目录 前言 分析 具体步骤 登录 爬取与存储 可视化分析 结语 前言 暑期档电影惨淡,但随着哪吒爆红开拓了新局面.这也是国产动画的首次爆红.在哪吒刚出,笔者以为最多10亿就算不错的了.没想过仅过了几天就破了10亿.接着头条又突破20亿--------目前11天27亿,势头增长依然很猛! 那笔者就很好奇人们是怎么看待这一步电影的呢? 哪吒?我想哪吒是陪伴过不少人成长的一部动画片吧,也是记忆中算得上最好看的动画片之一了.里面的哪吒.小猪熊.申公豹.石鸡娘娘令人历历在目.我们或许都被哪吒的敢打敢为.勇

其是,这篇文章提笔于5月17日开头,期间因为种种琐事耽误,没想到要写的东西也经历了一波三折.豆瓣将豆邮改成私信又在骂声中改回,侯小强在“赴一场并不存在的约会”这碗鸡汤中推出了毒药. 作为一个产品经理,我曾见过无数企业或者个人利用近乎做过社区产品,或者社交APP,他们或为商业目的,或为实现自己的创业梦想.但是,今天我并不想从专业的角度来写这两款产品的优劣,仅从一个文艺偏执狂的用户角度来表达对它俩的看法. 在我看来,两个产品各有千秋,而其中的不同也主要是基于用户群体的不一样,一个主要面对80后(或者

1.产品经理做需求调研,确定产品需求,编写需求文档 2.产品人员完成产品原型 3.产品经理召开会议(产品.UI.UE.开发.测试.服务器) 4.设计人员根据原型设计出一系列UI界面 1.服务器与客户端成员一起制定接口文档 2.项目经理制定项目开发进度,分配任务,预算开发周期 3.移动客户端开发人员根据UI界面和需求文档开始编写代码,开发模块上的功能 4.开发者提交给测试部分 5.测试部分测试完毕,提交给产品经理,验收产品 6.提交到appStore上 需求确定  产品经理的工作 1.通过各种方式

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在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g

数据格式:cmt_id: 影评ID编号, 主键cmt_cont: 未切割影评数据(原始影评数据)cmt_star: 评分(星数)cmt_time: 发布时间cmt_user: 发布者urlcmt_thumbs: 评论点赞数 评论星数评论星数在html网页dom结构中对应的标签:<span class="allstar20 rating" title="较差"></span>星数的映射关系为: 1颗星:很差 2颗星:较差 3颗星:还行 4颗星: