大数据实训资料包：数据收集（网络爬虫、公开数据集、客户数据）及数据处理（数据清洗、数据规整）.zip
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简介：
本资料包涵盖大数据实战技巧，包括网络爬虫技术、利用公开与客户数据的数据收集方法以及关键的数据清洗和规整策略。
### 功能需求
- **明确任务**：确定项目目的与思路。
- **数据收集**：利用网络爬虫技术获取公开数据集及客户提供的数据。
- **数据处理**：
- 数据清洗，去除无效或错误信息；
- 规整化处理，确保数据格式一致。
- **数据分析**
- 统计分析
- 歌曲出现次数TOP10
- 贡献歌单的UP主TOP10
- 播放量最高的歌曲TOP10
- 收藏数量最多的歌单TOP10
- 留言评论数最多的歌单TOP10
- 探索性数据分析（EDA）
- 歌单收藏的数量分布情况分析；
- 单曲播放次数的分布图绘制。
- 数据建模，如创建标签图和介绍词云图。
- **结果展示**：
- 制作数据可视化图表
- 自动生成报表
- 结果保存
### 项目分析与设计
#### 关键技术问题：
1. 使用大数据分析方法来处理网站上的信息。
2. 将获取的数据输出至Excel表格，并进行统一整理工作。
3. 运用Python语言对大量数据执行复杂的技术性分析任务，完成数据分析流程。
4. 编写代码实现数据可视化功能，以图表形式展示研究结论。
#### 项目实施步骤：
1. 使用Python编写爬虫程序收集网站上的信息；
2. 将所获数据整理至Excel工作表中；
3. 对数据进行深入的分析和统计处理，提取关键的数据指标；
4. 计算得出各个排名及比例等结果。
5. 最后执行可视化操作，将结论以图表形式直观呈现出来。
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