如何用WPS或者Word自动提取关键词?或者显示词频较高的词?
这种文字图形是软件TagxeDo——在线云词成像制作工具制作的。
下载软件后,制作很简单,上手即会:Tagxedo2010年上线完美支持中文,并且支持定义云的外形。
Tagxedo将词频,主题,标签很好的结合在了一起。
采用Sliverlight,渲染速度很快。
它的优点在于可以定制云的外形、可以提取导入的文本或Url内容的关高频词作为构成元素,通过自定义配色,绘制属于你的完美标签云。
作者为UCLA计算机本科,卡耐基梅隆计算机研究生及UC伯克利MBA。
需要说明的是使用TagxeDo工具需要安装一个插件,需要先安装Microsoft Silverlight(Silverlight(银光)是一个跨浏览器、跨客户平台的技术,能够设计、开发和发布有多媒体体验与富交互(RIA,Rich Interface Application)的网络交互程序。
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icon 是什么意思
icon 英[?a?k?n] 美[?a?kɑ:n]n. 偶像,崇拜对象; 图标,图符; [宗] 圣像; 肖像;复数:icons词组cultural icon 文化象征 ; 文化偶像 ; 文化图腾 ; 文化符号computer icon 图标 ; 电脑图像GLOBAL ICON 全球偶像 ; 全球巨星奖ICON BAR 图标栏 ; 图示列 ; 图标区 ; 工具栏icon sushi 图标编辑软件 ; 图标编辑提取工具 ; 图标编辑器例句1、What do you think this face icon represent? 你们认为这个脸部图标表示什么?2、You see an icon in each row to delete the user in that row. 您将在各行中看到一个用于删除该行用户的图标。
3、I hate it. I hate the look with all those ridiculously large icon things that you have to swipe through. 我讨厌它,讨厌所有这些用荒谬的大图标拼凑成的外观,好像你必须刷卡通过才能使用它。
4、This toolbar icon also indicates whether the debugger is on or off. 这个工具栏图标还指出调试器是否处于打开状态。
5、So we know how to change themes – but what about icon sets? 既然我们知道了如何改变主题——但是如何设置图标?
Excel如何抓取网页数据之JSON数据抓取
展开全部 打开Chrome,在拉勾网搜索深圳市的“数据分析”职位,使用检查功能查看网页源代码,发现拉勾网有反爬虫机制,职位信息并不在源代码里,而是保存在JSON的文件里,因此我们直接下载JSON,并使用字典方法直接读取数据。
抓取网页时,需要加上头部信息,才能获取所需的数据。
在搜索结果的第一页,我们可以从JSON里读取总职位数,按照每页15个职位,获得要爬取的页数。
再使用循环按页爬取,将职位信息汇总,输出为CSV格式。
程序运行如图:抓取结果如图:数据清洗占数据分析工作量的大头。
在拉勾网搜索深圳市的“数据分析”职位,结果得到369个职位。
查看职位名称时,发现有4个实习岗位。
由于我们研究的是全职岗位,所以先将实习岗位剔除。
由于工作经验和工资都是字符串形式的区间,我们先用正则表达式提取数值,输出列表形式。
工作经验取均值,工资取区间的四分位数值,比较接近现实。
4. 词云我们将职位福利这一列的数据汇总,生成一个字符串,按照词频生成词云实现python可视化。
以下是原图和词云的对比图,可见五险一金在职位福利里出现的频率最高,平台、福利、发展空间、弹性工作次之。
5. 描述统计可知,数据分析师的均值在14.6K,中位数在12.5K,算是较有前途的职业。
数据分析散布在各个行业,但在高级层面上涉及到数据挖掘和机器学习,在IT业有长足的发展。
我们再来看工资的分布,这对于求职来讲是重要的参考:工资在10-15K的职位最多,在15-20K的职位其次。
个人愚见,10-15K的职位以建模为主,20K以上的职位以数据挖掘、大数据架构为主。
我们再来看职位在各区的分布:数据分析职位有62.9%在南山区,有25.8%在福田区,剩下少数分布在龙岗区、罗湖区、宝安区、龙华新区。
我们以小窥大,可知南山区和福田区是深圳市科技业的中心。
我们希望获得工资与工作经验、学历的关系,由于学历分三类,需设置3个虚拟变量:大专、本科、硕士。
多元回归结果如下:在0.05的显著性水平下,F值为82.53,说明回归关系是显著的。
t检验和对应的P值都小于0.05表明,工作经验和3种学历在统计上都是显著的。
另外,R-squared的值为0.41,说明工作经验和学历仅仅解释了工资变异性的41%。
这点不难理解,即使职位都叫数据分析师,实际的工作内容差异比较大,有的只是用Excel做基本分析,有的用Python、R做数据挖掘。
另外,各个公司的规模和它愿意开出的工资也不尽相同。
而工作内容的差异和公司的大方程度是很难单凭招聘网页上的宣传而获得实际数据,导致了模型的拟合优度不是很好这一现实。