熊百涛的博客

本文对B站影视区热门榜单数据进行深度分析，通过多维度可视化挖掘热门视频特征。主要分析包括：1）播放量、点赞等6大指标的TOP10排名对比，发现热门IP和高质量内容表现突出；2）标签词云分析显示"漫威"、"国产剧"等标签出现频率最高；3）视频时长分析表明60-90分钟的视频最受欢迎。分析采用Python的Pandas、Matplotlib等库实现，包含数据清洗、智能可视化设计等关键技术，为内容创作者提供数据参考。（149字）

本文对广东省旅游景点数据进行了多维度分析。通过数据清洗后，重点研究了评论分数与热度分数TOP10景点对比、服务设施词云分析及地区分布情况。研究发现：1)评分双维度为游客提供全面参考；2)基础服务设施趋于标准化；3)景点分布与经济发达程度密切相关。分析结果为游客出行和景区管理提供了数据支撑，建议游客结合评分和设施需求选择目的地，景区应完善基础服务并提升特色竞争力。数据驱动的方法为智慧旅游决策提供了科学依据。

豆瓣电影数据分析摘要：本文通过对豆瓣电影数据的可视化分析，揭示了三大核心发现：1) 剧情片占据主导地位，爱情和喜剧类型紧随其后；2) 演员参演频率呈现长尾分布，存在明显的高产演员群体；3) 评分与星级呈正相关，但存在"叫好不叫座"现象。分析采用双图对比、条形图和散点图等可视化方法，为理解电影市场生态提供了数据支持，后续可拓展时间趋势、地域分布等深度分析方向。

本文基于爬取的西安二手房数据，利用Python进行多维深度分析，通过可视化图表揭示市场规律。分析涵盖区域分布、热门小区、价格特征和房源关键词四大维度，发现曲江/高新等区域房源集中，品牌项目关注度高，核心区单价显著高于郊区，交通/学区/户型是主要卖点。研究为购房者提供预算参考，为投资者发现价值洼地，为从业者优化营销策略。技术层面强调数据清洗、分组聚合和专业可视化的重要性，展示了数据科学在房地产领域的应用价值。（149字）

本文通过Python数据分析技术对链家网杭州租房数据进行全面挖掘，使用Pandas、Matplotlib等技术栈，从房源类型、区域分布、价格区间和特色标签等5个维度进行可视化分析。研究发现整租占市场主导，余杭区和拱墅区房源最多，价格主要集中于2000-4000元/月，并通过词云识别"自营"等营销亮点。项目展示了完整的数据处理流程，包括数据清洗、统计分析和商业洞察提取，为租房决策提供数据支持，同时提出了时间趋势分析、交互看板等扩展方向。

基于智联招聘爬虫数据，本文通过多维度可视化分析揭示就业市场深层规律。研究发现：技术岗位高度集中于一線城市，本科学历成为主流要求，1-3年经验人才需求最大。薪资分析显示学历与工作经验正相关，硕士学历在同等岗位上薪资溢价明显。通过词云分析发现IT服务、人工智能、互联网成为企业业务热点。创新性地构建随机森林薪资预测模型，实现基于职位、学历、城市的薪资精准预测（MAE≈1500元），为求职者提供数据驱动的决策支持，为企业人才策略提供参考依据。🚀