
用Python来看3天破10亿的《我不是药神》到底神在哪
《我不是药神》是由文牧野执导,徐峥、王传君、周一围、谭卓、章宇、杨新鸣等主演的喜剧电影,于 2018 年 7 月 6 日在中国上映。
影片在未上映前,大规模的点映积攒了相当高的人气和口碑, 截止 7 月 9 日凌晨:豆瓣评分:9.0 分,猫眼:9.7 分,淘票票:9.5 分,时光网:8.8 分 。
为什么我说这三个网站呢,因为我们今天近 5000+ 条短评数据就来自于此,用专业的数据更有说服力。
综合几家的数据:五星推荐如此之高,生活环境是真实的,情绪是真实的,困境也是真实的,甚至女主角是一个真实的上了年纪的美女,有真实的皱纹!真实才能带来沉浸体验。表面说的是药,深层说的是命。
药能治病,命却不由自主,直面中国底层生命的苦难和尊严,也没有逃避对社会制度和商业法则的拷问,这是影片锲入中国现实的关键,也是引发大众共鸣的核心。
盛世危言,却让人能看到希望,这部影片极有可能成为 2018 年最具有爆炸性的话题。这也许就是未播先火,豆瓣 16 年后首部 9.0 高分电影的原因。
今天我们用 5000+ 条数据来分析一下,哪些地区,什么样的人,喜欢这部电影。
程勇只是个卖印度神油的小贩,日子过的还凑合。老爹血管瘤急着做手术,住院没钱,妻子要带儿子移民去国外发展,靠卖印度神油挣来的钱连水电费都交不起,处处都需要钱。
神秘男子吕受益找到程勇,让他从印度帮忙代购一款药物。吕受益患有血液癌症,需要长期服用抗癌药物进行治疗。
正版药「瑞士格列宁」非常昂贵,普通人家根本供应不起,但在印度有一款仿制药「印度格列宁」价格却只有 1/20,但在中国是属于禁药,走私被抓,是需要负法律责任的。
在巨大利益的驱使下,思慧,神父,黄毛先后出场,卖药五人组团建成功,他成为一名“药贩子”。
对于病友来说,他们拥有了活下去的机会,纷纷给程勇送锦旗,自此称其为“药神”。
代购的药出问题,假药贩子张长林的出现威胁程勇,怕被抓,卖药组正式散伙。
程勇开了工厂,吕受益死,张长林跑路,让程勇完成第一次蜕变,许多病人无药可吃,程勇再次去印度并重新团建卖药。
警方严打假药贩子,张长林被抓。警方发现程勇窝点,黄毛为了掩护程勇而死,让他完成第二次蜕变。
以赔本价继续代购印度药,送儿子移民,晚上卖药被警察抓。三年后出狱,外面已是改天换地。
《我不是药神》的现实意义大于电影本身,许多人评论这部电影都有些扬眉吐气的感觉,大家都在做一个中国电影终于敢说真话的梦。
截止 7 月 9 日凌晨,累积票房超过 13 个亿,占当天票房近 84%。
是哪些地区贡献的票房更多一些,通过数据分析发现:
如这张图片动态展示的情况,你会发现贡献最多的还是:北京、上海、广州,二线城市同样成为票房的贡献者。
从画像来看,更趋于中年,油腻的中年,人人都怕老病死,人人都怕上下为难,人人都有为谋生计不得不做的事情,人人亦都向往真与善……是这些时刻集中起来让煽情的《药神》不那么脱离现实。
从数据上来看,好看,现实,好片,感人,泪点,作品很棒。
“领导,我求求你,别再查「假药」了行么。这药假不假,我们这些吃的人还不知道么?”
”我吃了三年正版药,房子吃没了,家也吃垮了。现在好不容易有了便宜药,可你们非说这是「假药」。不吃药,我们就只能等死。”
《我不是药神》戳中的是每个人的痛点,谁能保证这一辈子自己和家人不生病呢?
一旦遇上大病,动辄上万的高昂医药费让普通人家根本无力承担。一人生病,全家拖垮,真不是危言耸听。
下面我们回归技术,分享一下我们如何获取的数据:
首先是豆瓣,豆瓣自从去年 10 月份已经全面禁止爬取数据,仅仅放出 500 条数据,豆瓣封 IP,白天一分钟可以访问 40 次,晚上一分钟可以访问 60 次,超过限制次数就会封 IP。
import urllib
import requests
from urllibimport request
import time
header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win32; x32; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0',
'Connection': 'keep-alive'}
cookies = 'v=3; iuuid=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; webp=true; ci=1%2C%E5%8C%97%E4%BA%AC; __guid=26581345.3954606544145667000.1530879049181.8303; _lxsdk_cuid=1646f808301c8-0a4e19f5421593-5d4e211f-100200-1646f808302c8; _lxsdk=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; monitor_count=1; _lxsdk_s=16472ee89ec-de2-f91-ed0%7C%7C5; __mta=189118996.1530879050545.1530936763555.1530937843742.18'
def html_prase(url):
r = requests.get(url).content
return r
cookie = {}
for line in cookies.split(';'):
name, value = cookies.strip().split('=', 1)
cookie[name] = value
def html_prase(url):
r = requests.get(url).content
return r
for iin range(1, 100):
print('正在打印第%s页' % i)
try:
url= 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=%s&' % (
i* 15)
print(url)
proxy = html_prase('http://172.17.0.29:5010/get/')..decode('utf-8') # 代理是自建代理池,有需要使用代理的可以联系我,知乎ID:布道
html = requests.get(url=url, cookies=cookie, headers=header,
proxies={"http": "http://{}".format(proxy)}).content
data = json.loads(html.decode('utf-8'))['cmts']
for item in data:
comment = item['content']
date = item['time'].split(' ')[0]
rate = item['score']
city = item['cityName']
img= item['avatarurl']
print(date, rate, comment, city, )
with open('maoyan_08.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(date + ',' + str(rate) + ',' + comment + ',' + comment + ',' + city + '\n')
if img:
f = open('C:\\Users\My\Desktop\yaoshen\img\\' + img.split('/')[-1], 'wb')
f.write((urllib.request.urlopen(img)).read())
except:
continue
time.sleep(5 + float(random.randint(1, 100)) / 20)
另外一种方式:(Anyproxy+JS+Python+Monkeyrunner),可以爬取 Web 静态网站、App 应用、JS 渲染数据的动态网站的数据都可以进行爬取。
安装使用,请查阅官方 Github:https://github.com/alibaba/anyproxy
JS 代码:
var logMap = {}
var fs = require('fs');
var iconv = require('iconv-lite');
var logger = fs.createWriteStream('./urlLog.log', {
flags: 'a' // 'a' means appending (old data will be preserved)
})
function logPageFile(url) {
if (!logMap[url]) {
logMap[url] = true;
logger.write(url + '\r\n');
}
}
function postData(post_data, path, cb) {
// // Build the post string from an object
// var post_data = JSON.stringify({
// 'data': data
// });
// An object of options to indicate where to post to
var post_options = {
host: '127.0.0.1',
port: '9999',
path: '/' + path,
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Content-Length': Buffer.byteLength(post_data)
}
};
var http = require('http');
// Set up the request
var post_req = http.request(post_options, function (res) {
res.setEncoding('utf8');
res.on('data', cb);
});
logger.write('request post data 1\r\n')
// post the data
post_req.write(post_data);
logger.write('request post data 2\r\n')
post_req.end();
}
module.exports = {
summary: 'a rule to modify response',
* beforeSendResponse(requestDetail, responseDetail) {
if (/movie\/1200486/i.test(requestDetail.url)) {
logger.write('matched: ' + requestDetail.url + '\r\n');
if (responseDetail.response.toString() !== "") {
logger.write(responseDetail.response.body.toString());
var post_data = JSON.stringify({
'url': requestDetail.url,
'body': responseDetail.response.body.toString()
});
logger.write("post comment to server -- ext");
postData(post_data, 'douban_comment', function (chunk) {
});
}
}
},
};
使用 AnyProxy 加载 JS 代码:anyproxy -i --rule wxrule.js
Service 代码部分:
#!/usr/bin/env python3
import asyncio
import re
import textwrap
import threading
import time
import os
import pymysql
from mysqlmgrimport MysqlMgr
from mongomgrimport MongoManager
from subprocess import call
import requests
from lxmlimport etree
from lxmlimport html
from aiohttp.webimport Application, Response, StreamResponse, run_app
import json
STATE_RUNNING = 1
STATE_IN_TRANSACTION = 2
running_state= 0
run_swipe= True
last_history_time= time.clock()
# A thread to save data to database in background
def insert_to_database(biz, msglist):
try:
for msg in msglist:
print(biz)
print(msg['comm_msg_info']['id'])
mongo_mgr.enqueue_data(msg['comm_msg_info']['id'], biz, msg )
except Exception as e:
print(e)
def save_data(biz, msglist_str):
save_thread= threading.Thread(target=insert_to_database, args=(biz, msglist_str,))
save_thread.setDaemon(True)
save_thread.start()
def swipe_for_next_page():
while run_swipe:
time.sleep(5)
if time.clock() - last_history_time>120:
if running_state== STATE_RUNNING:
reenter()
continue
call(["adb", "shell", "input", "swipe", "400", "1000", "400", "200"])
def reenter():
global running_state
running_state= STATE_IN_TRANSACTION
# 模拟侧滑实现返回上一页
call(["adb", "shell", "input", "swipe", "0", "400", "400", "400"])
time.sleep(2)
# 点击"进入历史消息",每个手机的位置不一样,需要单独设置 X 和 Y
call(["adb", "shell", "input", "tap", "200", "1200"])
time.sleep(2)
header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0','Connection':'keep-alive'}
def html_prase(url):
r = requests.get(url,header).content
return html.fromstring(r)
async def report_url(request):
resp = StreamResponse()
data = await request.json()
url= data['url']
# print("url reported: " + url)
biz = re.findall('__biz=(.*?)\&', url)
if len(biz) == 0:
await resp.prepare(request)
return resp
biz = biz[0]
print('----------------\r\n'+ biz + '\r\n----------------\r\n')
mysql_mgr.enqueue_biz(biz, '')
bizs.add(biz)
biz = biz.encode('utf8')
resp.content_type= 'text/plain'
await resp.prepare(request)
resp.write(biz)
await resp.write_eof()
return resp
async def intro(request):
txt = textwrap.dedent("""\
Type {url}/hello/John {url}/simple or {url}/change_body
in browser url bar
""").format(url='127.0.0.1:8080')
binary = txt.encode('utf8')
resp = StreamResponse()
resp.content_length= len(binary)
resp.content_type= 'text/plain'
await resp.prepare(request)
resp.write(binary)
return resp
async def simple(request):
return Response(text="Simple answer")
async def change_body(request):
resp = Response()
resp.body= b"Body changed"
resp.content_type= 'text/plain'
return resp
# coding=utf-8
async def app_douban_comment(request):
resp = StreamResponse()
data = await request.json()
global running_state
global last_history_time
msg_data= json.loads(data['body'])['data']['cts']
for item in msg_data:
comment = item['ce'].strip().replace('\n','')
rate = item['cr']
print(comment, rate)
with open('date_rate_comment_sg.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write('2018-07-06' + ',' + str(rate) + ',' + comment + '\n')
last_history_time= time.clock()
resp.content_type= 'text/plain'
await resp.prepare(request)
await resp.write_eof()
return resp
last_history_time= time.clock()
resp.content_type= 'text/plain'
await resp.prepare(request)
await resp.write_eof()
return resp
async def init(loop):
app = Application()
app.router.add_get('/', intro)
app.router.add_post('/url', report_url)
app.router.add_post('/douban_comment', app_douban_comment)
return app
def start_swipe_thread():
try:
t = threading.Thread(
target=swipe_for_next_page, name='swipe')
# set daemon so main thread can exit when receives ctrl-c
t.setDaemon(True)
t.start()
except Exception:
print("Error: unable to start thread")
loop = asyncio.get_event_loop()
app = loop.run_until_complete(init(loop))
run_app(app, host='127.0.0.1', port=9999)
这是示例代码,实际使用过程,需要进行微调。获取猫眼数据,最难是难在找猫眼 App 的数据接口。
我费了很大力气才找到:http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=15'
接口怎么使用,直接看代码,获取淘票票的数据需要你自己去尝试找一下。
import json
import random
import urllib
import requests
from urllibimport request
import time
header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win32; x32; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0',
'Connection': 'keep-alive'}
cookies ='v=3; iuuid=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; webp=true; ci=1%2C%E5%8C%97%E4%BA%AC; __guid=26581345.3954606544145667000.1530879049181.8303; _lxsdk_cuid=1646f808301c8-0a4e19f5421593-5d4e211f-100200-1646f808302c8; _lxsdk=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; monitor_count=1; _lxsdk_s=16472ee89ec-de2-f91-ed0%7C%7C5; __mta=189118996.1530879050545.1530936763555.1530937843742.18'
cookie = {}
for line in cookies.split(';'):
name, value = cookies.strip().split('=', 1)
cookie[name] = value
def html_prase(url):
r = requests.get(url).content
return r
for iin range(1, 100):
print('正在打印第%s页' % i)
try:
url= 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=%s&' %(i*15) +'startTime=2018-07-01%2012%3A30%3A42'
print(url)
html = requests.get(url=url, cookies=cookie, headers=header).content
data = json.loads(html.decode('utf-8'))['cmts']
for item in data:
comment = item['content']
date = item['time'].split(' ')[0]
rate = item['score']
city = item['cityName']
img= item['avatarurl']
print(date, rate, comment, city, )
with open('maoyan_08.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(date + ',' + str(rate) + ',' + comment +',' + comment + ','+ city +'\n')
if img:
f = open('C:\\Users\My\Desktop\yaoshen\img\\' + img.split('/')[-1], 'wb')
f.write((urllib.request.urlopen(img)).read())
except:
break
time.sleep(5 + float(random.randint(1, 100)) / 20)
动态地图展示代码:
from pyechartsimport Style
from pyechartsimport Geo
city =[]
with open('maoyan.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
rows = f.readlines()
for row in rows:
if len(row.split(',')) == 5:
city.append(row.split(',')[4].replace('\n',''))
def all_list(arr):
result = {}
for iin set(arr):
result[i] = arr.count(i)
return result
data = []
for item in all_list(city):
data.append((item,all_list(city)[item]))
style = Style(
title_color="#fff",
title_pos="center",
width=1200,
height=600,
background_color='#404a59'
)
geo = Geo( "《我不是药神》评论人群地理位置","数据来源:知乎ID:布道", **style.init_style)
attr, value = geo.cast(data)
geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 100],
visual_text_color="#fff", is_legend_show=False,
symbol_size=20, is_visualmap=True,
tooltip_formatter='{b}',
label_emphasis_textsize=15,
label_emphasis_pos='right')
geo.render()
每天爬取数据量代码:
from pyechartsimport EffectScatter
from pyechartsimport Style
style= Style(
title_color="#191970",
title_pos="left",
width=900,
height=450,
background_color='#F8F8FF'
)
es = EffectScatter("《我不是药神》短评数据情况","数据来源:知乎ID:布道", **style.init_style)
es.add("", [1], [270], symbol_size=20, effect_scale=4,
effect_period=5, symbol="pin")
es.add("", [2], [606], symbol_size=20, effect_scale=4,
effect_period=5, symbol="pin")
es.add("", [3], [542], symbol_size=20, effect_scale=4,
effect_period=5, symbol="pin")
es.add("", [4], [550], symbol_size=20, effect_scale=4,
effect_period=5, symbol="pin")
es.add("", [5], [656], ssymbol_size=20, effect_scale=4,
effect_period=5, symbol="pin")
es.add("", [6], [850], ssymbol_size=20, effect_scale=4,
effect_period=5, symbol="pin")
es.add("", [7], [993], symbol_size=20, effect_scale=4,
effect_period=5, symbol="pin")
es.add("", [8], [903], symbol_size=20, effect_scale=4,
effect_period=5, symbol="pin")
es.render()
五星推荐河流图代码:
from pyechartsimport Style
from pyechartsimport ThemeRiver
data = [
['2018/07/08', 802, '五星'], ['2018/07/08', 28, '四星'], ['2018/07/08', 9, '三星'], ['2018/07/08',8, '二星'],
['2018/07/08', 4, '一星'],
['2018/07/07',802, '五星'], ['2018/07/07',166, '四星'], ['2018/07/07',17, '三星'],['2018/07/07',0, '二星'],['2018/07/07',8, '一星'],
['2018/07/06', 667, '五星'], ['2018/07/06', 156, '四星'], ['2018/07/06', 13, '三星'], ['2018/07/06', 10, '二星'],['2018/07/06', 4, '一星'],
['2018/07/05', 567, '五星'], ['2018/07/05', 76, '四星'], ['2018/07/05', 13, '三星'], ['2018/07/05', 0, '二星'],['2018/07/05', 0, '一星'],
['2018/07/04', 467, '五星'], ['2018/07/04', 67, '四星'], ['2018/07/04', 16, '三星'], ['2018/07/04', 0, '二星'],['2018/07/04', 0, '一星'],
['2018/07/03', 478, '五星'], ['2018/07/03', 56, '四星'], ['2018/07/03', 8, '三星'], ['2018/07/03', 0, '二星'],['2018/07/03', 0, '一星'],
['2018/07/02', 531, '五星'], ['2018/07/02', 67, '四星'], ['2018/07/02', 8, '三星'], ['2018/07/02', 0, '二星'],['2018/07/02', 0, '一星'],
['2018/07/01', 213, '五星'], ['2018/07/01', 45, '四星'], ['2018/07/01', 5, '三星'], ['2018/07/01', 1, '二星'],
['2018/07/01', 1, '一星'],
]
style = Style(
title_color="#191970",
title_pos="left",
width=1200,
height=600,
background_color='#F8F8FF'
)
tr = ThemeRiver("《我不是药神》星级推荐","数据来源:知乎ID:布道", **style.init_style)
tr.add(['五星', '四星', '三星', '二星', '一星',], data, is_label_show=True)
tr.render()
词云图:
import pickle
from osimport path
import jieba
import matplotlib.pyplotas plt
from wordcloudimport WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
def make_worldcloud(file_path):
text_from_file_with_apath= open(file_path,'r',encoding='UTF-8').read()
wordlist_after_jieba= jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all=False)
wl_space_split= " ".join(wordlist_after_jieba)
print(wl_space_split)
backgroud_Image= plt.imread('./1.jpg')
print('加载图片成功!')
'''设置词云样式'''
stopwords= STOPWORDS.copy()
stopwords.add("哈哈")
stopwords.add("电影")
stopwords.add("真的")
stopwords.add("就是")
stopwords.add("真是")
stopwords.add("中国")
stopwords.add("没有")
stopwords.add("可以")
stopwords.add("一部")
stopwords.add("还是")
stopwords.add("最后")
stopwords.add("一个") #可以加多个屏蔽词#可以加多个屏蔽词
wc= WordCloud(
width=1024,
height=768,
background_color='white',# 设置背景颜色
mask=backgroud_Image,# 设置背景图片
font_path='E:\simsun.ttf', # 设置中文字体,若是有中文的话,这句代码必须添加,不然会出现方框,不出现汉字
max_words=600, # 设置最大现实的字数
stopwords=stopwords,# 设置停用词
max_font_size=400,# 设置字体最大值
random_state=50,# 设置有多少种随机生成状态,即有多少种配色方案
)
wc.generate_from_text(wl_space_split)#开始加载文本
img_colors= ImageColorGenerator(backgroud_Image)
wc.recolor(color_func=img_colors)#字体颜色为背景图片的颜色
plt.imshow(wc)# 显示词云图
plt.axis('off')# 是否显示x轴、y轴下标
plt.show()#显示
# 获得模块所在的路径的
d = path.dirname(__file__)
# os.path.join(): 将多个路径组合后返回
wc.to_file(path.join(d, "h11.jpg"))
print('生成词云成功!')
make_worldcloud('cloud.txt')
图像画像代码:
import os
from math import sqrt
from PIL import Image
#path是存放好友头像图的文件夹的路径
path = 'C:\\Users\My\Desktop\yaoshen\img\\'
pathList= []
for item in os.listdir(path):
imgPath= os.path.join(path,item)
pathList.append(imgPath)
total = len(pathList)#total是好友头像图片总数
line = int(sqrt(total))#line是拼接图片的行数(即每一行包含的图片数量)
NewImage= Image.new('RGB', (128*line,128*line))
x = y = 0
for item in pathList:
try:
img= Image.open(item)
img= img.resize((128,128),Image.ANTIALIAS)
NewImage.paste(img, (x * 128 , y * 128))
x += 1
except IOError:
print("第%d行,%d列文件读取失败!IOError:%s" % (y,x,item))
x -= 1
if x == line:
x = 0
y += 1
if (x+line*y) == line*line:
break
NewImage.save(path+"final.jpg")
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10