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基于新浪微博海量用户行为数据、博文数据数据分析:包括综合指数、移动指数、PC指数三个指数1.原始综合指数
2. 原始移动/pc指数
'''主函数'''
def index_main(self, word, start_date, end_date):
# 打开数据页面
print('step1, open page....')3
driver = self.search_index(word)
# 构造请求,获取指数json数据
print('step2, get data....')
data = self.get_data(driver, start_date, end_date)
# 判断数据返回类型,若微博没有收录改词,则退出,显示退出信息
if data['zt']:
print('step3, save data ...')
self.output_data(word, data)
print('finished....')
else:
print('not be record...')
#关闭浏览器对象
driver.close()
def demo():
start_date = '2016-05-29'
end_date = '2018-05-29'
sina = SinaIndex()
search_word = '中兴'
sina.index_main(search_word, start_date, end_date)
demo()
3.效果展示
将得到的数据文件阿里指数怎么没有了阿里指数怎么没有了,进行本地可视化,效果如下:
3.1 综合指数
3.2 移动指数
3.3 PC指数
3.4指数对比
5.总结
1、微指数的采集难度介于百度指数与阿里指数之间,两个特点:1)指数有js动态请求而成,可以通过构造请求,解析获得。2)无需用户登录。
2、微指数收录的日期比阿里指数要广,较百度指数要窄,但基于微博这一层面得到的数据,对于相关研究还是有一定新意的。
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