CiteSpace WoS数据剖析手把手教程

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• CiteSpace WoS数据剖析手把手教程
• 1. 了解WoS
• 2. 数据失掉
• 3. WoS数据剖析
• 4. 结果导出与命名
• 应用Python爬虫爬取淘宝商品做数据开掘剖析实战篇，超具体教程
• Eviews数据统计与剖析教程内容简介

CiteSpace WoS数据剖析手把手教程

失掉CiteSpace WoS数据剖析的具体步骤，从下载资源到数据剖析

1. 了解WoS

Web of Science (WoS)，作为世界威望的学术数据库，会集世界顶级学术期刊的高品质文献，经过准确抓取的元数据和引证相关，开掘出跨学科和时代的思维。

它被超越9000家机构和团体宽泛经常使用，协助钻研者做出决策，优化钻研战略。

2. 数据失掉

3. WoS数据剖析

在CiteSpace中，以关键词检索结果为例，启动剖析。

首先新建名目，设置数据源（自动WoS），并导入导出的文件。

接着启动数据协作网络、共现网络（如作者、关键词、畛域等）和共被引网络剖析，经过可视化工具展现网络结构和期间趋向。

4. 结果导出与命名

剖析实现后，导出的数据须要重命名，如“download_数据源_主题_记载索引”，以便于CiteSpace识别。

应用Python爬虫爬取淘宝商品做数据开掘剖析实战篇，超具体教程

名目内容案例选用商品类目：沙发；数量：共100页4400个商品；挑选条件：天猫、销量从高到低、多少钱500元以上。

以下是剖析，源码点击文末链接名目目标1. 对商品题目启动文本剖析，词云可视化。

2. 不同关键词word对应的sales统计剖析。

3. 商品的多少钱散布状况剖析。

4. 商品的销量散布状况剖析。

5. 不同多少钱区间的商品的平均销量散布。

6. 商品多少钱对销量的影响剖析。

7. 商品多少钱对开售额的影响剖析。

8. 不同省份或市区的商品数量散布。

9. 不同省份的商品平均销量散布。

注：本名目仅以以上几项剖析为例。

名目步骤1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

2. 数据荡涤和解决。

3. 文本剖析：jieba分词、wordcloud可视化。

4. 数据柱形图可视化barh。

5. 数据直方图可视化hist。

6. 数据散点图可视化scatter。

7. 数据回归剖析可视化regplot。

工具&模块：工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

原代码和相关文档后盾回复“淘宝”下载。

一、爬取数据因淘宝网是反爬虫的，只管经常使用多线程、修正headers参数，但依然不能保障每次100%爬取，所以，我参与了循环爬取，直至一切页爬取成功中止。

说明：淘宝商品页为JSON格局，这里经常使用正则表白式启动解析。

代码如下：二、数据荡涤、解决：(此步骤也可以在Excel中实现，再读入数据)代码如下：说明：依据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，重要对题目、区域、多少钱、销量启动剖析。

代码如下:三、数据开掘与剖析：【1】. 对raw_title列题目启动文本剖析：经常使用结巴分词器，装置模块pip install jieba。

对title_s（list of list格局）中的每个list的元素（str）启动过滤，剔除不须要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素启动去重，即每个题目被宰割后的词语惟一。

观察word_count表中的词语，发现jieba自动的词典无法满足需求。

有的词语（如可拆洗、无法拆洗等）却被cut，这里依据需求对词典参与新词（也可以间接在词典外面增删，而后载入修正过的）。

词云可视化：装置模块wordcloud。

方法1：pip install wordcloud。

方法2：下载Packages装置：pip install 软件包称号。

软件包下载/~gohlke/pyt...留意：要把下载的软件包放在Python装置门路下。

代码如下：剖析1. 组合、整装商品占比很高；2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；3. 从沙发格调看：简洁格调最多，北欧风次之，其余格调排名依次是美式、中式、日式、法式等；4. 从户型看：大户型占比最高、大大户型次之，大户型起码。

【2】. 不同关键词word对应的sales之和的统计剖析：（说明：例如词语‘简洁’，则统计商品题目中含有‘简洁’一词的商品的销量之和，即求出具备‘简洁’格调的商品销量之和）代码如下：对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据启动可视化。

（本例中取销量排名前30的词语启动绘图）由图表可知：1. 组合商品销量最高；2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超越皮艺沙发；3. 从户型看：大户型沙发销量最高，大大户型次之，大户型销量起码；4. 从格调看：简洁风销量最高，北欧风次之，其余依次是中式、美式、日式等；5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受生产者青眼的。

【3】. 商品的多少钱散布状况剖析：剖析发现，有一些值太大，为了使可视化成果愈加直观，这里咱们选用多少钱小于的商品。

代码如下：由图表可知：1. 商品数量随着多少钱总体出现降低阶梯情势，多少钱越高，在售的商品越少；2. 高价位商品居多，多少钱在500-1500之间的商品最多，1500-3000之间的次之，多少钱1万以上的商品较少；3. 多少钱1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

【4】. 商品的销量散布状况剖析：雷同，为了使可视化成果愈加直观，这里咱们选用销量大于100的商品。

代码如下：由图表及数据可知：1. 销量100以上的商品仅占3.4%，其中销量100-200之间的商品最多，200-300之间的次之；2. 销量100-500之间，商品的数量随着销量出现降低趋向，且趋向峻峭，低销量商品居多；3. 销量500以上的商品很少。

【5】. 不同多少钱区间的商品的平均销量散布：代码如下：由图表可知：1. 多少钱在1331-1680之间的商品平均销量最高，951-1331之间的次之，9684元以上的最低；2. 总体出现先增后减的趋向，但最高峰处于相对高价位阶段；3. 说明广阔生产者对购置沙发的需求更多处于高价位阶段，在1680元以上价位越高平均销量基本是越少。

【6】. 商品多少钱对销量的影响剖析：同上，为了使可视化成果愈加直观，这里咱们选用多少钱小于的商品。

代码如下：由图表可知：1. 总体趋向：随着商品多少钱增多其销量缩小，商品多少钱对其销量影响很大；2. 多少钱500-2500之间的少数商品销量冲的很高，多少钱2500-5000之间的商品少数销量偏低，少数相对较高，但多少钱5000以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

【7】. 商品多少钱对开售额的影响剖析：代码如下：由图表可知：1. 总体趋向：由线性回归拟合线可以看出，商品开售额随着多少钱增长出现回升趋向；2. 少数商品的多少钱偏低，开售额也偏低；3. 多少钱在0-的商品只要少数开售额较高，多少钱2万-6万的商品只要3个开售额较高，多少钱6-10万的商品有1个开售额很高，而且是最大值。

【8】. 不同省份的商品数量散布：代码如下：由图表可知：1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超越江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导位置；2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

【9】. 不同省份的商品平均销量散布：代码如下：热力型地图源码：Python爬取淘宝商品数据开掘剖析实战

Eviews数据统计与剖析教程内容简介

Eviews数据统计与剖析教程深化浅出，将切实常识与实战案例相联合，为中国与国内的经济数据剖析提供了丰盛的实例。

教程内容结构谨严，每章后设有具体习题，旨在协助读者深化了解和熟练运用EViews软件。

此教程不只适宜初等院校经济、金融等相关专业的本科生、专科生和钻研生作为教材经常使用，也特意适宜于正在启动经济、金融钻研的专业人士。

它旨在优化读者的数据解决和剖析技艺，无论你是初学者还是有必定阅历的从业者，都能从中获益匪浅。

裁减资料

《Eviews数据统计与剖析教程》共15章，重要讲述EViews软件的相关切实和基本操作，内容包含EViews基本配置引见，数据解决，序列对象的基本操作，图形和统计量剖析，一元线性回归模型，多元线性回归模型，含虚构变量的回归模型，期间序列模型，ARMA模型，ARCH和GARCH模型，团圆因变量和受限因变量模型，VAR模型，面板数据模型，形态空间模型和联立方程模型，以及EViews软件编程的运行等。