5000行python代码+可视化60W数据，告诉你知乎用户不为人知的事

友情提示：文末有...

一次完整的python分析+可视化展示，是什么样的？

比如我想知道知乎用户的学历，是否都是985呢？我还想知道知乎最受关注的话题都是些什么？高端人士都喜欢看什么书呢？“人在XX，刚下飞机？”这句话出现的频率有多高呢？

最快的方法是用python爬虫然后加BI可视化分析！python爬虫仅需几步就可以完成：

• 找到网页URL，查看HTML代码
• 在HTML代码中找到你要提取的数据
• 写python进行网页请求和解析
• 存储数据，Excel导出

于是我使用10000秒的时间写了5000行代码，爬取了知乎下5646个话题与回答，10W+用户，和我预想的结果完全不一样。

我们先放一部分代码，完整的可以到文末看评论~

最后爬取了大概快60W的数据，我们接下来要对它进行数字可视化的分析。

我们想通过数据知道什么？

• 知乎人均985吗？
• 知乎最受关注的话题是哪些？这些话题的关系图谱是怎么样的？
• 知乎大佬最推荐的书是哪些？
• 知乎的娱乐栏目最受关注的都是哪些？

在分析之前，我们得挑选一个数据可视化工具，有人会问：为什么不用python呢？因为python处理数据或许很不错，但其实它并不简单，分析起来是很困难的，SQL语句、Pandas和Matplotlib这些十分繁琐，一般人也不会。

所以我想到既然有现成数据的话，那选择一个可以直接连接数据源的工具就更好了，我想到了BI里的佼佼者FineBI，轻便敏捷的数据分析能力，浏览器里就可以直接操作，而且对于大数据量可以及时响应，直接拖拽即可生成可视化。

虽然主打的是企业级的数据分析工具，但是个人也是可以用的，而且是free的，功能并不会减少，可谓良心。很多企业依然有各种各样的数据问题：IT-业务沟通困难，领导决策缺乏数据支撑....

FineBI从IT、业务、管理层三个方面去解决问题：

通过自助数据集功能，普通业务人员就能对数据做筛选、切割、排序、汇总等，自助灵活地达成期望的数据结果。

BI工具就介绍到这里，接下来我们看知乎的可视化分析，以下都是由FineBI所作。

1、知乎是否人均985？

一看这个学校，我自卑了！！！果真人均985，211，怪不得知乎上很多回答都显得很有哲理的样子，果然，学历越高的人见识越多，看来好好学习真的很重要。不过，我说知乎的学历比虎扑高没有人反对吧。

当然，这些数据的前提都是基于你自己填写的是准确的，大专给自己填哈佛我也没办法...

2、知乎最受关注的话题是哪些？

大佬们上知乎，都会去浏览什么问题呢？就拿数据领域来说，这两份关系图可以说是最全的了，如果你想从0-1进入数据行业，这是一个很好的基础学习方向。

3、知乎大佬最推荐的书是哪些？

读万卷书，行万里路，没点知识怎么好意思刷知乎呢？

我把所有关于文学书籍推荐的问题都爬了一遍，统计下来就是这10本书排名前列，很遗憾，我只看过1本...

4、在娱乐类目上，知乎的人都喜欢关注什么呢？

其实和微博一样，知乎也算是一个获取知识的平台，而且现在越来越多的人都把知乎当作微博来看，评论区的智商会高很多（我没有别的意思）。

一直流传着一句话：微博前脚火什么，知乎后脚扒什么...真实！

总结

知乎的分析就到这里了，你可以看见python+finebi真的就是非常棒的组合，无论是数据处理，还是数据展示，想要分析什么，简直就是手到擒来！

最后，以上的分析如果有不足的地方，欢迎告诉我！

关注我，并转发该文章，私信回复“BI”，即可获得数据分析工具和源代码！