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Python数据可视化分析2021年微博热搜（.ipynb文件请在Jupyter中查看）

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简介：
本项目通过Python进行数据分析和可视化处理，聚焦于2021年度微博热搜话题。所有代码及结果以.ipynb格式保存，建议使用Jupyter Notebook打开以获得最佳展示效果。 使用Python进行2021年微博热搜的数据可视化分析，包括整体热搜分析、热搜日历及总量最高的分析、全年热点排行分析以及每月最高热搜的分析。此外，通过词云的方式展示全年热搜名人榜，并对词汇进行词云分析。

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  • Python数据可视化分析2021年微博热搜（.ipynb文件请在Jupyter中查看）
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    本项目通过Python进行数据分析和可视化处理，聚焦于2021年度微博热搜话题。所有代码及结果以.ipynb格式保存，建议使用Jupyter Notebook打开以获得最佳展示效果。 使用Python进行2021年微博热搜的数据可视化分析，包括整体热搜分析、热搜日历及总量最高的分析、全年热点排行分析以及每月最高热搜的分析。此外，通过词云的方式展示全年热搜名人榜，并对词汇进行词云分析。
     
  • 基于Python Flask和MySQL的微博热搜数据分析可视化系统
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    本项目构建于Python Flask框架之上，并结合MySQL数据库，旨在开发一个高效的数据分析平台，用于收集、处理及展示微博热搜数据，实现信息的直观呈现与深度挖掘。 微博热搜数据可视化分析系统技术框架使用Python + Flask Web + MySQL构建。 角色介绍： 管理员：admin123456 模块分析： 1. 可视化模块：包含趋势模块（折线图）与热搜模块（云词图）。从数据库中加载不同时间段的热搜数据，并以折线图和云词图的形式展示给用户。 2. 分析类首页页面：包括一个启动爬虫按钮，当点击该按钮时，系统将抓取最新的微博热搜数据并将其添加到数据库中。 3. 爬虫模块：负责从网页上获取新的微博热搜信息，并存储至MySQL数据库内。 4. 密码重置模块 5. 首页页面和登录页面 6. 可视化页面：展示通过可视化模块生成的折线图与云词图。 7. 分析类首页：包括情感分析、影响分析以及舆情分析三个主要部分，每个功能都有独立的操作按钮。这些按钮提交给后端调用不同的函数处理数据。 - 情感分析模块 - 影响分析模块（根据数据库中的数据进行最大热度标题及高频热搜词的获取） - 舆情分析模块：单独使用Snow方法来进行舆情情感分析，其中包括中文分词Jiba功能。
     
  • Python利用Jupyter Notebook查看.ipynb文件详解
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    本教程详细介绍如何使用Jupyter Notebook应用程序打开和查看存储为.ipynb格式的Python代码文件，适合初学者快速上手。 确保已安装Jupyter Notebook，并将其添加到环境变量。然后找到保存.ipynb文件的文件夹，在路径处直接输入cmd并回车进入命令行窗口后，输入jupyter lab，浏览器就会打开。 您可以参考以下内容： - 文件上传服务器在Jupyter中的使用方法。 - Jupyter中Python解压及压缩方式 - 如何通过参数化运行Python脚本于Jupyter Notebook - 在使用Jupyter Notebook过程中遇到的Python莫名崩溃的原因及其解决办法 - 设置Jupyter Notebook使用的Python环境的方法步骤 - 在Jupyter中重新导入特定的Python文件的不同场景和方法。
     
  • Python数据可视化与Jupyter文件
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    本课程专注于使用Python进行高效的数据可视化，并深入讲解如何利用Jupyter Notebook来创建、编辑和分享数据分析项目。 包含Python数据可视化基础篇的Jupyter代码源文件，可运行查看实际结果。
     
  • 基于Python和Flask的微博热搜数据分析可视化系统（含ECharts、MySQL及CSV）
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    本项目构建于Python与Flask框架之上，集成ECharts进行数据动态展示，并利用MySQL数据库及CSV文件存储和处理微博热搜数据。 微博热搜数据可视化分析系统技术框架采用Python + Flask Web + Echart + MySQL，并包含爬虫模块与CSV文件处理模块（可通过八爪鱼或其他工具获取或生成）。该系统包括登录、选择领域等功能，以及专门用于启动爬虫以抓取最新微博热搜信息的按钮。此外，还包括LDA主题分析和可视化展示功能。 具体来说，其主要组成部分如下： - 微博信息模块：提供一个关键按钮来启动爬虫任务。 - LDA 主题模块 - 可视化组件包括折线图、各省份留言量柱状图、每月积极评论堆积图表等，并且可以生成所有省回复率的折线图。 系统还设有用于修改管理员密码和退出系统的功能。数据库方面，设计了WBAnalysisSystemsAdmin（管理员表）与HotSeacher（微博热搜表），后者包含Id、Title（标题）、Heat（热度）及HotTimes（时间）等字段信息。 为了实现自然语言处理的部分功能，如情感分析，需要安装SnowNLP库。可以通过命令`pip install snownlp`来完成该依赖项的安装。
     
  • 基于Python Flask Web和MySQL的微博热搜数据可视化分析系统技术架构
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    本项目构建了一个利用Python Flask框架与MySQL数据库的技术平台，旨在实现对微博热搜数据的高效采集、存储及可视化展示，为用户提供了深入的数据分析功能。 微博热搜数据可视化分析系统技术框架采用Python + Flask Web + MySQL。 角色介绍： 管理员：admin123456 模块分析： 1. 可视化模块 - 趋势模块（折线图） - 热搜模块（云词图） 2. 分析模块 - 情感分析模块 （舆情分析包含了情感分析，为了区分两者，在舆情分析中包含中文分词jiba功能） 3. 影响分析模块 （根据数据库中的数据进行影响分析。主要步骤为：获取热度最高的标题和最低的热搜，并通过jiba分词找出出现频率最大的词语） 4. 舆情分析模块 （单独使用snow进行舆情分析，因为舆情包含了情感分析） 5. 学院模块 - 邮箱模块（当学院模块中的舆情值低于0.3时发送邮件通知） 6. 爬虫模块 - 页面上有一个爬取按钮。用户点击后可以获取一次热搜数据并将其添加到数据库中。 7. 学院模块 （特别设计的学校贴吧信息采集功能，如果舆情值低于特定阈值，则通过邮箱通知管理员） 8. 密码重置模块 系统使用名为WBAnalysis的数据库进行数据存储和管理。
     
  • 微博热搜数据的爬取与分析
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    本项目聚焦于从新浪微博中抓取热门话题数据，并进行深度的数据挖掘和趋势分析，旨在揭示社会热点与公众舆论动态。 微博热搜数据爬取与分析
     
  • 微博情感数据分析.ipynb
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    本项目通过Python在新浪微博上抓取数据，并利用情感分析技术对这些数据进行处理和解读，以了解公众的情感倾向与变化趋势。 微博数据情感分析.ipynb这份文档主要介绍了如何利用Python进行微博数据的情感分析。通过使用相关库和工具来收集、处理以及分析微博上的文本数据，以识别用户情绪状态（如积极、消极或中立）。整个过程包括了从API获取原始数据到应用自然语言处理技术提取情感特征的详细步骤，并提供了代码示例以便读者理解和实践。
     
  • 股票数据分析的可视化.ipynb
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    本Jupyter Notebook提供了一个全面的框架用于分析和可视化股票数据，包括数据获取、清洗、处理及多种图表展示技术。适合对股市分析感兴趣的初学者与进阶用户探索使用。 股票数据可视化是一项基于Python语言的数据分析工作，旨在将股票市场的数据转化为易于理解的图表和图形。通过使用Python的各种工具和库，这项工作的从业者可以从各类数据源中提取市场信息，并利用数据可视化技术生成各种形式的图表和报告，包括但不限于股票价格趋势图、K线图以及成交量柱状图等。这些图形有助于市场参与者更好地理解和分析股票市场的走势及未来发展趋势。