- 博客(485)
- 收藏
- 关注
原创 Python爬虫实战:阿里巴巴-SW历史数据获取与趋势分析
在金融市场中,历史交易数据是分析资产价格波动、制定投资策略的核心依据。阿里巴巴集团作为全球领先的互联网科技企业,其港股(阿里巴巴 - SW,9988.HK)的交易动态备受投资者关注。Investing 平台作为全球知名的金融数据服务商,提供了该股票的详细历史交易数据,包括每日开盘价、收盘价、成交量等关键指标,这些数据对识别市场趋势、评估投资风险具有重要价值。传统的金融数据获取方式依赖手动下载或付费接口,存在效率低、成本高、难以批量处理等问题。随着 Python 爬虫技术与数据分析工具的发展,自动化采集并分析
2025-11-12 14:52:44
758
原创 Python爬虫实战:热门财经评论数据获取与分析
Investing 作为全球领先的财经信息平台,其 “热门分析” 板块汇聚了市场关注度最高的评论文章,反映了当前投资者的核心关切。研究结果表明,热门财经评论的发布时间与宏观数据发布节奏高度相关,头部分析机构主导市场话语权,而 “美联储政策”“国内股市”“通胀” 等话题是当前市场焦点。:11 月 10 日发布文章最多(7 篇),推测与当月首周经济数据发布(如非农就业、CPI)相关,反映市场对宏观数据的高度关注。:中文分词工具,支持自定义词典,可针对财经领域术语优化分词效果(如 “美联储”“通胀率” 等)。
2025-11-12 10:44:51
52
原创 Python爬虫实战:热门股票排行榜数据获取与趋势分析
Investing 作为全球知名的金融数据平台,其热门股票排行榜实时汇总了市场关注度较高的股票,并从多个时间维度(1 小时、1 天、1 周、1 个月)展示主力行为数据,为投资者提供了重要的参考依据。页面顶部包含四个切换标签:"价格"、"表现"、"技术"、"基本面",默认显示 "价格" 标准下的数据。:实现对 Investing 热门股票排行榜(价格、表现、技术、基本面四个标准)数据的自动化采集、存储、分析与可视化,揭示 2025 年 11 月份热门股票在不同时间周期内的主力行为特征,为投资者提供数据支持。
2025-11-06 11:20:52
667
原创 Python爬虫实战:澳元-人民币汇率历史数据获取与趋势分析
本研究的主要目标是:构建一套从数据获取到分析决策的完整技术流程,实现 2025 年 10 月 6 日至 11 月 6 日期间澳元 - 人民币汇率数据的自动化采集、存储、分析与可视化,揭示该时间段内汇率的波动特征与趋势规律。在本研究中,BeautifulSoup 库用于解析获取到的 HTML 内容,定位到包含汇率数据的表格和页面底部的统计信息区域,提取日期、开盘价、收盘价等具体数据。:通过 Pandas 库进行的统计分析和趋势分析,能够揭示汇率数据的内在规律和特征,如价格范围、涨跌趋势和波动率等。
2025-11-06 10:37:32
157
原创 Python爬虫实战:美元-人民币汇率历史数据获取与趋势分析
本研究的主要目标是:构建一套从数据获取到分析决策的完整技术流程,实现 2025 年 10 月 1 日至 10 月 31 日美元 - 人民币汇率数据的自动化采集、存储、分析与可视化,揭示该时间段内汇率的波动特征与趋势规律。在本研究中,BeautifulSoup 库用于解析获取到的 HTML 内容,定位到包含汇率数据的表格和页面底部的统计信息区域,提取日期、开盘价、收盘价等具体数据。:通过 Pandas 库进行的统计分析和趋势分析,能够揭示汇率数据的内在规律和特征,如价格范围、涨跌趋势和波动率等。
2025-10-31 14:03:30
95
原创 Python爬虫实战:人民币-港币汇率历史数据获取与趋势分析
相比内置的 urllib 库,Requests 的 API 更简洁,可通过一行代码实现网页内容获取,同时支持自定义请求头(User-Agent、Referer 等),模拟浏览器行为以规避基础反爬机制。:构建从数据获取到分析决策的完整技术链,实现 2025 年 10 月人民币 - 港币汇率数据的自动化采集、存储、分析与可视化,挖掘汇率波动特征与趋势。:平均涨跌幅为 - 0.012%,最大单日涨幅 0.17%(10 月 28 日),最大单日跌幅 0.18%(10 月 30 日),日内波动温和。
2025-10-31 09:03:01
86
原创 Python爬虫实战:中国 H 股期货历史数据获取与趋势分析
价格呈现 “先抑后扬” 趋势:10 月上半月持续下跌至 9002.0 点(10 月 16 日),下半月逐步回升,月末收复大部分失地,反映市场情绪从悲观转向企稳。最大单日涨幅 + 2.52%(10 月 17 日),最大单日跌幅 - 2.83%(10 月 16 日),无极端波动,市场情绪相对平稳。价格波动范围:最高 9763.0 点(9 月 30 日),最低 9002.0 点(10 月 16 日),区间振幅 6.92%;对 2025 年 9 月 30 日至 10 月 28 日的数据进行清洗、存储与统计分析;
2025-10-30 09:59:12
106
原创 Python爬虫实战:纳斯达克综合指数历史数据获取与趋势分析
2025 年 9 月 30 日至 10 月 29 日期间,指数呈现震荡上升趋势,上涨天数占比高,交易量与价格正相关,市场表现积极。:构建从 Investing 官网获取纳斯达克综合指数日度数据的自动化流程,针对 2025 年 9 月 30 日至 10 月 29 日的数据进行分析,揭示该时间段内的指数波动特征与趋势。最大涨幅 + 2.21%(10 月 13 日),最大跌幅 - 3.56%(10 月 10 日),单日波动控制在 3% 以内,无极端异常。10 月 10 日区间扩大,反映当日市场情绪波动较大。
2025-10-30 09:08:23
145
原创 Python爬虫实战:xiaomi集团H股历史数据获取与趋势分析
因此,通过爬虫技术定向获取其公开数据,成为弥补数据获取渠道不足的有效手段。字段要求:日期(格式 “YYYY-MM-DD”)、开盘价(港元,2 位小数)、收盘价(港元,2 位小数)、最高价(港元,2 位小数)、最低价(港元,2 位小数)、交易量(股,需转换 “M” 单位)、涨跌幅(%,2 位小数);本研究构建从数据采集到趋势挖掘的全流程技术框架,不仅能揭示小米集团 H 股在特定时间段的价格特征,为投资者提供客观的决策依据,也为同类个股数据的自动化处理提供可复用的技术范式,具有重要的实践价值与技术参考意义。
2025-10-29 10:01:01
816
原创 Python爬虫实战:中信标普300指数数据获取与趋势分析
数据特征:2025 年 9 月 29 日至 10 月 28 日期间,中信标普 300 指数呈现 “震荡上行、波动平稳” 特征,累计涨幅 2.81%,为投资者提供了明确的趋势参考;每日波动范围平均为 77.67 点,最大波动 104.22 点(10 月 17 日),最小波动 51.12 点(10 月 16 日),市场整体波动平稳。最高价:4294.43,最低价:4071.30,平均价:4192.10,差价:223.13,整体涨跌幅:2.81%。
2025-10-29 09:02:59
96
原创 Python爬虫实战:中信标普 50 指数数据获取与趋势分析
设计爬虫程序,自动获取 2025 年 9 月 22 日至 2025 年 10 月 27 日中信标普 50 指数的每日交易数据(日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、涨跌幅)及页面底部统计信息(最高价、最低价、平均价、差价、涨跌幅)。Investing 官网(:从收盘价折线图可见,指数在 9 月下旬至 10 月初呈震荡下行趋势(最低触及 3930.13),10 月中旬开始回升,10 月 27 日达到阶段高点(4121.93),整体呈现 “探底回升” 态势,反映市场信心逐步恢复。
2025-10-28 10:44:15
66
原创 Python爬虫实战:上证 A 股指数历史数据获取与趋势分析
Python 作为数据科学领域的主流工具,其爬虫库(Requests、BeautifulSoup)可实现定向数据抓取,数据分析库(Pandas)与可视化库(Matplotlib)可快速挖掘数据规律,数据库技术(MongoDB)可实现结构化存储 —— 这些技术的结合为金融数据全流程处理提供了高效解决方案。其内置函数可快速计算均值、中位数、标准差等指标。研究意义在于验证爬虫技术在金融数据获取中的实用性,同时提供可复用的数据分析框架,为个人投资者、研究机构提供技术参考,降低数据处理成本,提升决策效率。
2025-10-28 08:43:31
552
原创 Python爬虫实战:上证 100指数数据爬取、存储、分析与可视化研究
最高价 6,309.67 点出现在 10 月 09 日,最低价 5,824.44 点出现在 09 月 23 日,价格波动范围(差价)为 485.23 点,显示期间市场存在一定波动性。最大连续上涨天数为 3 天(09 月 29-10月09 日),最大连续下跌天数为 3 天(10月 10-14 日),趋势持续性中等。:Python 绘图库,支持折线图、柱状图、散点图等,可定制坐标轴、图例及中文显示,满足金融数据可视化需求。以 BSON(类似 JSON)格式存储数据,支持灵活的字段扩展,适配金融数据动态特征;
2025-10-27 09:14:44
700
原创 Python爬虫实战:中证1000指数数据爬取、存储、分析与可视化研究
分析结果可为投资者提供清晰的市场趋势参考。作为全球知名金融数据平台,提供了该指数的历史交易数据,但手动获取与整理数据效率低下。随着 Python 爬虫与数据分析技术的发展,自动化获取并分析金融数据成为可能,可大幅降低数据处理成本,提升决策效率。:期间最大涨幅为 1.70%(9 月 24 日),最大跌幅为 2.92%(10 月 17 日),上涨概率为 58%,显示市场偏向乐观;该研究的意义在于验证爬虫技术在金融数据获取中的实用性,同时提供可复用的数据分析框架,为个人投资者及研究人员提供参考。
2025-10-27 08:44:23
64
原创 Python爬虫实战:深证成份指数数据爬取、存储、分析与可视化研究
因此,通过自动化技术实现数据采集与分析,具有显著的实践价值。深证成份指数(SZSE Component Index)由深圳证券交易所于 1995 年 1 月 23 日发布,选取 40 家具有行业代表性的上市公司作为样本股,涵盖制造业、信息技术、金融业等核心领域,其市值覆盖率约为深圳市场的 50%,是衡量深圳证券市场运行态势的核心指标之一。:平均振幅 2.38%,最大振幅出现在 10 月 17 日,当日涨跌幅 -3.04%,交易量达 22.25B,推测受政策利好刺激,市场交投活跃;
2025-10-24 09:05:09
100
原创 Python爬虫实战:获取富时中国A50短期历史数据、存储与分析研究
富时中国 A50 指数由全球知名指数编制公司富时罗素(FTSE Russell)推出,涵盖了中国 A 股市场中市值最大的 50 家上市公司,其成分股覆盖金融、能源、消费等核心行业,是国际投资者衡量中国 A 股市场表现的重要基准。:日均振幅 1.25%,最大振幅 1.87%(出现在 10 月 10 日),最小振幅 0.01%(出现在 10 月 22 日),整体波动幅度温和,未出现极端波动情况。金融数据具有版权属性,Investing 官网数据的商业使用需获得官方授权,未经授权的商业应用可能面临法律风险;
2025-10-24 08:30:41
178
原创 Python爬虫实战:获取香港恒生指数历史数据与趋势分析
技术层面:基于 Python 的爬虫 - 存储 - 分析系统可高效处理恒生指数数据,MongoDB 适合存储时间序列,Pandas 与 Matplotlib 可有效挖掘与展示趋势;下跌天数 14 天(60.87%),上涨天数 7 天(34.78%),市场情绪偏空。市场层面:研究期间恒生指数震荡下行,累计跌幅 3.06%,波动率较高,空头情绪主导。:用于创建静态 / 动态可视化图表,支持折线图、柱状图等,满足金融数据展示需求;:采用 BSON 格式(类似 JSON),无需预定义结构,适应动态变化的数据;
2025-10-22 23:34:07
307
原创 Python爬虫实战:获取香港十年期国债收益率历史数据与趋势分析
下跌连续性强:9 月 29 日 - 10 月 10 日形成 “五连跌”(跌幅分别为 - 0.55%、-1.07%、-0.33%、+0.39%、-1.54%→修正为 “四连跌”,实际为 9 月 29 日 - 10 月 2 日:-0.55%、-1.07%、-0.33%、+0.39%,10 月 6 日 - 10 月 10 日:+1.54%、0.00%、-1.23%、-0.46%、-0.85%,形成 “三连跌”),反映空头趋势的持续性。且未实现 “定时爬取”(如每日自动更新数据),需手动触发。
2025-10-22 10:36:24
800
原创 Python爬虫实战:获取上证指数历史数据与趋势分析
Investing 官网作为全球领先的金融数据平台,实时更新全球主要金融市场的指数数据,涵盖上证指数的高频历史数据(每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量及涨跌幅等)。该平台支持每日(Daily)、每周(Weekly)、每月(Monthly)三个时间维度的数据查询,可满足不同投资者的分析需求:短期交易者关注每日波动,中期投资者侧重周度趋势,长期配置则需月度数据支撑。不同时间维度分析结果存在差异,周度数据波动率更高(1.56%),量价相关性随时间维度扩大而减弱,提示投资者需结合多尺度分析。
2025-10-21 09:28:59
587
原创 Python爬虫实战:获取小麦期货数据与趋势分析
该平台支持每日(Daily)、每周(Weekly)、每月(Monthly)三个时间维度的数据查询,能满足不同投资者的分析需求:短期交易者关注每日波动,中期投资者侧重周度趋势,长期配置则需月度数据支撑。涨跌幅分布显示,约 36.4% 的交易日跌幅在 0-1% 之间,27.3% 的交易日涨幅在 0-1% 之间,表明大部分时间市场波动温和。2025 年 9 月 21 日至 10 月 21 日期间,小麦期货呈 “震荡下行” 趋势,整体跌幅 3.28%,波动率 2.67%,市场活跃度呈现阶段性变化。
2025-10-21 08:45:00
201
原创 Python爬虫实战:获取铜期货数据与趋势分析
该平台支持每日(Daily)、每周(Weekly)、每月(Monthly)三个时间维度的数据查询,能满足不同投资者的分析需求:短期交易者关注每日波动,中期投资者侧重周度趋势,长期配置则需月度数据支撑。涨跌幅分布显示,约 36.4% 的交易日涨幅在 0-1% 之间,27.3% 的交易日跌幅在 0-1% 之间,表明大部分时间市场波动温和。2025 年 9 月 20 日至 10 月 20 日期间,铜期货呈 “震荡上行” 趋势,整体涨幅 3.27%,波动率 2.89%,市场活跃度呈现阶段性变化。
2025-10-20 09:07:21
940
原创 Python爬虫实战:获取天然气期货数据与趋势分析
该平台支持每日(Daily)、每周(Weekly)、每月(Monthly)三个时间维度的数据查询,能满足不同投资者的分析需求。构建基于 Python 的自动化爬虫系统,精准提取 2025 年 9 月 20 日至 10 月 20 日期间天然气期货数据,支持 Daily、Weekly、Monthly 三个时间维度;:轻量级 HTTP 客户端,支持 GET/POST 请求、headers 定制、Cookie 管理等,代码简洁,容错性强,用于获取网页 HTML 内容。
2025-10-20 08:41:26
218
原创 Python爬虫实战:获取白银期货数据与趋势分析
Investing 官网作为全球领先的金融数据平台,实时更新白银期货的高频历史数据,包括每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量及涨跌幅等关键指标,这些数据对投资者研判市场趋势、制定交易策略具有重要参考价值。数据字段完整,包括日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量及涨跌幅,与目标网页展示一致。分析交易量的分布情况;数据分析表明,2025 年 9 月 17 日至 10 月 17 日期间,白银期货呈现 “震荡上行” 特征,整体涨幅 24.72%,波动率 2.36%,市场活跃度较高;
2025-10-17 09:44:22
102
原创 Python爬虫实战:获取WTI 原油期货数据与趋势分析
爬虫程序成功获取了 2025 年 9 月 17 日至 2025 年 10 月 17 日期间的 23 条有效数据(排除非交易日),数据字段完整,包括日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价及涨跌幅。:均值 61.60,中位数 62.35,最大值 66.42(9 月 20 日),最小值 57.26(10 月 15 日),标准差 3.28,表明价格分布较分散;数据存储后,通过 MongoDB 查询验证,所有记录均无重复,索引生效,查询响应时间 < 0.1 秒,满足分析需求。分析模型较基础,未涉及预测算法。
2025-10-17 08:44:04
105
原创 Python爬虫实战:获取离岸人民币汇率数据与趋势分析
Investing 官网作为全球知名的金融数据平台,提供了覆盖全球主要货币对的实时数据与历史数据,其中离岸人民币 (USD/CNH) 历史数据以结构化表格形式呈现,包含每日交易的关键指标,是投资者分析外汇市场的重要数据源。:计算 "波动幅度"(最高价 - 最低价)、"收盘_开盘差"(收盘价 - 开盘价)和 "累积涨跌幅"(涨跌幅的累积和),以及 "开盘到最高涨幅" 和 "开盘到最低跌幅" 等指标,为深入分析提供基础。同时,可增加对每周(Weekly)和每月(Monthly)数据的爬取功能。
2025-10-16 15:23:29
773
原创 Python爬虫实战:获取黄金期货数据及分析研究
Investing 官网作为全球知名的金融数据平台,提供了覆盖全球主要金融市场的实时数据与历史数据,其中黄金期货历史数据以结构化表格形式呈现,包含每日交易的关键指标,是投资者分析市场的重要数据源。Python 是一种跨平台、开源的高级编程语言,以其简洁易读的语法、丰富的第三方库支持以及强大的扩展性,在数据爬取、数据分析、人工智能等领域得到广泛应用。:当前的分析主要集中在描述性统计与基本趋势分析,未来可引入更复杂的时间序列分析模型(如 ARIMA、GARCH 等),实现对黄金期货价格的预测;
2025-10-16 13:39:50
1045
原创 Python爬虫实战:获取同花顺技术选股数据并做分析
Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级可视化库,提供了更简洁的 API 和更美观的默认样式,特别适合统计数据可视化,能够轻松创建复杂的图表和热图。:平高电气(600312)以 9 天的连涨天数位居榜首,同时展现出 14.16% 的涨幅和 29.31% 的换手率,显示出市场对该股票的高度关注和活跃交易。:对于连涨的股票,应关注其换手率变化。方法专门分析连涨天数与其他指标的关系,按连涨天数分组,计算每组的平均涨跌幅、股票数量、平均换手率和平均收盘价,揭示连涨天数与其他指标之间的关系。
2025-10-13 17:23:58
519
原创 Python爬虫实战:获取同花顺股票资金流向数据并做分析
本研究针对采用 JS 动态分页的同花顺资金流向页面,设计了相应的爬取策略,为类似动态网页的数据获取提供了解决方案。Selenium 是一个自动化测试工具,能够模拟浏览器行为,支持执行 JavaScript 代码,特别适合处理动态加载的网页内容,解决 JS 分页问题。本研究成功实现了针对 JS 动态分页网站的爬虫方案,获取了同花顺 2025 年 10 月资金流向数据,并进行了分析和可视化。:提供完整的从动态网页数据获取到可视化展示的解决方案,帮助相关人员快速掌握动态网站数据的自动化处理方法。
2025-10-13 16:24:33
139
原创 Python爬虫实战:获取浙江省统计局2025年经济数据并做分析
Python 作为数据科学领域的主流语言,其丰富的爬虫库(如 Requests、BeautifulSoup)与数据分析工具(如 Pandas、Matplotlib)可实现 “数据获取 - 处理 - 分析 - 可视化” 的全流程闭环,为经济学者提供高效的数据支持。季度差异:Q1 关键词多与 “开门红”“政策部署” 相关,Q3 聚焦 “半年攻坚”“项目落地”,体现政策推进节奏。高频词包括 “数字经济”“高端制造”“绿色转型”“科技创新” 等,反映 2025 年浙江经济发展的核心方向;
2025-10-11 14:06:00
819
原创 Python爬虫实战:获取2025年最受欢迎TOP10期刊杂志数据并做分析
十大品牌网作为国内权威的品牌评价平台,其发布的 “2025 年最受欢迎中国杂志排行榜” 整合了多维度指标,涵盖市场口碑、读者偏好等信息。:柱状图直观展示各杂志的品牌影响力,排名靠前的杂志普遍具有较高指数,但存在 “排名第 4 的杂志品牌指数高于第 3 名” 的例外情况,反映品牌积淀与当前热度的差异。:前 5 名杂志中,TOP1 在品牌指数与口碑上优势显著,而 TOP3 在得票数与评价数上表现突出,适合不同广告投放需求。细分目标时,若侧重品牌曝光选择品牌指数高的杂志,若侧重用户转化选择评价数高的杂志。
2025-10-11 12:58:09
71
原创 Python爬虫实战:获取十年期国债收益率历史数据及趋势分析
摘要: 本研究开发了一套自动化系统,用于爬取和分析Investing官网的中国十年期国债收益率数据。系统采用Python技术栈,包括Requests爬取数据、BeautifulSoup解析HTML、MongoDB实现增量存储、Pandas进行数据分析和Matplotlib可视化。研究解决了金融数据获取的低效性和误差性问题,将数据处理时间从30分钟缩短至10秒内。通过对2025年9-10月数据的分析,发现收益率呈现下行趋势,累计跌幅达7.147%,并揭示了市场波动特征。系统具有良好的扩展性,可应用于其他金融数
2025-10-10 12:09:13
857
原创 Python爬虫实战:获取新浪旅游热门景点排行榜及数据分析
成功实现了带日期选择功能的爬虫系统,能够精准获取指定日期的 TOP50 热门景点数据,包括景点名称、所属城市、热度指数、"想去" 人数和排名变化等多维度信息。针对 2025 年 10 月 08 日这一特殊时间点的分析表明,作为国庆假期后的首个工作日,该日期的旅游数据既反映了假期旅游热点,又预示了后续旅游趋势,具有特殊的参考价值。:一个 Python 的 HTML 和 XML 解析库,能够将复杂的 HTML 文档转换为树形结构,提供简单易用的 API 来遍历和搜索文档树,便于提取所需的特定信息。
2025-10-10 10:14:37
1365
原创 Python爬虫实战:获取丁香人才网招聘信息与数据分析
对于 "本科" 学历、"3-5 年" 工作经验、意向地点 "北京" 的求职者,系统推荐了 10 个匹配职位,平均薪资为 22.5k / 月,均来自三级医院或知名民营医疗机构。采集的数据字段完整,包括职位名称、薪资、学历要求、工作经验、专业要求、工作地点、医院名称、医院等级、医院人数等关键信息,为后续分析提供了充足的数据基础。对于 "大专" 学历、"不限" 工作经验、意向地点 "成都" 的求职者,系统推荐的职位平均薪资为 13.2k / 月,主要集中在二级医院和民营医疗机构。
2025-09-30 23:26:21
4392
原创 Python爬虫实战:获取美妆门户网商品信息与数据分析
本研究基于Python爬虫技术构建了美妆护肤市场数据采集分析系统,成功采集3876条商家数据并进行分析。系统采用Requests+Beautiful -soup技术栈实现数据爬取,MongoDB存储非结构化数据,通过Pandas进行数据清洗和统计分析。结果显示:75.8%的服务价格在500元以下,100-300元区间占比最高(36.8%);广东、北京、上海为商家分布前三地区;"补水"、"美白"等基础功效为市场核心需求。研究为商家提供价格策略、区域布局及服务优化的数据数
2025-09-30 08:52:40
622
原创 Python爬虫实战:获取国家天文数据中心公开的观测信息与数据分析
天文学是一门依赖观测数据的科学,随着观测设备的升级(如 FAST 射电望远镜、LAMOST 光谱望远镜)和观测技术的进步,天文数据呈现爆炸式增长。国家天文数据中心作为国内核心天文数据平台,汇集了大量公开观测数据,包含观测目标、波段、发布时间等关键信息,对科研工作具有重要价值。热点关键字(前 5):星系(0.87)、光谱(0.76)、观测(0.72)、恒星(0.68)、巡天(0.65)。:提供 DataFrame 数据结构,支持数据清洗、筛选、分组统计等操作,是处理结构化数据的核心工具。
2025-09-29 10:59:57
220
原创 Python爬虫实战:获取中国检察网公开的案件信息与数据分析
通过模块化设计实现了系统的可扩展性,通过多层次反爬策略确保了数据采集的稳定性,通过多维度分析揭示了案件数据的内在规律。:探索了司法大数据采集与分析的新方法,构建了 "技术 - 数据 - 应用" 三位一体的研究框架,为法学与数据科学的交叉研究提供了方法论参考。:本研究形成的数据集和分析方法,可为法学研究、反腐策略制定提供数据支持,所开发的代码可直接应用于类似司法公开信息的采集与分析。:通过对案件信息的深度挖掘,揭示了司法实践的热点领域和发展趋势,有助于提升公众对司法工作的理解和信任,推进阳光司法建设。
2025-09-29 08:42:34
1060
原创 Python爬虫实战:获取东方财富网CPI信息与数据分析
中国国家统计局每月发布的 CPI 数据涵盖全国、城市和农村三个维度,包含当月指数、同比 / 环比增长率及累计指数等关键指标,为政府货币政策制定、企业经营决策和学术研究提供重要依据。本文设计的爬虫方案能够高效获取东方财富网的 CPI 数据,通过 API 接口调用和反爬机制应对,实现了 2008-2025 年完整数据的自动化采集;交叉验证显示,Holt-Winters 模型的 RMSE 为 0.65,优于 ARIMA 模型的 0.78,更适合捕捉 CPI 的季节性特征;
2025-09-28 09:14:00
935
原创 Python爬虫实战:获取北京市交管局最新车检信息与数据分析
基于检验量时间分布:结合历史数据(如一周内不同日期、一天内不同时段的检验量变化),预测保养需求高峰,提前调配资源,优化服务供给。通过对检验量排名前 10 和后 10 的检测场分析,可以识别出高需求区域和低需求区域,为相关业务布局提供参考。例如,预测到未来检验量将增加时,可以提前招聘临时工作人员,增加检测设备,避免因资源不足影响服务质量。在检验量低的区域:分析需求低迷的原因,针对性地改进服务或调整经营策略。这些检测场可能位于车辆保有量少的区域,或存在服务质量、地理位置等方面的问题,可考虑优化或调整业务策略。
2025-09-28 08:24:28
158
原创 Python爬虫实战:获取金价查询网最新金价行情与数据分析
其丰富的库生态系统为网络爬虫、数据清洗、可视化分析和机器学习预测提供了有力支持。df_featured['价格波动率'] = df_featured[sales_col].rolling(window=5, min_periods=1).std()df_featured['差价比例'] = df_featured['销售回收差价'] / df_featured[sales_col]headers = ['贵金属品种', '大盘回收价格', '大盘销售价格', '最高价格', '最低价格', '报价时间']
2025-09-27 21:03:03
276
原创 Python爬虫实战:获取职友集北京市招聘信息与数据分析
所需 Python 库及其版本:requests 2.26.0,beautifulsoup4 4.10.0,pymongo 3.12.1,pandas 1.3.5,matplotlib 3.5.1,seaborn 0.11.2,jieba 0.42.1,wordcloud 1.8.1,scikit-learn 1.0.2。本研究的意义在于展示爬虫技术与数据分析在人力资源领域的应用价值,为求职者、研究人员和企业提供参考,同时也为相关领域的研究提供了一个完整的实践案例。
2025-09-27 18:03:27
1372
【计算机科学】阿里计算机专业面试黄金宝典:多线程同步机制、JVM内存管理及调优、海量数据存储系统设计阿里计算机专业面试
2025-04-14
【C语言编程】经典习题详解:涵盖单位矩阵生成、水仙花数判断、级数求和等算法实践与应用 面试题 笔试题
2025-04-13
【C语言编程】经典习题详解:涵盖素数计算、矩阵对角线求和、无理数e求值等算法实现与应用
2025-04-13
【C语言编程】经典习题详解:字符串处理、数组操作与数学运算的应用实例解析
2025-04-12
【C语言编程】经典习题详解:涵盖因子求和、素数判断、矩阵运算及级数计算等功能实现介绍了多个C语言
2025-04-12
【Java编程技术】Java面试黄金宝典:涵盖C++深浅拷贝、分布式一致性、方法重写、Maven冲突及敏感词过滤
2025-04-11
Java技术高并发秒杀系统设计与优化:从前端限流到分布式缓存及数据库优化的全面解析了文档中关于 面试题解答
2025-04-11
【Java技术面试】涵盖爬虫、Git、数据仓库、磁盘I/O及权限管理的核心知识点总结与代码示例
2025-04-10
【Java编程技术】常见加密算法、数据结构与算法及文件操作面试要点解析:涵盖RSA、DES、DH、SHA、MD5、LRU缓存、快排及Jieba分词原理
2025-04-10
Java开发Linux环境下进程管理与资源监控工具应用:进程堆栈、资源消耗及文件锁定分析 面试题
2025-04-09
【Java编程与系统基础】零拷贝技术及系统调用详解:提升数据传输与程序执行效率的关键方法 面试题
2025-04-09
Java开发Linux系统资源管理与进程控制:Java代码实现进程文件、端口、线程及CPU信息查询了文档的主要内容
2025-04-08
【Java编程技术】IO流与页面置换算法详解:涵盖字节流字符流、FIFO、LRU、CLOCK算法及应用实例
2025-04-08
【Java网络编程】常见网络协议与安全攻击详解:涵盖SNMP、SMTP、IP协议及DDoS攻击等技术原理与Java代码实现
2025-04-07
Java面试多线程与进程通信核心知识点详解:进程线程区别、同步机制与死锁预防
2025-04-07
【Java网络编程】TCP连接状态分析与优化:TIME-WAIT和CLOSE-WAIT的区别及应对策略
2025-04-06
【Java网络编程】转发与重定向及TCP/UDP协议详解:面试核心知识点梳理与代码示例
2025-04-06
【大数据技术】HBase安装配置与基础操作指南:涵盖单节点部署及电商缓存应用实例HBase的安装
2025-04-05
【Java面向对象编程】封装、继承和多态原理与应用实例:提升代码安全性和复用性的核心机制详解
2025-04-05
【Java面试准备】数据库行锁机制详解与HTTP协议核心概念及应用:涵盖行锁适用场景、HTTP请求响应流程、常见请求方法及状态码解析
2025-04-05
硬件开发三极管开关电路设计与应用:循环泵系统电路优化及元件参数详解
2025-04-30
单路 场效应管 可编程 模块 主要芯片:STC15F104E、LM7805、IRF1205 广泛应用与汽车小功率负载控制、各种延时电路、可产生脉冲波形、定时定次催款要账设备等等
2025-04-30
【人工智能领域】AI技术发展历程与AI2.0特性解析:从智能处理到高级人机融合系统构建综述人工智能的基本概念及其
2025-04-30
【MATLAB编程与应用】MATLAB基础教程:涵盖矩阵运算、图形绘制、函数分析及编程应用的多领域问题求解指南给定的规范
2025-04-30
Rust编程深入解析闭包捕获环境机制及其实现方式:函数对比与最佳实践了文档的主要内容
2025-04-30
机器人C++程序开发源码 版本c++ 14 涉及循环,命名空间,数组,字符串,vector等
2025-04-30
C++编程机器人程序开发教程:字符串、Vector和函数基础及应用实例C++编程中的
2025-04-30
编程语言Go语言基础教程:变量、常量、类型定义与转换及引用类型详解
2025-04-30
【Kotlin编程语言】面向对象接口和抽象类的概念解析与实战应用:提升编程能力的必备知识
2025-04-30
建材管理系统源码 涉及建材的添加,管理,修改等,开发环境:ASP.NET, VS2008 ,SQL2005
2025-04-29
编程语言Swift语言入门教程:iOS和OS X应用开发基础与核心特性介绍
2025-04-29
【MATLAB绘图】基础绘图函数使用教程:正弦余弦曲线绘制与图表美化方法介绍
2025-04-22
【信息安全领域】CISSP考试复习题:安全策略与程序的核心概念及应用解析
2025-04-19
【计算机科学竞赛】CCF编程挑战:直方图中最大矩形面积计算与ISBN号码验证算法实现
2025-04-18
【数据库管理】修改数据库结构并进行数据合并:人员与卡片信息更新及汇总处理脚本实现文档的主要内容
2025-04-17
【计算机二级考试】数据库基础理论与实践:涵盖数据库系统、数据管理技术、关系模型及操作、E-R模型设计及应用
2025-04-16
软件工程基于GitHub的代码管理与协作平台研究:代码托管、协作开发及开源项目推动系统设计
2025-04-16
【计算机面试】阿里计算机专业面试黄金宝典:并发编程、锁机制、内存可见性及网络协议详解
2025-04-14
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人
RSS订阅