为什么叫简易数据分析?
第 1 个原因是本教程面向纯小白用户,不写代码不写公式,迈出数据分析的第一步。
第 2 个原因是生活中很多的数据分析场合,都是很轻量的,不需要上 Python 爬虫、高并发架构,机器学习等重武器,一个浏览器再加一个 Excel 就足够了:
比如说某门课程论文交稿只有几天了,急需快速爬取数据进行数据分析,这时候临阵磨枪学习 Python 爬虫知识时间完全不够;
做一些市场调研和运营工作需要对数据进行采集,让技术部门支持的话,走流程的周期过长,不如自己做;
工作跳槽,想知道市场上的技能要求和薪资分布,需要采集数据并分析市场需求;
…...
这些都是生活中会遇到的问题,面对这些数据量不大(100~10000)的分析需求,非互联网技术人士去学习一些编程知识其实性价比并不高。我们不如利用手头最常见的工具——Excel 和 浏览器,去分析去梳理数据,辅助进行思考和更好的决策。
这也算本门教程的目的——用 20% 的精力解决 80% 的数据分析需求,解放个人的生产力。
本教程主要会从三个方向上进行延伸:数据采集,数据清洗和数据可视化。
数据采集,就是利用爬虫软件从互联网上爬取想要数据,然后存储到本地;
数据清洗,就是对收集到的数据做一些格式化的处理,利于后续分析;
数据可视化,就是采用各种各样分析手法,对数据进行不同维度的解读,并以图表这种直观的形式表现出来,更好的辅助我们决策;
从下一篇文章开始,我们学习如何从互联网上采集数据。
这是简易数据分析系列的第 2 篇文章。
上篇说了数据分析在生活中的重要性,从这篇开始,我们就要进入分析的实战内容了。数据分析数据分析,没有数据怎么分析?所以我们首先要学会采集数据。
我调研了很多采集数据的软件,综合评定下来发现最好用的还是 Web Scraper,这是一款 Chrome 浏览器插件。
推荐的理由有这几个:
1.门槛足够低,只要你电脑上安装了 Chrome 浏览器就可以用
2.永久免费,无付费功能,无需注册
3.操作简单,点几次鼠标就能爬取网页,真正意义上的 0 行代码写爬虫
既然这么棒,当然是立马安装啦。
因为 Web Scraper 是 Chrome 浏览器插件,我当然是首推使用 Chrome。
但是限于国内的网络环境,可能访问 Chrome 插件应用商店不是很方便,如果第一条路走不通,我们可以尝试第二条路,用 QQ 浏览器曲线救国(360 浏览器暂时不提供 Web Scraper 插件)。
这两个浏览器内核都是一样的,只是界面不一样。我后续的教程都将以 Chrome 浏览器为主力,QQ 浏览器可能会稍有一点点的不同,如果有不一样的地方,还需读者自行分辨差异。
1. 在 Chrome 浏览器上安装 Web Scraper 插件
1.1 安装 Chrome 浏览器
这个没啥好说的,Windows 电脑的各大应用商店都有最新版的 Chrome 浏览器,或者百度一下,首页一般都会有安装包地址,下载安装就好;
(为了减少兼容性问题,最好安装最新版本的 Chrome 浏览器)
1.2 安装 Web Scraper 插件
可以访问外网的同学,直接访问"Chrome 网上应用店",搜索 Web Scraper 下载安装即可: