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MySQL中的数据生成词云图
weixin_42937836
2019-04-20 11:06:28
Python小白,大佬们指点一下。 没多少分数
求求大佬高抬贵手
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MySQL中的数据生成词云图
Python小白,大佬们指点一下。 没多少分数求求大佬高抬贵手
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weixin_42937836
2019-04-28
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没有人吗……
20-制作词云1
22. 制作词云一、
数据
库配置准备因词云
中
通常有
中
文字符,在
MySQL
开发过程
中
经常会遇到
中
文乱码问题,我们检查
数据
库的配置,配置文件在/etc/my.cnf[
Python实现从51job上爬取了10万条职位
数据
,抽取“
数据
分析”岗,进行
数据
清洗,然后做了可视化分析期末作业
介绍 从51job上爬取了10万条(耗时50秒左右)职位
数据
,抽取“
数据
分析”岗,进行
数据
清洗,然后做了分析 使用说明 get_data.py :获取
数据
的爬虫程序,将爬取的
数据
存储在本地
mysql
数据
库
中
。
数据
清洗.ipynb :从
数据
库
中
读取
数据
并清洗,将结果输出到Excel表格 获取工作名
中
包含“
数据
”的工作信息 从‘6-8千/月’等工资格式
中
提取出有效薪资salary如:7000。 根据salary做一次分箱,方便之后进行分析 提取工作的城市信息 提取工作要求
中
的“学历要求” 参照provinces.py
中
提供的省份字典,获取工作对应的省份 根据工作福利条数
生成
福利得分treatment_score job1.pbix :使用powerBI 对
数据
进行大致分析 月薪的描述性统计信息 月薪范围计数对比 不同学历的月薪均值 热门城市热力图、地图 福利
词云图
3天从零快速搭建BI商业大
数据
分析平台视频教程
手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从0开始构建BI商业大
数据
分析平台,以实际的电商分析业务,贯穿
数据
生成
,
数据
仓库、ETL、
数据
分析以及可视化分析和商业BI报表,让你三天零基础快速搭建商业化BI分析平台 课程亮点 1,零基础讲解,从
数据
存储到商业可视化分析,一步步逐渐深入 2,理论+实践,让你既能学懂也能学会 3,图文并茂,化繁为简,让知识通俗易懂,不再抽象 4,以实际企业业务需求讲解,让学生学有所用,学完即可上手BI 适用人群 1、对大
数据
感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大
数据
行业高薪工作的在职人员。 3、对大
数据
行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章:
MySQL
数据
库入门 1.1 大
数据
应用及
数据
存储 1.2
MySQL
的介绍 1.3
MySQL
数据
库部署 1.4 DataGrip可视化工具部署 1.5 DataGrip与
MySQL
连接配置 第二章:SQL分析之DDL 2.1 SQL的分类与规则 2.2 DDL之
数据
库管理 2.3 DDL之
数据
表创建与查询 2.4 DDL之
数据
表删除与描述 第三章:SQL分析之DML 3.1 DML之
数据
的插入 3.2 DML之
数据
的修改 3.3 DML之
数据
的删除 第四章:SQL分析之DQL 4.1 DQL基本查询规则 4.2 DQL之入门查询 4.3 DQL之条件查询where 4.4 DQL之聚合查询聚合函数 4.5 DQL之分组查询group by 4.6 DQL之排序查询order by 4.7 DQL之分页查询limit 4.8 DQL之结果保存 第五章:多表复杂分析查询 5.1 多表查询:表与表之间的关系 5.2 多表查询:Join关联 5.3 多表查询:子查询 第六章:
数据
仓库与ETL 6.1
数据
仓库入门 6.2 ETL与Kettle的介绍 6.3 JDK及Kettle的部署 第七章:Kettle的ETL开发实战 7.1 Kettle
中
概念详解 7.2 Kettle实现文本输入与Excel输出 7.3 Kettle实现Excel输入与表输出 7.4 表输入组件开发 7.5 插入更新组件开发 7.6 Kettle作业开发 第八章:BI可视化与实战需求 8.1
数据
可视化背景 8.2 FIneBI的功能与部署 8.3 电商业务介绍 8.4 技术架构及
数据
准备 第九章:ETL与
数据
分析实战 9.1 基于
MySQL
实现
数据
内容拆解 9.2 基于Kettle实现
数据
的ETL 9.3 指标分析:每日订单总额及订单个数 9.4 指标分析:独立用户数以及热门商品Top10 9.5 指标分析:每天每个小时上架商品及订单个数 9.6 指标分析:每日不同支付方式的订单总金额及订单个数 9.7 指标分析:每日每个省份的订单总金额及订单个数 9.8 指标分析:每日不同商品分类的订单个数统计 第十章:BI可视化分析实战 10.1 FIneBI的基本使用 10.2 仪表盘显示每日订单信息 10.3 柱状图及曲线图的构建 10.4 饼图及雷达图的构建 10.5 混合图及
词云图
构建
毕业设计,基于SpringBoot+Vue+
MySql
+webRTC开发的前后端分离的音视频会议系统,内含完整源代码,人脸识别
毕业设计,基于SpringBoot+Vue+
MySql
+webRTC开发的前后端分离的音视频会议系统,内含完整源代码,人脸识别 用户前台 注册/登录 会议管理模块:我的会议、参加的会议、历史会议 会议房间模块:开启语音或者投屏、发送消息、查看会议公告、截屏、管理成员权限,录制屏幕(本地录制) 好友模块:与好友进行消息发送,没有通话功能 接收通知(好友与会议公告通知)、上传个人照片(人脸识别)、意见反馈 管理后台 用户与权限管理、会议管理、聊天词过滤、
数据
统计(会议时间分布、消息
词云图
)、管理日志(记录管理员请求)、用户反馈意见查看 开发环境 jdk11、
mysql
5.7 技术框架 Springboot2.6 web框架 SpringSecurity + JWT 用户鉴权 Mybatisplus 持久化 Redis 缓存 netty-socketio 消息推送 swagger
生成
接口文档
基于Vue+Flask+Bert实现前后端分离的高校食堂反馈系统完整源码+项目说明(含前端+后端).zip
1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载体验!下载完使用问题请私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、
数据
科学与大
数据
技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程
中
,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目
中
找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源说明】 基于Vue+Flask+Bert实现前后端分离的高校食堂反馈系统完整源码+项目说明(含前端+后端).zip 1. nlp的大作业,实现了一个基于预训练Bert的情感分析以及使用jieba分词
生成
小黑子词云。 2. 前后分离,后端用Flask,前端用的vue 系统展示 1. 词云
生成
2. 情感分析 情感分析模型调用流程 为了加速响应前端请求,后端会开启线程池访问模型。 开发环境 1. 后端:Flask * pytorch=1.11.0 * cuda=11.3 2. 前端:VUE (vue-admin-template) 安装使用 1. 后端部署:/backend * 安装深度学习依赖:pytorch, numpy, scikit-learn, tqdm, tensorboardX * 安装后端框架:Flask, Flask-sqlalchemy, py
mysql
,wordcloud, jieba *
mysql
建一个
数据
库:bert * 将create_table.py, app.py, BertAPI.py
中
的
数据
库连接部分修改成自己的
数据
库内容。 * 建一个feedback表:运行create_table.py。 * 可以塞点
数据
进去测试一下效果。 * 后端文件目录如图所示: ![image-20230618134113023](./assets/image-20230618134113023.png) 2. 模型训练:模型基于BERT-CHINESE-BASE模型,请访问以下链接,将模型放入/backend/BertSentiment/bert_pretrain
中
: 更多详情见项目说明~!!!
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