python与数据分析
数据分析 Python代写 数据爬取：爬取京东上某产品评论、招聘网上某类别职位、猫眼电影评论等网站上的数据，可以利用逆向解析或Selenium动态解析的相关方法，具体可以参照Iphone手机数据爬取的相关实例。 数据清洗：需要利用数据清洗的各种常规数段，如去重、缺失值处理、时间类型数据、去空格等转换
1 数据爬取：爬取京东上某产品评论、招聘网上某类别职位、猫眼电影评论等网站上的数据，可以利用逆向解析或Selenium动态解析的相关方法，具体可以参照Iphone手机数据爬取的相关实例。
2 数据清洗：需要利用数据清洗的各种常规数段，如去重、缺失值处理、时间类型数据、去空格等转换等方法进行处理。
3 数据预处理：对数据进行预处理，具体可以参照但不限于招聘网上数据的预处理过程，通过格式化列数据，增强其规律性和可解释性。 数据分析 Python代写
4数据可视化以及分析：综合利用词云，折线图、散点图、饼图、柱状图等工具来对数据进行可视化分析，具体可以参见手机评论数据可视化和招聘网数据的可视化，要求根据具体的实例挖掘出能带来商业利润增值、提高客户体验、改进商品质量等的决策信息。
5 数据挖掘*：能利用神经网络、支持向量机等传统的机器学习模型对采集数据集利用机器学习的方法进行分类和回归，进而对新数据可以进行决策，从而实现实时调整决策。
任务要求： 数据分析 Python代写
1.完成1-4项内容
2.除了提供源代码，pycharm编写的项目工程(视频讲解)或者jupyter 提供的源文件（HTML文件），还需提供详细的本报告
3.可视化分析中必须有大量的分析，图加分析的方式。
评分标准： 数据分析 Python代写
1.数据爬取 （30分）
(1)数据量（20分）: 爬取的内容超过1000条以上(A)，爬取的内容在500-1000之间(B)，爬取的内容在100-500之间(C), 爬取的内容在100以下(D)
(2)数据是否保存（10分）：保存能提供保存文件(A)，没有保存 (D)
2 数据清洗 （15分）
能利用数据清洗的各种常规数段，如去重、缺失值处理、时间类型数据、去空格等转换等方法进行处理(A)，能利用其中2-3种方法进行处理(B)，能利用其中1-2种方法进行处理 (C), 没有处理(D)
3 数据预处理：（10分）
对列数据进行格式化，使得数据具有易用性(A)，没有预处理 (D)
4 数据可视化以及分析（35分） 数据分析 Python代写
(1)数据可视化（20分）:
综合利用词云，折线图、散点图、饼图、柱状图等工具来对数据进行可视化，数量为3种以上A)，能利用其中2-3种方法进行可视化 (B)，能利用其中1-2种方法进行可视化 (C), 没有可视化(D)
(2)可视化分析（15分）：
能对绘制的所有图形进行分析，并能提供决策支持数量为3种以上A)，能对2-3种可视化图形进行分析 (B)，能对1-2种可视化图形进行分析 (C), 没有可视化分析(D)
5 数据挖掘*（10分）
能利用神经网络、支持向量机等传统的机器学习模型对采集数据集利用机器学习的方法进行分类和回归，进而对新数据可以进行决策，从而实现实时调整决策(A), 没有挖掘(D)
注意事项：一模一样的分析报告和源文件，分数归0.
正文
1 实验内容
1.1数据爬取
1.2数据清洗
1.3数据预处理
1.4数据可视化以及分析
1.5数据挖掘
2 实验结果呈现（配图）
3 实验心得
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