【实战演练】数据存储与分析：将爬取的数据存储到MongoDB并进行统计分析

# 1. 数据存储与分析概述**

数据存储与分析是现代企业运营和决策制定中不可或缺的关键技术。数据存储负责将数据安全、高效地存储起来，而数据分析则通过对存储数据的处理、分析和可视化，从中提取有价值的见解和信息。

数据存储与分析的结合使企业能够充分利用其数据资产，获得以下优势：

- **改进决策制定：**通过分析数据，企业可以获得对客户行为、市场趋势和运营效率的深入了解，从而做出明智的决策。
- **提高运营效率：**通过识别流程中的瓶颈和优化资源分配，数据分析可以帮助企业提高运营效率并降低成本。
- **识别新机会：**数据分析可以揭示隐藏的模式和趋势，帮助企业识别新的业务机会和增长领域。
- **增强客户体验：**通过分析客户数据，企业可以了解客户需求和偏好，从而提供个性化的体验并提高客户满意度。

# 2. 数据存储实践

### 2.1 MongoDB 简介及安装

**MongoDB 简介**

MongoDB 是一种面向文档的 NoSQL 数据库，以其灵活的数据模型和高性能而闻名。它存储数据为 JSON 文档，允许用户以结构化或非结构化的方式存储数据。

**MongoDB 安装**

**Linux**

sudo apt-get update
sudo apt-get install mongodb

**Windows**

1. 下载 MongoDB 安装程序。
2. 运行安装程序并按照提示进行操作。

**macOS**

brew install mongodb-community

### 2.2 数据建模与文档操作

**数据建模**

MongoDB 使用文档模型，其中文档是包含键值对的 JSON 对象。每个文档都属于一个集合，集合类似于传统数据库中的表。

**文档操作**

MongoDB 提供了丰富的 API 用于文档操作，包括：

* **插入：** `db.collection.insertOne()`
* **更新：** `db.collection.updateOne()`
* **删除：** `db.collection.deleteOne()`
* **查找：** `db.collection.find()`

### 2.3 数据查询与聚合

**数据查询**

MongoDB 使用查询语言（类似于 SQL）来查询数据。查询语言支持各种运算符和条件，允许用户灵活地检索数据。

**聚合**

聚合管道允许用户对数据进行复杂的操作，例如分组、排序和计算。聚合管道是一个多阶段过程，每个阶段都执行特定的操作。

**代码示例**

以下代码示例演示了如何查询和聚合 MongoDB 数据：

// 查询所有文档
db.collection.find();

// 聚合管道示例
db.collection.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$category",
      count: { $sum: 1 }
    }
  },
  {
    $sort: { count: -1 }
  }
]);

**逻辑分析**

第一个查询返回集合中的所有文档。第二个聚合管道将文档按 `category` 字段分组，并计算每个组的文档数量。然后，管道按 `count` 字段降序对结果进行排序。

# 3 数据分析实践

### 3.1 数据预处理与探索

数据预处理是数据分析过程中的重要一步，它涉及到对原始数据进行清洗、转换和规范化，以使其适合后续的分析。

**数据清洗**

数据清洗包括删除缺失值、处理异常值、纠正数据类型错误和标准化数据格式。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 处理异常值
df['age'] = df['age'].replace(-1, np.nan)

# 纠正数据类型错误
df['gender'] = df['gender'].astype('category')

# 标准化数据格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

**数据转换**

数据转换包括创建新特征、合并数据集和拆分数据。

# 创建新特征
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 18, 30, 45, 60, np.inf], labels=['0-18', '18-30', '30-45', '45-60', '60+'])

# 合并数据集
df_1 = pd.read_csv('data1.csv')
df_2 =