Python数据分析练手：分析知乎大V

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知乎，能够说是国内目前最大的问答类社区。与微博、贴吧等产品不一样，知乎上面的内容更可能是用户针对特定的问题分享知识、经验和看法。我们编程教室就有很多读者是从知乎上了解到咱们的。

那么，知乎上都有哪些“大V”用户？普通用户喜欢关注哪方面内容？咱们利用 Python 对知乎上的部分信息进行了个采集，作了一份简单的统计。

这个统计也是咱们用 Python 作网站数据分析系列的一部分，是 Python 爬虫和数据可视化的典型案例。代码、详细说明文档、数据均已上传，获取方式见文末，对这方面感兴趣的朋友可下载查阅。

另外要说明的是，这个项目的代码由实训生 清风小筑 完成于今年7月，因此并不是最新数据，主要是思路的学习讨论，结果仅供参考。

大V的关联

首先给你们看的是知乎上粉丝数前50用户的关系图：

 

图中的线是用户之间的相互关注的关系。这三张图的差异只在圆圈的大小上，依次分别表明：粉丝数、连入度（被图中其余人关注的数量）、连出度（关注图中其余人的数量）

比较明显的是，像知乎日报、刘看山、丁香医生这类普通用户关注较多的“机构号”，在大V中的受关注度并不高。

这张图是经过一个叫作 Gephi 的软件，基于 Python 采集下来的数据作出来的。其中圈的颜色是 Gephi 根据关联关系自动聚合的结果。（参考以前漫威角色关系分析文章）

在知乎这个案例中，“阵营”的划分并不像漫威那么明显，但能够发现机构号基本都被归在了一类，说明关注行为有必定的类似性（张佳玮躺枪）。

谁是大V

知乎的四大指标：关注、赞同、感谢、收藏。咱们分别看下以不一样指标排行的“头部用户”：

 

 其中，张佳玮能够说是很是突出了。（这个名字好熟悉……还记得以前的虎扑分析吗？）

 

 

官方收录回答数，张佳玮仍是遥遥领先，收录文章数也榜上有名。

若是不论质量，仅看数量的话：

 

 

知乎于2010年12月20日上线，到今年7月31日共3145天，轮子哥vzch平均天天要回答7个问题以上（怀疑给他发工资的是微软仍是知乎……），而太平洋电脑网则平均天天发表12.8篇文章，真是有够努力！

把这几组数据合成了两张三维散点图：

 

 

图中选取的数据为关注数大于1万的用户。在项目里有能够交互的网页版本，能够更直观的查看这个分布图。

大V的热情在消退？

 

 上面几张图是对目前关注数超10万的用户的历史发布数据进行的统计。从图上来看，2015年大V们更热衷于回答，后来则大都改去写专栏文章了。从趋势来看，彷佛大V们发文的频率已再也不增加。不过这并不能直接推断知乎的总体热度，也可能内容的产出更分散于不一样用户了呢？这就只有知乎官方才有权威数据了。

用户爱看什么？

 

 

这些关注度最高专栏和收藏夹，里面有你关注的吗？

最后，这是一个以关注数超1万的用户的我的简介作出来的词云：

 

 以上就是咱们对于知乎公开数据作的一些分析。除此以外，咱们以前还作了一个按期更新的知乎大V动态排行，欢迎查看。