爬虫和数据分析哪个更吃香？

一、爬虫和数据分析哪个更吃香？

爬虫和数据分析都是当前非常热门的技能，而且在不同的领域都有广泛的应用。它们各自有着不同的特点和需求。爬虫技术主要用于从互联网上获取数据，可以帮助企业或个人快速、自动地收集大量的数据。在信息爆炸的时代，数据的获取对于企业决策、市场分析、竞争情报等方面非常重要。因此，具备爬虫技术的人才在数据采集和处理方面具有很高的价值。数据分析则是对已有数据进行深入挖掘和分析，以发现其中的规律、趋势和价值。数据分析可以帮助企业做出更准确的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。在大数据时代，数据分析能力对于企业的发展至关重要。综上所述，爬虫和数据分析都是非常重要的技能，各自在不同的领域都有广泛的应用。无论是从事数据采集还是数据分析工作，都有很好的就业前景和发展空间。因此，无论选择哪个方向，都可以获得较高的职业发展机会。

二、python数据分析和爬虫哪个简单？

Python数据分析和爬虫都是很有趣的领域，但是它们的难度因人而异。如果您已经熟悉编程语言并且对数据感兴趣，那么学习Python数据分析可能会更容易一些。如果您对Web开发和数据挖掘感兴趣，那么学习Python爬虫可能会更容易一些。

总的来说，Python数据分析和爬虫都需要一定的编程基础和数学知识。如果您是初学者，我建议您先学习Python基础知识，然后再深入了解数据分析或爬虫。 

三、商务分析专业能做大数据吗？

能

商务数据分析与应用专业以培养电子商务领域的技能型人才为主，而大数据专业的教育目标是培养大数据相关领域的各类人才（含专科教育），从课程设置来看，大数据专业涵盖的内容更多一些，涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，而商务数据分析与应用专业则以数据分析和呈现为主。

从就业岗位来看，大数据专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位，而商务数据分析与应用专业的毕业生往往会集中在数据分析岗位（电子商务运营等），所以从就业岗位的适应性来看，大数据专业更具优势一些。

选择大数据的专业可以到CDA进行详细的了解。CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， 旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

四、php做大数据分析

PHP在大数据分析中的应用

随着互联网和信息技术的发展，大数据分析在各行各业中变得越来越重要。大数据分析可以帮助企业从海量数据中挖掘出有用的信息和价值，为决策提供有力支持。而PHP作为一种流行的服务器端脚本语言，也在大数据分析领域发挥着重要作用。

PHP作为一种开源、易学易用的脚本语言，广泛应用于Web开发领域。但是，随着大数据分析的兴起，越来越多的开发者开始意识到PHP在处理大数据时的潜力。作为一种灵活性高、可扩展性强的语言，PHP可以与各种大数据工具和框架结合，为企业提供高效的数据分析解决方案。

在使用PHP进行大数据分析时，开发者可以利用各种第三方库和扩展来简化开发过程。例如，可以使用PHP-ML这样的机器学习库来实现数据挖掘和预测分析。通过结合PHP做大数据分析的相关工具和库，开发者可以更加便捷地处理大数据并应用于实际业务中。

除了第三方库和扩展，PHP本身也提供了丰富的特性和功能，适合用于大数据分析。例如，PHP的多线程支持可以帮助开发者并行处理大量数据，提高数据处理的效率。此外，PHP对各种数据格式的处理能力也使其成为处理大数据的良好选择。

另外，PHP作为一种动态语言，具有灵活性和易用性，使开发者能够快速实现各种数据处理功能。无论是数据清洗、数据转换还是数据分析，开发者都可以借助PHP轻松完成，为企业提供准确可靠的大数据分析结果。

总的来说，PHP做大数据分析具有许多优势。作为一种流行的脚本语言，PHP在大数据分析领域发展迅速，为企业提供了丰富的工具和解决方案。随着大数据技术的不断成熟和发展，相信PHP在大数据分析中的应用将会越来越广泛，为企业带来更多商业价值。

五、做大数据分析应该如何选电脑？

选电脑之前，先理清楚自己拿这个电脑做什么。

基于题主的问法，冒昧地猜测：题主是正准备入行，以学习为主吧。

如果是学习的成分大于工程实践。从电脑使用上来说，一般用于两个目的：大数据平台（大数据存储、处理），和数据分析方法（建模、编程、可视化等）。

一、大数据平台。基本上围绕 Hadoop 生态，一系列工具。学习他们，先从单机开始，一个一个地部署、配置、测试，然后通过程序或工具对数据进行操作（添加/插入，更新，查找，Map/reduce 等等）。坦率地说，对机器要求并不高，但是最好是基于 Linux 操作系统之上。

然后，配置多个虚拟机，学习部署和配置分布式条件下的大数据平台。你会很有成就感的。这样的话，对于机器的配置要求就要高一些，建议不要低于32 GB 内存。

二、数据分析方法。根据题主的发展目标，有不同层次的学习。比如，工具类，QlikView, Tableau等；或者，学习基于 Python, R 等语言的编程。但是不管哪一种，在学习阶段，对电脑的要求都不是必须很高，普通的就可以了。

如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要高一些，GPU 的配置是必须的，最好高一些（用金钱换时间），这个有点贵哦。否则，调整一次参数，你得等很长时间。

说实在的，一个人想要在短时间内同时把两方面的知识学精，是有相当难度的。

简单总结一下，如果是学习为主的话，大数据平台要求内存高一点，万元电脑足矣；如果深度学习的话，GPU 的配置高一点，一万元勉强吧。如果鱼和熊掌兼得，一万元难啊。

如果是工程实践的话，建议大数据平台租用云平台，按使用收费；数据分析用一台内存和GPU高一点的工作站，一万元够呛。

六、如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表 ？

自打15年一波牛市，这几年里，股票市场的表现可谓是令广大股民心力交瘁，股价一路走低。我几次入场，都不一而同当成韭菜，割了一茬又一茬，致富发财的梦绝望到谷底。但是仍然有一部分股民们毅然坚守着信念，继续奋战在持续走低的股票市场。终于，在2019年开春之后，中国的股票市场迎来了开门红，上周大盘一度突破3000点，2019年牛市真的要来临了吗？然而，就在各位同事纷纷入场，赚的钵满体满的时候，我又怂了，犹豫着进或不进，出或不出的时候，冒出一个念想：何不对股市做一个可视化分析？

也是出于好奇，为了对当前的股市场进行一探究竟，通过Python爬取了2018年到目前的股票历史数据，大展身手进行一波数据可视化操作，结合数据和市场分析2019年A股牛市的走势和行情。之前看过某大神用Excel做了股市分析，今天我就尝试用FineBI做个可视化练练手！以下还原分析及可视化过程。工具介绍数据采集：Python爬虫分析及可视化：FineBI对于股票相关数据，想必对于Python大家应该都比较熟悉了，网站爬数据神器。我从东方财经网和网易财经爬取相关股票的历史数据。（私信回复“股票”可获得）但是数据可视化分析方面，虽然Python有numpy、pandas、matplotlib等第三方库来辅助进行数据处理和数据可视化，或者也可以借助echart等图表开源接口，但是通过各类代码进行图表属性设置等方面还是比较繁琐的，而且只能生成静态的图表，无法进行动态和深入的多维分析，主要生成我想要的可视化分析报告比较麻烦。于是这里就决定用BI可视化分析工具FineBI来进行可视化分析展示。之前也介绍过很多遍。Python股票数据爬取由于需要相关的历史数据，经过对比东方财经网和网易财经网的相关网站页面，网易财经网对于我收集相关历史数据更加方便。这边直接贴出来网易财经网获取股票历史数据的接口：http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=[code]&start=[yyyyMMdd]&end=[yyyyMMdd]&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP 接口中有三个核心参数，code表示股票编码，start表示开始时间，end表示结束时间，用python自动填充即可，调用起来非常方便。通过Python调用网易财经的股票数据接口，获取上海/深圳A、B股近期成交量前10的共40家股票的历史数据，包含相关股票的开收盘情况、跌涨数据、换手率、成交数据、总市值、流通市值等关键数据指标。直接贴出来代码：import urllib.request import re import glob import time # 上海、深圳A/B股票，近期成交量前40支股票代码 allCodelist=[ '601099','601258','600010','600050','601668','601288','600604','600157','601519','600030',#上海A股 '900902','900941','900948','900938','900947','900932','900907','900906','900903','900919',#上海B股 '000725','300059','002131','300116','002195','002526','002477','000536','300104','000793',#深圳A股 '200725','200160','200018','200037','200488','200168','200468','200058','200012','200625' #深圳B股 ] for code in allCodelist: print('正在获取%s股票数据...' % code) if (code[0] == '6' or code[0]=='9'):#A股 url = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0' + code + '&start=20180101&end=20190228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP' print(url) else:#B股 url = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=1' + code + '&start=20180101&end=20190228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP' print(url) urllib.request.urlretrieve(url, 'd:\股票\' + code + '.csv')#需要提前新建好D盘的“股票”目录，将数据写入csv文件 csvx_list = glob.glob('d:\股票\*.csv') print('总共发现%s个CSV文件' % len(csvx_list)) time.sleep(2) print('正在处理............') for i in csvx_list: fr = open(i, 'r').read() with open('csv_to_csv.csv', 'a') as f:#合并csv文件 f.write(fr) print('写入完毕！') Pyhton完美运行，爬取时间不到15秒~

成功获取到上海/深圳A、B股近期成交量前10的共40家股票，2018年1月1日到2019年2月28日的所有历史交易数据。相关股票数据excel文件也给大家双手奉上，方便大家分析使用。（私心回复“股票”获得）FineBI数据可视化关于FineBI，前面已经简单介绍过，它的特点就是操作简单上手快，无须任何代码，直接在浏览器端通过FineBI工具的鼠标拖拽和点击操作即可生成色彩绚丽的可视化图表效果。下面我们可以通过FineBI官网获取软件激活码，下载并按照向导安装好软件：

出现这个界面就代表已经安装成功。接下来我们就可以开始在FineBI中将之前爬取到的数据进行可视化。FineBI的操作很简单，但还是建议上手前看一下他的帮助文档或基础视频，会有邮件告知学习资料。把数据表上传导入到FineBI中，然后就可以在仪表板中进行相关数据的可视化分析了。

经过大概半个小时的操作，我这边将相关股票的开收盘情况、跌涨数据、换手率、成交数据、总市值、流通市值等关键数据指标制作成了一个数据可视化报告，方便从多个维度观察和分析股票的各个指标。数据可视化分析结果1.从股票的日线走势可以看出，自2018年以来，股票市场处于一路震荡走低的大趋势，2018年10月份出现触底，2018年11月份又一波小的上涨行情，但是随后12月份又迅速回调。到2019年1月份，开始出现小幅上涨，2月份春节之后，股票市场迅速拉升，一路飘红，换手率也是一路飙升。今年年初经过小幅调整后，立即放量拉升，2月份呈现“价量齐升”的态势，颇有一番从过往低迷熊市转向高昂牛市的势头。2.通过FineBI联动对比分析深圳、上海A/B股的市场情况可以看出，A股的市场行情总体提升较B股明显，A股占据主体成交量。3.分析股票的移动平均线，5日、10日、30日、60日均线呈发散向上趋势，在股市术语来说这个叫做”金叉“，这些都是牛市可能来临的信号。4.未来趋势预测方面，采用FineBI的时序预测法，按周开盘价、周成交量预测未来走势，根据预测结果未来5周仍然势态良好，进入3月份后，大盘行情持续走高，截止目前（3月6日），沪市A股已站上3100点，深市A股已站上9700点。

近期股市总结自2015年以来，长久的股市低迷状态被2019年开春之后的市场所打破，政策红利持续释放以及券商业绩需要改善。从近期来看，券商行情有望持续推进，阻力A股持续倒逼推进，从数据体现来看也就是涨幅、交易量、换手率君大幅攀升。2月中旬各股呈”金叉“态势，随后开启急速攀升模式。从股票热点来看，最大的热点可能是金融板块，周末大篇幅的政策也随之出台，可以重点关注。另外，创业板块、证券板块或许也都将有不俗表现。大消费，蓝筹股可以重点跟踪，对于中长期股民来说更为利好，擅长长线投资者可以重点关注其市场走势。整体来看，上股/深股两市放量创新高说明市场运行还是相对健康的，对于近期或出现的关口震荡休整也属于正常现象。在国家政策的大力引导之下，特别是沪指未来应该具备突破3000点大关的能力，未来总体股票市场行情看好。再来分享一张别的小伙伴制作的FineBI数据可视化作品~欢迎大家多多交流。

后要说的是，无论现有的股票市场趋势如何，作为散民的大多数投资群体，都应当持续关注最新市场行情，了解最新动向。毕竟股市有风险，入市需谨慎！对可视化感兴趣的同学，不妨拿了数据，自己尝试分析！

七、爬虫 json数据

爬虫技术在获取json数据中的应用

随着互联网时代的到来，信息资源的爆炸式增长使得用户获取所需数据变得愈发困难。在这种情况下，爬虫技术应运而生，成为用户从海量数据中提取所需信息的利器。本文将讨论爬虫技术在获取json数据中的应用，以及其在数据获取过程中所面临的一些挑战。

什么是爬虫技术？

爬虫技术，又称网络爬虫、网络蜘蛛，是一种按照一定的规则自动访问网页、抓取信息并分析处理的程序或脚本。爬虫技术通常用于搜索引擎的建设和维护，也被广泛应用于各种数据采集场景。

json数据的特点

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。在网络数据传输和存储中，JSON格式已经成为一种标准。它采用键值对的方式存储数据，具有易读性、高效性和广泛的应用性。

爬虫获取json数据的流程

爬虫获取json数据的流程一般包括以下几个步骤：

• 确定目标数据：确定需要抓取的数据类型和来源。
• 编写爬虫程序：编写爬虫程序，通过模拟浏览器行为访问网页获取数据。
• 解析数据：从网页中获取到的数据可能是、XML等格式，需要将其解析为json格式。
• 存储数据：将解析后的json数据存储到本地或数据库中，以备后续分析和应用。

爬虫技术在获取json数据中的应用

爬虫技术在获取json数据中具有广泛的应用场景：

• 搜索引擎数据抓取：搜索引擎通过爬虫技术抓取各种网页内容，并将其转换为json数据进行索引和检索。
• 舆情分析：爬虫技术可以实时抓取新闻网站、社交媒体等平台的数据，将其转换为json数据进行舆情分析。
• 电商数据采集：电商网站通过爬虫技术从竞争对手网站获取商品信息和价格数据，用于制定竞争策略。

爬虫技术在获取json数据中的挑战

在实际应用中，爬虫技术在获取json数据过程中会遇到一些挑战：

• 反爬虫机制：许多网站会针对爬虫程序设置反爬虫机制，如验证码、IP封禁等，阻碍爬虫获取数据。
• 频率限制：部分网站会设置访问频率限制，过高的访问频率将导致爬虫被封禁，影响数据获取。
• 数据格式变化：网站数据格式的变化可能导致爬虫程序解析错误，需要及时调整程序适应新的数据格式。

结语

爬虫技术在获取json数据中扮演着重要的角色，为用户从海量数据中提取有用信息提供了便利。随着互联网技术的不断发展，爬虫技术将不断演进和完善，为用户提供更高效、更精准的数据抓取服务。

八、为什么想做大数据分析师？

我最喜欢我目前的工作是使用可分析DNA测序的高端AI软件。这是一项复杂的任务，我一直喜欢拼图。要想跳出框框思考并找到新的解决方案，需要大量的创造力和解决问题的能力。

我喜欢挑战，也喜欢为我们花了几个月时间解决的问题找到解决方案的快感。正是这种成就感使我爱上了我的工作。

九、数据获取是爬虫吗？

爬虫是数据获取的一种技能。

因为，数据获取有很多途径，爬虫算是其中最自力更生的技能了，而实现爬虫又和图论的知识有很深的联系。

爬虫是获取数据灵活度极高的一种方式，基本上可以爬取网上所有我们能看到的网页（当然，很多网页难度很大），按照想要的格式爬取我们需要的数据。

最重要的一点，自己爬的数据，自己最了解！也容易有成就感。

十、如何使用爬虫抓取数据？

第一步需要做的就是通过当前页面的url连接获取到当前页面的HTML代码。

然后我们想要的所有数据都在爬下来的HTML代码中了，接下来要做的就是解析这段代码，目的是方便我们快速定位其中的内容信息。

解析完代码后我们就可以进行内容定位了。

首先我们要借助浏览器的页面“查看器”来定位目标内容。

在目标页面空白处，“右键”选择“检查元素”。

点击弹出的界面“左上角按钮”。

然后就可以用鼠标去选择你想要定位的页面内容了。

“鼠标”单击目标内容，发现“查看器”自动定位到相关“HTML代码”。

输出找到的标签li的数目，一致！

然后我们要分析整个“li”，他在页面中表示的就是一个文章展示区域。

在浏览器的“查看器”中先后定位到标题的位置和超链接的位置，发现他们都在一个a标签中，我们的任务就是根据li标签获取a标签就好啦。

注意这里返回的url信息和页面显示的不一致，需要手动添加前缀。

至此一个简单的爬虫就完成啦