01 python社交媒體數據分析(python如何進行文獻分析？)

python如何進行文獻分析？

Python可以使用文本分析和統計方法來進行文獻分析。以下是Python進行文獻分析的一些方法：

1. 使用Python的自然語言處理(NLP)庫，如NLTK或spaCy，來對文獻進行分詞、命名實體識別、詞性標注等操作，以便對文獻進行語言統計分析。

2. 可以使用Python的Pandas庫來對文獻進行數據處理和分析，將文獻數據導入Pandas DataFrame中，并對其進行數據清洗、統計分析、可視化等操作。

3. 使用Python的網絡爬蟲庫，如Requests和BeautifulSoup，來爬取在線文獻數據庫或社交媒體平臺上的相關文章，并通過數據挖掘和機器學習算法來發現其中的相關性和趨勢。

4. 通過使用Python的數據可視化庫，如Matplotlib和Seaborn，來將分析結果可視化，便于更好地理解大量數據和引領后續工作。

總之，Python提供了靈活和強大的工具集，結合適當的文獻分析領域知識，可以快速、便捷地完成文獻分析任務。

舉例來說，一個研究人員想對某個領域的文獻進行分析，探究其中的研究重點、熱點和趨勢。首先，研究人員需要獲得相關的文獻數據，可以通過在線文獻數據庫或者社交媒體平臺來獲得。

接下來，研究人員可以使用Python的網絡爬蟲庫，如Requests和BeautifulSoup，來爬取這些數據，并將其存儲到Pandas DataFrame中進行清洗和分析。例如，可以對文獻進行分詞、命名實體識別等操作，以便發現其中的熱點和重點。

然后，研究人員可以使用Python的數據可視化庫，如Matplotlib和Seaborn，來將分析結果可視化，例如使用詞云圖、詞頻圖、關聯圖等方式展示文獻中的關鍵詞、主題和相關性，以便更好地理解和表達分析結果。

通過以上的Python工具和方法，研究人員可以對大量文獻數據進行深度挖掘和分析，在較短時間內獲得比較完整和準確的結果，提升研究效率和成果。

什么是數據分析？

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎么做，才能得出洞見。

01） 分類分析

比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那么就可以去分析。

02） 矩陣分析

比如公司有價值觀和能力的考核，那么可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各占多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析

比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析

比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那么可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析

比如近期發現員工的滿意度有所降低，那么就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然后薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素里面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析

比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析

比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

下圖為渠道銷量分析，為渠道支持提供數據支撐。

2、降成本

例如通過數據分析實現對財務和人力的管理，從而控制各項成本、費用的支出，實現降低成本的作用。

下圖為生產成本分析，了解成本構成情況。

下圖為期間費用預實對比分析，把控費用情況。

3、提效率

每個企業都會出具相關報表，利用數據分析工具，不懂技術的業務人員也能夠通過簡單的拖拉拽實現敏捷自助分析，無需業務人員提需求、IT人員做報表，大大提高報表的及時性，提高了報表的使用效率。

通過數據分析工具，能夠在PC端展示，也支持移動看板，隨時隨地透視經營，提高決策效率。

4、控風險

預算是否超支？債務是否逾期？是否缺貨了、斷貨了？客戶的回款率怎么樣？設備的運行是否正常？哪種產品是否需要加速生產以實現產銷平衡？...其實，幾乎每個企業都會遇到各種各樣的風險問題。通過數據分析，能夠幫助企業進行實時監測，對偏離了預算的部分、對偏離了正常范圍的數值能夠進行主動預警，降低企業風險。

下圖為稅負率指標，當綜合稅負率過高，可以實現提示和預警。

下圖為重要指標預警，重點監控項目的毛利率。

大數據分析需要哪些工具

稍微整理了下常用到的大數據分析工具，看下能不能幫到你

1.專業的大數據分析工具

2.各種Python數據可視化第三方庫

3.其它語言的數據可視化框架

一、專業的大數據分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能于一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據準備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平臺。

二、Python的數據可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用于各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數據可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。

大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的百度大數據產品，如百度遷徙、百度司南、百度大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

數據科學與大數據技術專業學什么？

大數據技術專業以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等。

1、大數據技術專業學習的課程主要有:《程序設計基礎》、《Python程序設計》、《數據分析基礎》、《Linux操作系統》、《Python爬蟲技術》、《Python數據分析》、《Java程序設計》、《Hadoop大數據框架》、《Spark技術與應用》、《HBASE分布式數據庫》等。

2、大數據技術專業是結合國家大數據、人工智能產業發展戰略而設置的新興專業，該專業面向大數據應用領域，主要學習大數據運維、采集、存儲、分析、可視化知識和技術技能。

3、大數據技術與應用研究方向是將大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟件開發、云計算的前沿技術相結合的“互聯網+"前沿科技專業。該專業畢業生可從事大數據項目實施工程師、大數據平臺運維工程師、大數據平臺開發工程師之類的工作。

4、本專業旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平臺綜合部署、大數據平臺應用軟件開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

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