Python课程2022：旅游评价分析与股票交易数据爬取

"Python课程论文要求学生从在线旅游网站或股票交易信息网中爬取数据进行分析。对于旅游评价信息，需要爬取指定景点或景区近3年的评价，包括用户名、评价内容、时间、评分等，存储在MySQL数据库中，进行预处理去除停用词，然后分析评论词频，以词云形式展示。对于股票交易数据，要求爬取10支以上股票近5年的交易信息，如收盘价、涨跌幅等，同样存储在MySQL数据库，并进行简单处理和展示。" 这篇论文的主题围绕Python编程在数据爬取与分析领域的应用，主要涉及以下几个知识点： 1. 数据爬取：使用Python的requests库来发送HTTP请求，获取网页内容；利用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取所需字段，如评论内容、时间、评分等。此外，也可以结合其它爬虫框架，如Scrapy，进行更高效的数据抓取。 2. 数据存储：将爬取到的原始数据存储到MySQL数据库中，设计合理的数据表结构，包括Table_Original和Table_Processed。主键和外键的概念在这里显得尤为重要，用于保持数据的一致性和完整性。 3. 数据预处理：利用jieba模块进行中文分词，过滤掉无意义的停用词，可以参考百度停用词表。这一过程有助于提高后续分析的准确性。 4. 数据分析：统计不同类别评论的词频，这需要对处理后的数据进行聚合操作，根据年度和评价等级划分。可能需要用到SQL的GROUP BY和COUNT函数。 5. 数据可视化：以词云形式展示高频词，这涉及到matplotlib或seaborn库的使用，可以自定义词云的样式，包括颜色、大小等，以直观呈现不同评价级别的词频分布。 6. 股票交易数据处理：类似旅游评价，需要爬取包含日期、股票代码、价格等关键信息的数据，存储于MySQL数据库。数据分析可能包括计算股票的涨跌趋势、市值变化等，这需要掌握SQL查询和基本的金融分析概念。 7. 数据清洗和异常值处理：在实际操作中，可能会遇到缺失值或异常值，需要采取合适的方法进行处理，如填充、删除或使用插值法等。 8. 数据安全和合规性：在进行网络爬取时，应遵守相关法律法规，尊重网站的robots.txt文件，避免侵犯用户隐私，确保数据获取的合法性和道德性。 通过这个项目，学生不仅可以提升Python编程技能，还能深入理解数据爬取、处理、分析的全过程，同时提高数据可视化和数据库操作能力，对理解和运用数据科学有极大的帮助。