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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
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14