钻取分析

在 Cognos Analysis Studio 中，如果想将值传递给穿透钻取目标分析的参数，需要进行以下操作： 在概述区域的“上下文”部分添加一个对象。 将该对象用作“转到”参数。 通过以上步骤，用户在进行穿透钻取时，就可以将值传递给目标分析的参数，从而实现更精细的数据分析。

通过在线获取的文档，总结了Oracle BIEE钻取技术的最新研究成果。

项目背景与意义 股民情绪分析的重要性： 投资者情绪会对股票价格和市场产生显著影响，通过爬取与分析在线评论，可捕捉情绪变化，理解市场动态，为投资决策提供有价值的参考。 项目目的 本项目通过Python爬虫抓取东方财富网特定股票的散户评论，并运用自然语言处理（NLP）技术中的SnowNLP库进行情感分析，探索用户情绪的时间变化趋势。 数据源与获取方法 数据源简介 来源：东方财富网 (http://guba.eastmoney.com/) 内容：散户评论 范围：特定股票评论 数据获取技术栈 Python版本：3.x 核心库： selenium：模拟浏览器行为，用于动态页面爬取。 PhantomJS：无头浏览器，配合selenium使用。 re：正则表达式，文本清洗。 json：JSON数据处理。 爬虫实现细节 爬虫类定义 类名：Crawler 构造函数参数： stocknum：股票代码 page：页面编号 初始化步骤： 设置URL格式 配置PhantomJS的DesiredCapabilities，如资源超时时间等 初始化PhantomJS驱动 核心方法解析 crawAllHtml(url)： 模拟浏览器访问指定URL，等待页面加载完成 getNewUrl(url)： 将新URL添加到集合中 filterHtmlTag(htmlStr)： 使用正则表达式去除HTML标签、脚本、样式等，保留纯文本内容 getData()： 调用crawAllHtml方法加载页面 通过XPath定位评论列表，提取每条评论中的信息

通过 Python 源代码，实现轻松抓取网站数据，满足您的竞品分析、行业情报收集等数据获取需求，成为网络数据掌控者。

包含农产品爬虫、数据分析、词云图、3D柱状图、饼图、柱状图、折线图等，提供源代码，直接运行即可。

使用Python编写电影数据爬虫，支持豆瓣和电影天堂网站，数据存储于txt文件中。前端展示采用Echarts图表，使用js、css和html实现。后端框架包括etree和beautiful-soup。详细介绍请访问作者主页，搜索关键词“电影数据爬取可视化展示”。

在本篇 数据分析师培训 中，我们将使用实际案例展示如何从 豆瓣 爬取 TOP 250电影信息 并将其存储。该过程涵盖从数据获取到数据存储的完整流程，帮助您加深对 数据分析师工作流程 的理解。 案例介绍 本案例围绕如何从 豆瓣电影 网站中自动化获取数据展开，目标为爬取 TOP 250电影 的各项信息（如电影名称、评分、简介等）。使用 Python 爬虫库，如 requests 和 BeautifulSoup，可以轻松实现数据获取。 主要步骤 环境搭建：确保已安装 Python 和所需的爬虫库。 数据爬取：构建爬虫脚本，逐页抓取豆瓣电影 TOP 250 的数据。 数据清洗：去除无用信息并进行格式化处理。 数据存储：将清洗后的数据保存到 CSV 文件或数据库中，便于后续分析。 小贴士 注意反爬虫机制：增加随机延时避免 IP 被封。 数据格式化：确保存储数据清晰易读。 通过本案例，您将学会从零开始构建数据采集到存储的完整流程，帮助您更好地掌握数据分析的基本技能。

高德地图爬取全国省市区和部分街道信息于2017年10月完成。文件为SQL格式，因电脑突然死机，部分街道信息未能完整爬取，但省市区信息已完整获取。

通过链家网数据爬虫技术，可快速获取最新的房产信息，确保数据真实有效。这一操作简单易行，适合学习和实践。

Python网络小说站点爬取项目是利用Python编程语言进行网络数据抓取的实践操作。自动化下载和整理特定小说网站的内容。该项目涵盖了网络爬虫的基础知识，包括HTTP请求、HTML解析和数据存储等多个方面。详细讨论了Python的基础语法和requests库用于发送HTTP请求的方法。使用BeautifulSoup解析HTML结构以提取小说信息，并介绍了应对动态加载和反爬虫策略的方法。爬取到的数据通过文件、CSV、JSON格式或数据库如SQLite、MySQL进行存储。推荐使用Scrapy等Python爬虫框架提高效率和代码复用性。异步I/O如asyncio和aiohttp库可用于提升爬虫速度，同时强调了异常处理和日志记录的重要性。