ 在『豆瓣』平台爬取用户观影数据. 爬取用户列表 网页分析 为了获取用户,我选择了其中一部电影的影评,这样可以根据评论的用户去获取其用户名称(后面爬取用户观影记录只需要『用户名称』). https://movie.douban.co…

[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累…

推文<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>笔记 从17年5月份开始接触Graph Embedding,学术论文读了很多,但是一直不清楚这技术是否真的能应用于工业界? 最近导师转发给我一篇文章,名为<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>,眼界大开! 今天就阅读这篇推文,做一些摘录和笔记...侵删! 传送门:http://mp.weixin.qq.com/s/diIzbc0tpCW4xhbIQu…

注:本人参考“裸睡的猪”公众号同名文章,学习使用. 一.目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点:好玩.便宜.人还少的地方,不然拍照都要抢着拍! 二.获取数据 爬取出行网站的旅游景点售票数据,反映出旅游景点的热度.这里选择爬取“去哪儿”网. 1.爬取单页数据 我们可以在哪去儿的门票页(http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=)搜索:**国庆旅游景点**,就可以看到推荐的景点的一些信息,如:名称.地区.热度.销量.价格.等级.地理信息等等,信…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:CDA数据分析师 豆瓣9.4分!这场线上演唱会到底多好看? 首先让我们看到豆瓣上的数据:截止到目前为止,五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价,目前豆瓣评分为9.4分,是非常高的成绩了. 豆瓣评分分布 进一步分析可以看到,评论中有68.4%的人给出了满分5星,其次24.2%的人给出了4星. 豆瓣评论词云图 豆瓣评论中大家都在说些什么呢?可以看到"太短&quo…

分析 FastAdmin 用户余额功能(后台篇) 分析 FastAdmin 用户余额功能(后台篇) 虽然 FastAdmin 主要针对后台的框架,但也在不断完善前台的功能,有一天小伙伴在社区里提了一个建议,他说既然 FastAdmin 有简单的前台会员中心,那不如把前台的用户中心再完善一点,加上余额功能,因为余额很常用. 经过 FastAdmin 团队的内部讨论,觉得这位小伙伴的建议很好,于是就给前台用户中心加了余额功能,同时也出了免费的余额插件[1]. https://www.kancloud…