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新年第一篇，承蒙邹总邀请 一个实际的大数据分析例子

CSDN 上已经有很多关于 爬虫* 的博客和代码，还有很多关于 情感分析 的研究和实战例子，既然大家对这个技术都这么感兴趣，我们就来一个真实的例子，看看大家在解决实际问题的能力如何。 CSDN 的很多用户都在各个微信群、社区里面表达过对 CSDN 的各种反馈，这些人和众多普通用户相比，还是很少的一部分，那么，我们怎样收集到散落在网上的各种反馈和评论，并做定性、定量的分析呢？ 这就需要数据挖掘、自然语言处理、情感分析、和数据可视化的技巧了。

快来看看过去的2年中你心中的CSDN情感评价是否是这样的？

微博情感分析是一种用于提取微博文本中的情感倾向的方法。它可以帮助企业了解人们对于某个主题的看法和态度。

如果要进行微博情感分析，需要准备一些微博数据。可以使用爬虫程序爬取相关微博数据，这里使用的 Scrapy 框架进行的数据爬虫。可以使用文本分类模型对微博数据进行情感分类。在这里准备了一些情感标签（例如“正面”、“负面”、“中立”），并为每条微博打上标签。

此外，可以使用自然语言处理技术来提取微博中的关键词和主题，以便更好地了解人们关注的焦点。总的来说微博情感分析是一种有用的工具，可以帮助您更好地了解人们对于某个主题的看法和态度。

接下来让我们看看如何实现的吧，以及这两年CSDN的外部综合评价是否和你想的一样。

文章目录

  • Scrapy 网络爬虫
    • Scrapy 核心代码
    • Scrapy 启动
  • Python 数据分析
    • 构建情感分类信息
    • 基础数据清洗整理
    • 词云可视化
    • 年度用户发帖量对比
    • 用户发帖渠道对比
    • 用户发帖时间
    • 每月用户情感倾向
    • PyEcharts 动态

本文标签： 情感 数据 CSDN 年微博

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