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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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
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2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27